国家开放大学《人工智能专题》专题一 测验[答案]

国家开放大学《人工智能专题》专题一 测验[答案]
题目类型：
  判断题
题目：
  计算机不具有理性和逻辑思维.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  强人工智能被认为是有自我意识的.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  机器智能是人脑的延伸.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  第一台电子计算机的设计目的是:在二战中计算长程火炮的弹道轨迹.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  弱人工智能具备自我思考、自我推理和解决问题的能力.
选项：
  对
  错


题目类型：
  单选题
题目：
  "电脑"一词是( )发明的?
选项：
  冯·诺依曼
  路易斯·蒙巴顿
  艾伦·图灵
  莫奇利和埃科特


题目类型：
  单选题
题目：
  google之所以购买nest公司是为了( )?
选项：
  数据搜集
  数据存储
  数据随机访问
  数据表示


题目类型：
  单选题
题目：
  在最初的图灵测试中,如果有超过( )的测试者不能确定被测试者是人还是机器,则这台机器就通过了测试,并认为具有人类智能.
选项：
  20%
  30%
  40%
  50%


题目类型：
  单选题
题目：
  机器智能的核心技术主要包括(). ①数据搜集 ②数据存储 ③数据表示 ④数据挖掘和使用
选项：
  ①②③
  ①②④
  ②③④
  ①②③④


题目类型：
  单选题
题目：
  1954年,( )公司在701机上做了俄英翻译的公开表演.
选项：
  ibm
  google
  微软
  英特尔

四川开放大学2022年秋《人工智能专题》测验2试题

试题 1
[判断题] 深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。（)
试题 2
[判断题] 状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。（)
试题 3
[判断题] 人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。（)
试题 4
[判断题] 启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。（)
试题 5
[判断题] 谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。（)
试题 6
[判断题] P（A∣B)代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。（)
试题 7
[判断题] 贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。（)
试题 8
[判断题] 人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。（)
试题 9
[判断题] 语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。（)
试题 10
[判断题] 现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。（)
试题 11
[单选题] 当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
A．输入层

B．输出层

C．隐含层

D．应用层

试题 12
[单选题] 贝叶斯网络是（）首先提出来的。
A．贝叶斯

B．朱迪亚·珀尔

C．高斯

D．康托尔

试题 13
[单选题] 以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（）。
A．谓词逻辑表示法

B．脚本表示法

C．启发式搜索

D．产生式系统

试题 14
[单选题] （）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。
A．亚瑟·塞缪尔

B．冯·诺依曼

C．托马斯·贝叶斯

D．艾伦·麦席森·图灵

试题 15
[单选题] 深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（）。
A．增加数据量

B．改变算法

C．增加模型训练的层次

D．增加标签量

试题 16
[单选题] 算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。
A．KNN

B．决策树

C．遗传算法

D．A*算法

试题 17
[单选题] 以下哪一项不是机器智能的来源（）。
A．摩尔定律

B．数据

C．数学模型

D．数据结构

试题 21
[单选题] 人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。
A．标签

B．特征值

C．数据结构

D．拟合标签

试题 19
[单选题] （）的原理是每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A．KNN

B．决策树

C．遗传算法

D．A*算法

试题 20
[单选题]
下列哪一条是关键路径，请选择相应的路径按钮。



A．路径1

B．路径2

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