随机组卷按大纲配比：判断 5 · 单选 25 · 多选 5 · 填空 5（共 40 题 · 75 分）
- 单选将原始数据进行数据清理，数据集成，数据变换，数据规约是在以下（ ）步骤的任务。做这题 →
- 单选以下哪项不属于数据挖掘的内容做这题 →
- 单选将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？做这题 →
- 单选当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？做这题 →
- 单选经过一系列处理，在基本保持原始数据完整性的基础上，减小数据规模的是做这题 →
- 填空计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行____、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理；试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。做这题 →
- 填空是从数据中获取知识的过程,挖掘的工具和方法可以是基于数据库的挖掘方法,也可以是使用(如深度学习)方法,同样也可以使用人工智能中非机器学习的方法,比如遗传算法和粗糙集等。做这题 →
- 填空自然语言处理包含_ ____ 两个重要方向。做这题 →
- 填空Mate10 手机支持将外文翻译成中文，这主要应用了人工智能的____做这题 →
- 单选ChatGPT是自然语言处理领域的一种应用，它基于的核心技术是（）做这题 →
- 填空2017 年 5 月,在中国乌镇围棋峰会上,基于____的人工智能机器人 AlphaGo 战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。做这题 →
- 填空_是一种前馈神经网络，通常是由一个或多个卷积层和全连接层组成，此外也会包括池化层，常用被用于图像处理。做这题 →
- 填空在人工智能的研究领域中，有一个领域，主要研究利用计算机对物体、图像、语音、字符等信息模式进行自动识别的|学科，这门研究分支学科叫____。做这题 →
- 填空从人工智能的视角来看，____要赋予机器“看”的智能，与语音识别赋予机器“听”的智能类似，都属于感知智能范畴。做这题 →
- 填空____ 是是深度学习的代表算法，适合图像识别和语音识别做这题 →
- 填空在实现 AI 的多种算法中，____就是传统的神经网络发展到了多个隐藏层做这题 →
- 填空计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对____进行模拟。做这题 →
- 填空神经网络中____是指负责对前一层送来的输入进行计算。做这题 →
- 填空基于多层神经网络的机器学习是____。做这题 →
- 填空TTS 技术（又称文语转换技术）隶属于自然语言处理中的____应用。做这题 →
- 填空自然语言处理包含____和____两个重要方向。做这题 →
- 填空深度学习是一种以( )为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习是一种特殊的机器学习。做这题 →
- 判断自然语言处理属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，只能对字、词、句、篇章的输入、输出的操作和加工。做这题 →
- 判断计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能,主要针对对客观世界三维场景的感知、识别和理解。做这题 →
- 判断人脸识别属于人工智能技术应用中的模式识别。做这题 →
- 判断自然语言处理又称自然语言理解，即使计算机理解自然语言，主要研究人与人交际中以及人与计算机交际中的语言问题的一门学科。做这题 →
- 判断自然语言处理是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科，信息检索、机器翻译等属于其研究范畴，而语音识别不属于其研究范畴。做这题 →
- 判断自然语言处理（NLP)是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。做这题 →
- 判断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。做这题 →
- 判断程序设计语言利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术，属于人工智能的主要内容。做这题 →
- 判断NLP的目标是让计算机/机器在理解语言上像人类一样智能，最终目标是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。做这题 →
- 判断自然语言处理，是指计算机分析和处理人类自然语言的技术，欣赏音乐也属于自然语言处理。做这题 →
- 判断神经网络输入层的节点数需要与输入数据的维度相匹配，输出层的节点数要与目标的维度匹配，它们的节点数目是固定的，中间层的节点数目可以是有多种选择。做这题 →
- 判断有2个计算层的神经网络叫做两层神经网络。做这题 →
- 判断对于超过3个计算层的神经网络被称为多层神经网络。做这题 →
- 判断深度学习已经是机器学习中的主流技术，在人工智能应用中取得了很不错的成绩。做这题 →
- 判断自然语言处理是体现语言智能重要的技术，它可以分析、理解或者生成自然语言，实现人与机器的自然交流，同时也有助于人与人之间的交流。做这题 →
- 判断深度学习主要是数据驱动进行特征提取,根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示,其对数据集的表达更高效和准确,所提取的抽象特征鲁棒性更强,泛化能力更好,并且可以是端到端的。做这题 →
- 判断深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它所采用的特征是从大数据中自动学习得到,而非采用手工设计。 监督学习通常分为分类与回归两个问题，常见算法有决策树（Decision Tree, DT）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和神经网络等。做这题 →
- 判断长短期记忆网络（Long Short-term Memory，LSTM）是一种用于处理序列数据的神经网络模型，具有解决短期依赖问题的能力。它可以被应用于语言模型、机器翻译、图片标注、音乐自动化生成等等，在深度学习与大数据中有着不可或缺的地位。做这题 →
- 判断自然语言处理一般会涉及自然语言的形态学、语法学、语义学和语用学等几个层次。做这题 →
- 判断计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，并且具有自主适应环境的能力。做这题 →
- 判断从人工智能的视角来看，计算机视觉要赋予机器“看”的智能，与语音识别赋予机器“听”的智能类似，都属于感知智能范畴。做这题 →
- 判断深度神经网络和浅度神经网络模型具有相似的结构，由输入层、输出层和隐层构成。做这题 →
- 判断自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个分支，它研究如何使用计算机处理和理解自然语言的过程。做这题 →
- 判断循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。做这题 →
- 判断前馈神经网络（FNN）是一种最简单的神经网络结构。它由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，信息流只能从输入层 -> 隐藏层 -> 输出层单向传递，不会出现反馈。做这题 →
- 判断递归神经网络中的循环神经元不可以保存先前的状态，并将其传递给下一个时间步，从而在整个序列中保持信息的连续性。做这题 →
- 判断生成对抗网络是深度学习的典型模型,其应用在文本生成做这题 →
- 判断计算机视觉是实现自动驾驶的核心人工智能算法。做这题 →