【题解】【中国大学MOOC】(北京大学)人工智能与信息社会考试——期末考试
1.在Alpha-Beta剪枝算法中,我们把一个结点可能取值的上界记作____值,下界记作____值。
编号 | 选项 |
---|---|
A | 以上都不对 |
B | Beta,Alpha |
C | Alpha,Beta |
D | Max,Min |
2.属于非完全信息博弈的游戏是
编号 | 选项 |
---|---|
A | 围棋 |
B | 井字棋 |
C | 军棋 |
D | 黑白棋 |
3.图中的剪枝过程称为____剪枝
编号 | 选项 |
---|---|
A | Alpha |
B | Max |
C | Min |
D | Beta |
4.图中所展示的基因遗传算法过程是____
编号 | 选项 |
---|---|
A | 变异 |
B | 交叉 |
C | 初始化 |
D | 复制 |
5.将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法,两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值____,适应度____。
编号 | 选项 |
---|---|
A | 高了,低了 |
B | 低了,高了 |
C | 低了,低了 |
D | 高了,高了 |
6.在手写数字识别的例子中,若输入的图片为长和宽都是14像素的灰度图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是____维的,输出层是____维的。
编号 | 选项 |
---|---|
A | 784,10 |
B | 784,1 |
C | 196,1 |
D | 196,10 |
7.在Q-Learning中,所谓的Q函数是指:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 状态值函数 |
B | 状态动作函数 |
C | 策略函数 |
D | 动作值函数 |
8.典型的“鸡尾酒会”问题中,提取出不同人说话的声音是属于
编号 | 选项 |
---|---|
A | 线性回归 |
B | 监督学习 |
C | 非监督学习 |
D | 强化学习 |
9.以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 语音识别 |
B | 人脸识别 |
C | 图像识别与分类 |
D | 医学影像分析 |
10.除了问题本身的定义之外,使用特定经验知识的搜索策略被认为是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 搜索算法 |
B | 启发式算法 |
C | minimax算法 |
D | 查找算法 |
11.以下说法正确的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译 |
B | 人工智能具有学会下棋的学习能力,是实现通用人工智能算法的基础。 |
C | 2016年3月,人工智能程序AlphaGo Zero在韩国首尔以4:1的比分战胜人类围棋冠军李世石。 |
D | 目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。 |
12.关于人工智能的发展历史,以下说法正确的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | ELIZA是第一个成功应用的专家系统。 |
B | 图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。 |
C | Google为了提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率,与2012年发布了知识图谱。 |
D | 人工智能(AI)的概念最早1956年在达特茅斯会议上被提出。 |
13.以下说法正确的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 博弈树的每个结点表示一个动作。 |
B | 基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。 |
C | 国际象棋AI深蓝(Deep Blue)是一个基于决策树和搜索的智能系统。 |
D | 二分查找法使每一次比较都使搜索范围减少一半。 |
14.关于仿生算法,以下说法正确的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 基因遗传算法是一种典型的放生算法 |
B | 针对特定的输入,仿生算法能够得到确定的结果 |
C | 仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称 |
D | 仿生算法能够穷尽问题的所有可能性 |
15.以下说法正确的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征 |
B | 损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小 |
C | 误差的反向传播,即根据从输出层到第一个隐藏层的结果,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小 |
D | 向量[0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.6]的维数是10 |
16.关于强化学习,以下说法正确的是:
编号 | 选项 |
---|---|
A | 在强化学习的过程中,学习率α越大,表示保持旧的学习结果的比例越大 |
B | ε-greedy策略是一种平衡“探索”和“开发”的方法 |
C | 主体和环境之间交互的要素有状态、动作、回报 |
D | “开发”表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;“探索”表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值 |
17.以下说法正确的是
编号 | 选项 |
---|---|
A | 现阶段的自动驾驶已经能够到达第五级完全自动的标准了 |
B | 在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用监督学习来训练出合理的策略 |
C | 情感计算是在人脸识别的基础上,更加精细地通过脸上的表情和动作来判断人的情绪状态 |
D | 在人工智能当中,图像、语音、手势等识别被认为是感知智能的层次;而问题求解、创作、推理预测被认为是认知智能的层次。 |
18.以下说法正确的是
编号 | 选项 |
---|---|
A | 只要技术发展成熟,不需要符合社会伦理规范和公共政策就能设计出可信赖的人工智能 |
B | 人工智能会完全替代人类的某些工作,并不会创造新的就业机会。 |
C | 人工智能具有不可预见性,因此安全管理尤为重要 |
D | 每一个弱人工智能的更新,都在给通往强人工智能的路上添砖加瓦 |
19.以下说法正确的是
编号 | 选项 |
---|---|
A | 卷积神经网(CNN)善于处理二维图像的输入数据 |
B | 递归神经网络(RNN)能够将历史输入与当前输入联系起来 |
C | 情感计算的应用有助于患有自闭症的人群更好的融入社会 |
D | 语音识别技术目标是将人类的语音中的词汇转化为相应的文字 |
20.以下说法正确的是
编号 | 选项 |
---|---|
A | 在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。 |
B | 机器学习主要包括监督学习、非监督学习、强化学习三类 |
C | 卷积层能够提取出图片的边缘特征 |
D | AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高 |
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