2024年安徽省職業(yè)技能競賽（人工智能訓練師賽項）考試題庫（含答案）

2024年安徽省職業(yè)技能競賽（人工智能訓練師賽項）考試題

庫（含答案）

一、單選題

1.盲目搜索策略不包括下列那個（）。

A、廣度優(yōu)先搜索

B、深度優(yōu)先搜索

C、有界深度優(yōu)先搜索

D、全局擇優(yōu)搜索

答案：D

2.對沒有標簽的數(shù)據(jù)進行分類的問題屬于機器學習中哪一類問題（）。

A、回歸

B、分類

C、聚類

D、強化

答案：C

3.在大模型中使用的“殘差連接”有什么目的？

A、增加網(wǎng)絡(luò)深度

B、減少計算量

C、幫助梯度流動

D、限制模型容量

答案：C

4."隱馬爾可夫模型"（HMM）主要用于解決什么問題？

A、圖像識別

B、語音識別

C、文本分類

D、社交網(wǎng)絡(luò)分析

答案：B

5.在深度學習中，Dropout是一種常用的正則化技術(shù)，它主要作用于什么階段？

A、數(shù)據(jù)預(yù)處理階段

B、激活函數(shù)之后

C、全連接層之后

D、池化層之后

答案：B

6.下列哪個選項不屬于樹的遍歷方式？

A、前序遍歷

B、中序遍歷

C、后序遍歷

D、層次遍歷

答案：D

7.在數(shù)據(jù)挖掘項目中，通常第一步進行的是？

A、模型訓練

B、特征工程

C、數(shù)據(jù)清洗

D、結(jié)果評估

答案：C

8.“網(wǎng)格搜索"(gridsearch)通常用于什么目的?

A、數(shù)據(jù)預(yù)處理

B、特征選擇

C、超參數(shù)調(diào)優(yōu)

D、模型融合

答案：C

9.()是機器學習較早的研究方向，其源于英國數(shù)學家托馬斯.貝葉斯在1763

年發(fā)表的一篇論文中提到的貝葉斯定理。

A、決策樹

B、隨機森林

C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D、貝葉斯學習

答案：D

10.假如你在訓練一個線性回歸模型，有下面兩句話：①如果數(shù)據(jù)量較少，容易

發(fā)生過擬合。②如果假設(shè)空間較小，容易發(fā)生過擬合。關(guān)于這兩句話，下列說法

正確的是？

A、①和②都錯誤

B、①正確，②錯誤

C、①錯誤，②正確

D、①和②都正確

答案：B

11.線性回歸方程y=-2x+7揭示了割草機的剩余油量(升)與工作時間(小時)

的關(guān)系，以下關(guān)于斜率描述正確的是：()。

A、割草機可以被預(yù)測到的油量是2升

B、割草機每工作1小時大約需要消耗7升油

C、割草機每工作1小時大約需要消耗2升油

D、割草機工作1小時后剩余油量是2升

答案：C

12.深度學習中的“梯度消失”問題常見于哪種類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

B\稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DenseNet)

C、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

D\自編碼器(Autoencoder)

答案：C

13.以下哪個是計算機視覺中常用的圖像金字塔表示方法？

A、高斯金字塔

B、LapIacian金字塔

C、Pyramidrepresentation

D、所有以上選項

答案：D

14.數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)中，需要綜合考慮三個不同的指標，下列哪項不是三項指標之

A、查全率

B、查準率

C、響應(yīng)時間

D、響應(yīng)速度

答案：A

15."Fisher判別分析"(FDA)在機器學習中通常用于什么目的？

A、數(shù)據(jù)可視化

B、降維

C、增加模型的預(yù)測力

D、建立概率模型

答案：B

16.在深度學習中，空間金字塔池化層(SpatiaIPyramidPooIing)主要用于解決

什么問題？

A、增加模型的深度

B、減少計算量

C、處理不同尺寸的輸入

D、加速梯度下降

答案：C

17.在深度學習中，大模型常見的優(yōu)化算法是？

A、梯度下降

B、遺傳算法

G線性回歸

D、支持向量機

答案：A

18.用于度量樣本點之間距離的距離度量函數(shù)有()。

A、連續(xù)屬性距離度量函數(shù)

B、離散屬性距離度量函數(shù)

C、混合屬性距離度量函數(shù)

D、以上都是

答案：D

19.大模型通常需要大量的數(shù)據(jù)來做什么？

A、驗證模型效果

B、初始化參數(shù)

C、防止過擬合

D、降低計算成本

答案：C

20.有統(tǒng)計顯示，在未來，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的占比將達到()以上。

A、0.6

B、0.7

C、0.8

D、0.9

答案：D

21.以下哪個是無監(jiān)督學習的例子？

A、支持向量機

B、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C\K-means聚類

D、線性回歸

答案：C

22.以下哪種方法不是用來評估機器學習模型的性能？

A、精確度

B、召回率

C、均方誤差

D、排序損失

答案：D

23.大模型的一個主要缺點是什么？

A、高準確率

B、快速收斂

C、難以解釋

D、無需調(diào)參

答案：C

24.基于學習策略進行分類，機器學習可分為（）。

A、模擬人腦的機器學習和采用數(shù)學方法的機器學習

B、歸納學習,演繹學習、類比學習、分析學習

C、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習

D、結(jié)構(gòu)化學習、非結(jié)構(gòu)化學習

答案：C

25.大模型的能源效率通常如何?

A、非常高

B\一般

C、非常低

D、與小模型相同

答案：C

26.知識圖譜可以用來解決什么問題？

A、數(shù)據(jù)孤島

B、網(wǎng)絡(luò)延遲

C、硬件故障

D、軟件兼容性

答案：A

27.數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以將所有數(shù)據(jù)的特性通過()的方式展現(xiàn)出來

A、文字

B、圖

C、表格

D、樹

答案：B

28.在強化學習中，Q-learning和SARSA的主要區(qū)別是什么？

A、Q-learning使用目標值，而SARSA不使用

B、SARSA使用目標值，而QTearning不使用

C、Q-learning使用在線學習，而SARSA不使用

D、SARSA使用在線學習，而QTearning不使用

答案：A

29.機器人技術(shù)發(fā)展中，哪個學科負責研究如何使機器人具備人類般的決策能

力？

A、機械工程

B、計算機科學

C、認知科學

D、生物工程

答案：C

30.從加工程度看，以下。屬于數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的應(yīng)用類產(chǎn)品。

A、洞見與行動

B、實施指南

C、桌面應(yīng)用

D、預(yù)料庫

答案：C

31.自然語言處理（NLP）的主要目的是什么？

A、創(chuàng)建能夠理解人類語言的計算機程序

B、研究植物生物學

C、開發(fā)新的社交媒平臺

D、改進數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)

答案：A

32.人工智能的主要學派有：符號主義'連接主義和0

A、語義網(wǎng)絡(luò)

B、行為主義

C、邏輯主義

D、以上沒有正確答案

答案：B

33."Stemming"和"lemmatization”相比，通常更快且更簡單，但可能不那么準確。

這是為什么？

A、因為"stemming"是基于規(guī)則的方法,而"Iemmatization"考慮了詞性

B、因為"匕（1111^￡72￡011”是基于規(guī)則的方法,而"stemming"考慮了詞性

C、因為兩者都使用了相同的算法

D、因為"16011^號22號011"不需要字典查找，而"stemming"需要

答案：A

34.在計算機視覺中，"特征金字塔”主要用于解決什么問題？

A、特征提取

B、尺度變化問題

C、視角變化問題

D、光照變化問題

答案：B

35.“微調(diào)"大模型是什么意思？

A、調(diào)整模型的超參數(shù)

B、在特定任務(wù)上進一步訓練模型

C、減小模型的規(guī)模

D、以上都不是

答案：B

36.移動機器人主要依靠哪項技術(shù)來進行空間定位？

A、語音識別

B、GPS系統(tǒng)

C、SLAM(同步定位與地圖構(gòu)建)

D、文本分析

答案：C

37.以下哪個是計算機視覺中常用的光流估計算法？

A、Lucas-Kanade方法

B、Horn-Schunck方法

C\Farneback方法

D、所有以上選項

答案：D

38."Laplace分布"在貝葉斯統(tǒng)計中通常與哪項假設(shè)相關(guān)聯(lián)？

A、線性回歸的殘差

B、分類任務(wù)的先驗概率

C、稀疏信號的重建

D、高斯混合模型的組成部分

答案：C

39.深度學習中的ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函數(shù)有什么特點？

A、它輸出輸入值的平方

B、它添加了偏置項

C、它對負值進行壓縮

D、它對正值進行放大

答案：C

40.在機器學習中，哪種指標用于衡量分類模型在各類別上的平衡性能?

A、準確率

B、F1分數(shù)

C、召回率

D、混淆矩陣

答案：B

41.在深度學習中，"池化層"(poolinglayer)的主要作用是什么？

A、增強模型的平移不變性

B、增加網(wǎng)絡(luò)的深度

C、加速學習過程

D、連接不同的網(wǎng)絡(luò)層

答案：A

42.在機器學習中，F(xiàn)1分數(shù)是如何計算的？

A、精確度和召回率的平均值

B、真正例和假負例的比例

C、真負例和假正例的比例

D、真正例和假正例的比例

答案：A

43.在人工智能領(lǐng)域，什么是上下文相關(guān)建模?

A、僅根據(jù)當前輸入進行建模

B、考慮輸入序列中前面和后面的內(nèi)容來進行建模

C、忽略輸入數(shù)據(jù)中的噪聲進行建模

D、僅根據(jù)特定用戶的偏好進行建模

答案：B

44.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習規(guī)則是（）。

A、梯度上升法

B、梯度下降法

C、梯度提升法

D、梯度曲線法

答案：B

45.下列哪個選項不屬于圖的遍歷方式？

A、深度優(yōu)先搜索

B、廣度優(yōu)先搜索

C、層次遍歷

D、插入排序

答案：D

46.什么是GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）的主要應(yīng)用之一？

A、風格遷移

B、超分辨率成像

C、文本分類

D、強化學習

答案：A

47.以下哪個不是深度學習模型的常見特點？

A、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B、依賴大量數(shù)據(jù)

C、需要手動特征工程

D、強大的表示學習能力

答案：C

48.在強化學習中，策略梯度(PolicyGradient)方法主要用于解決什么問題？

A、模式識別

B、參數(shù)估計

C、優(yōu)化序列決策過程

D、降低計算復雜性

答案：C

49.下列哪個評價指標用于衡量分類模型的性能？

A、均方誤差

B、準確率

C、平均絕對誤差

D、召回率

答案：B

50.大模型在深度學習中的“深度”通常如何實現(xiàn)？

A、增加層數(shù)

B、減少層數(shù)

C、使用淺層網(wǎng)絡(luò)

D、不使用層次結(jié)構(gòu)

答案：A

51.在自然語言處理中，n-gram模型主要用于什么？

A、詞性標注

B、分詞

C、特征提取

D、情感分析

答案：C

52.“自相關(guān)”在時間序列分析中指的是什么？

A、序列與其自身在不同時間點的相關(guān)程度

B、序列與另一序列的相關(guān)程度

C、序列均值的穩(wěn)定性

D、序列的周期性模式

答案：A

53.什么是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）?

A、一種用于生成新數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

B、一種用于分類數(shù)據(jù)的算法

C、一種用于壓縮數(shù)據(jù)的技術(shù)

D、一種用于加密數(shù)據(jù)的方法

答案：A

54.在機器學習中，“大模型”通常指的是什么?

A、體積龐大的物理機器

B、需要大量計算資源的模型

C、包含許多冗余特征的模型

D、以上都不是

答案：B

55.在證據(jù)理論中，信任函數(shù)與似然函數(shù)的關(guān)系為()。

A、BelWPIB、eKPI

B、空

C、Be12Pl

D、BeI>PI

答案：A

56.在數(shù)據(jù)挖掘中，"過擬合”是指什么現(xiàn)象？

A、模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的模式

B、模型過于復雜，對訓練數(shù)據(jù)過度敏感

C、模型的準確度非常高

D、模型的泛化能力很強

答案：B

57.什么是強化學習中的獎勵函數(shù)？

A、用于評估模型性能的指標

B、用于指導智能體行為的信號，表示采取某個動作后的好壞程度

C、用于選擇最佳特征的方法

D、用于生成新數(shù)據(jù)的技術(shù)

答案：B

58.知識圖譜中的邊稱為？

A、連接邊

B、關(guān)系

C、屬性

D、特征

答案：B

59.()的本質(zhì)是一種逼近離散值目標函數(shù)的過程。

A、基于實例學習

B、概念學習

C、決策樹學習

D、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習

答案：C

60.決策樹中的分類結(jié)果是最末端的節(jié)點，這些節(jié)點稱為？()

A、根節(jié)點

B、父節(jié)點

C、子節(jié)點

D、葉節(jié)點

答案：D

61.GPT-3是由哪家公司開發(fā)的？

A、GoogIe

B、Facebook

C、Microsoft

D、OpenAI

答案：D

62.K-均值聚類算法中，K代表什么？

A、數(shù)據(jù)集的大小

B、聚類的數(shù)量

C、特征的數(shù)量

D、迭代次數(shù)

答案：B

63.人工智能的分類()

A、GN和AG

B、ANI和ANG

GANG和AGI

D、ANI和AGI

答案：D

64.在機器學習中，過擬合指的是什么現(xiàn)象？

A、模型在訓練集上表現(xiàn)不佳

B、模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)差

C、模型無法收斂

D、模型過于簡單

答案：B

65.大模型在預(yù)測時通常如何平衡計算效率和準確性?

A、使用更小的批量大小

B、降低學習率

C、使用蒸鐳技術(shù)

D、增加更多層

答案：C

66.在訓練大型模型時，為了防止過擬合，常用的技術(shù)是？

A、增大批量大小

B、增加訓練輪次

C、應(yīng)用正則化技術(shù)

D、減小批量大小

答案：C

67.在機器學習中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關(guān)系？

A、它們總是相互獨立

B、它們總是相互依賴

C、增加一個會導致另一個減少

D、它們總是同時增加

答案：C

68.人工智能的目的是讓機器能夠0

A、具有智能

B、和人一樣工作

C、完全代替人的大腦

D、模擬、延伸和擴展人的智能

答案：D

69.在方差分析中，（）反映的是樣本數(shù)據(jù)與其組平均值的差異。

A、總離差

B、組間誤差

C、抽樣誤差

D、組內(nèi)誤差

答案：D

70.大模型在自然語言處理中通常如何處理長期依賴問題？

A、忽略長期依賴

B、僅考慮最近的信息

G使用特殊的架構(gòu)，如Transformer

D、人工設(shè)置時間限制

答案：C

71.大模型在多任務(wù)學習中的主要優(yōu)點是什么？

A、可以獨立優(yōu)化每個任務(wù)

B、可以實現(xiàn)更好的知識共享

C、需要更少的數(shù)據(jù)

D、總是優(yōu)于單任務(wù)學習

答案：B

72.在推薦系統(tǒng)中，什么是協(xié)同過濾的基于用戶的版本？

A、根據(jù)用戶的歷史行為和其他相似用戶的行為進行推薦

B、根據(jù)物品的屬性信息和用戶偏好進行推薦

C、根據(jù)用戶的社交關(guān)系和朋友的推薦進行推薦

D、根據(jù)專家的評價和推薦進行推薦

答案：A

73.下列哪個選項不屬于軟件測試的類型？

A、單元測試

B、集成測試

C、系統(tǒng)測試

D、編譯測試

答案：D

74.機器學習的簡稱是()。

A、I

B、ML

C、DL

D、NN

答案：B

75.數(shù)據(jù)審計是對數(shù)據(jù)內(nèi)容和元數(shù)據(jù)進行審計，發(fā)現(xiàn)其中存在的()

A、缺失值

B、噪聲值

C、不一致、不完整值

D、以上都是

答案：D

76.以下()不屬于廣義上的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

A、類別可視化

B、科學可視化

C、信息可視化

D、可視分析學

答案：A

77.軟件測試的主要目的是什么？

A、證明軟件是正確的

B、發(fā)現(xiàn)軟件中的錯誤

C、提高軟件的性能

D、優(yōu)化軟件的代碼

答案：B

78.如果將數(shù)據(jù)科學比喻成“鷹”，那么，理論基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)

管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)相當于“鷹”的()

A、翅膀

B、腳

C、軀體

D、頭腦

答案：C

79.在訓練人工智能系統(tǒng)時，哪種方法用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？

A、重采樣

B、類別權(quán)重調(diào)整

C、SMOTE過采樣技術(shù)

D、所有以上選項

答案：D

80.下面的()是指多Agent系統(tǒng)。

A、KDD

B、MAS

C、DAI

D、M

答案：B

81.在機器學習模型評估中，"五折交叉驗證"(5-foldcross-validation)的目

的是什么？

A、提高模型的學習速度

B、評估模型在不同子集上的性能

C、降低模型的復雜度

D、增加數(shù)據(jù)集的大小

答案：B

82.ID3算法、C4.5算法、CART算法都是()研究方向的算法。

A、決策樹

B、隨機森林

C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D、貝葉斯學習

答案：A

83.在自然語言處理中，語義消歧指的是什么?

A、從文本中移除歧義詞匯

B、確定單詞或短語在特定上下文中的確切意義

C、自動檢測拼寫

D、使計算機能夠發(fā)出人類語音

答案：B

84.梯度為（）的點，就是損失函數(shù)的最小值點，一般認為此時模型達到了收斂。

A、-1

B、0

C、1

D\無窮大

答案：B

85.“開放世界假設(shè)”在知識圖譜中意味著什么？

A、知識圖譜需要對外公開

B、新知識可以隨時添加進知識圖譜

C、知識圖譜不設(shè)限制地增長

D、知識圖譜應(yīng)基于Web開放標準

答案：B

86.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究屬于下列哪個學派？

A、符號主義

B、連接主義

C、行為主義

D、以上都不是

答案：B

87.根據(jù)機器智能水平由低到高，正確的排序是()。

A、計算智能'感知智能、認知智能

B、感知智能、認知智能、計算智能

C、計算智能'認知智能、感知智能

D、認知智能、計算智能、感知智能

答案：A

88.哪項技術(shù)不是用于構(gòu)建知識圖譜的？

A、自然語言處理

B、機器學習

C、數(shù)據(jù)庫技術(shù)

D、圖像處理

答案：D

89.在訓練人工智能系統(tǒng)時，哪種數(shù)據(jù)集是必不可少的？

A、圖像數(shù)據(jù)集

B、文本數(shù)據(jù)集

C、音頻數(shù)據(jù)集

D、所有以上選項

答案：D

90.人工智能中用“如果…則…“關(guān)聯(lián)起來的知識稱為()。

A、產(chǎn)生式

B、規(guī)則

C、關(guān)系式

D、模式

答案：B

91.下面的（）是對產(chǎn)生式系統(tǒng)而言的。

A、歸結(jié)策略

B、控制策略

C、調(diào)度策略

D、支持集策略

答案：B

92.以下哪項是大模型在部署時可能面臨的問題？

A、計算資源不足

B、需要更多存儲空間

C、無法并行化

D、所有選項

答案：D

93.以下哪個不是人工智能的主要研究領(lǐng)域？

A、機器學習

B、自然語言處理

C、計算機視覺

D、網(wǎng)絡(luò)安全

答案：D

94.在數(shù)據(jù)標注過程中，以下哪種標注類型用于分類問題?

A、連續(xù)標注

B、離散標注

C、有序標注

D、無序標注

答案：B

95.以下哪項是訓練大模型時常見的挑戰(zhàn)？

A、過擬合

B、欠擬合

C、快速收斂

D、無需調(diào)參

答案：A

96.使用大模型時，如何減輕過擬合的問題?

A、增加訓練數(shù)據(jù)量

B、減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

C、增加更多的訓練輪次

D、B和C

答案：A

97.什么是生成模型？

A、一種用于生成新數(shù)據(jù)的模型

B、一種用于分類數(shù)據(jù)的模型

C、一種用于聚類數(shù)據(jù)的模型

D、一種用于壓縮數(shù)據(jù)的模型

答案：A

98.決策樹算法中，哪個參數(shù)用來衡量分裂的質(zhì)量？

A、信息增益

B、基尼不純度

C、均方誤差

D、準確率

答案：A

99.以下哪項技術(shù)不是基于模板匹配的方法？

A、傅里葉變換

B、相關(guān)系數(shù)計算

G互相關(guān)

D、Haar級聯(lián)分類器

答案：D

100.一般而言，某個人的學習時間長短與測驗成績之間的關(guān)系是：（）。

A、不能確定

B、負相關(guān)

C、不相關(guān)

D、正相關(guān)

答案：D

101.“去重”在知識圖譜構(gòu)建中常用什么方法？

A、實體解析

B、數(shù)據(jù)清洗

C\文本分析

D、記錄鏈接

答案：D

102.動態(tài)仿真是指什么？

A、機器人在現(xiàn)實世界中的物理動作

B、對機器人行為的圖形化展示

C、使用計算機模型預(yù)測機器人行為

D、訓練機器人的方法

答案：C

103.語義網(wǎng)絡(luò)表達知識時，有向弧AKO、ISA蘊涵著節(jié)點間的（）。

A、無悖性

B、可擴充性

C、繼承性

答案：C

104.在機器學習中，交叉驗證的主要目的是什么？

A、評估模型的訓練速度

B、估計模型的泛化能力

C、選擇最佳的迭代次數(shù)

D、確定最優(yōu)的學習率

答案：B

105.機器學習研究如何通過計算的手段,利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能,請問

機器學習利用數(shù)據(jù)訓練出什么（）。

A、模型

B、表結(jié)構(gòu)

C\結(jié)果

D、報表

答案：A

106.人工智能訓練師的主要職責是什么？

A、設(shè)計和開發(fā)人工智能系統(tǒng)

B、訓練和監(jiān)督人工智能系統(tǒng)

C、銷售和推廣人工智能產(chǎn)品

D、所有以上選項

答案：B

107.從邊之間的邏輯關(guān)系看，狀態(tài)圖實際是一種()。

A、框架網(wǎng)絡(luò)

B、語義圖

C、博弈圖

D、或圖

答案：D

108.若一個屬性可以從其他屬性中推演出來，那這個屬性就是()

A、結(jié)構(gòu)屬性

B、冗余屬性

C、模式屬性

D、集成屬性

答案：B

109.在自然語言處理中，Skip-gram模型主要用于什么？

A、文本分類

B、詞嵌入學習

C、句法分析

D、情感分析

答案：B

110.大模型在訓練時，為了提高效率常常采用哪種技術(shù)?

A、批量訓練

B、在線學習

C、一次性加載所有數(shù)據(jù)

D、不使用任何技術(shù)

答案：A

111.大模型通常需要什么樣的硬件支持？

A、低性能CPU

B、高性能GPU或TPU

C、僅軟件仿真

D、不需要特別硬件

答案：B

112.下面的（）不是專家系統(tǒng)的組成部分。

A、用戶

B、綜合數(shù)據(jù)庫

C、推理機

D、知識庫

答案：A

113.在機器學習中，“眾數(shù)”是哪種統(tǒng)計量的一個例子?

A、中心趨勢的度量

B、離散程度的度量

C、相關(guān)性的度量

D、偏態(tài)的度量

答案：A

114.ID3算法中選擇屬性的依據(jù)是（）

A、適應(yīng)度

B、可信度

C、代價

D、條件炳

答案：D

115.什么是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）?

A、一種用于生成新數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

B、一種用于分類數(shù)據(jù)的模型

C、一種用于優(yōu)化模型參數(shù)的算法

D、一種用于數(shù)據(jù)壓縮的技術(shù)

答案：A

116.語言模型的參數(shù)估計經(jīng)常使用MLE(最大似然估計)。面臨的一個問題是沒有

出現(xiàn)的項概率為0,這樣會導致語言模型的效果不好。為了解決這個問題，需要

使用()

A、平滑

B、去噪

C、隨機插值

D、增加白噪音

答案：A

117.以下哪個是大語言模型的訓練方法？

A、監(jiān)督學習

B、無監(jiān)督學習

C、半監(jiān)督學習

D、所有以上的

答案：D

118.“梯度下降法”在優(yōu)化問題中通常用于什么？

A、增加損失函數(shù)的值

B、最大化準確率

C、最小化損失函數(shù)的值

D、加快學習速度

答案：C

119."L分布”在統(tǒng)計學中通常用于什么情況？

A、當樣本量較小時，作為正態(tài)分布的替代

B、描述連續(xù)變量的分布

C、進行假設(shè)檢驗

D、建立概率模型

答案：A

120.下列哪個選項不屬于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用領(lǐng)域？

A、操作系統(tǒng)調(diào)度算法優(yōu)化

B、數(shù)據(jù)庫索引設(shè)計優(yōu)化

C、人工智能算法優(yōu)化

D、C語言語法規(guī)則優(yōu)化

答案：D

121.二叉查找樹的平均查找長度是？

A、0(logn)

B、0(n)

C、0(nIogn)

D、0(rT2)

答案：A

122.大模型在哪些類型的任務(wù)中最有可能勝過小模型?

A、簡單任務(wù)

B\復雜任務(wù)

C、所有類型的任務(wù)

D、無法確定

答案：B

123.關(guān)于Boosting,Bagging和隨機森林，以下說法錯誤的是

A、從偏差-方差分解的角度看，Boosting主要關(guān)注降低偏差

B、從偏差一方差分解的角度看，Bagging主要關(guān)注降低方差

C、隨機森林簡單、容易實現(xiàn)、計算開銷小

D、Boosting不能基于泛化性能相當弱的學習器構(gòu)建出很強的集成

答案：D

124.以下哪個是自然語言處理（NLP）的應(yīng)用？

A、語音識別

B、圖像識別

C、推薦系統(tǒng)

D、聚類分析

答案：A

125.大模型在訓練過程中常用的一種加速技術(shù)是？

A、提前停止

B、權(quán)重共享

C、延遲更新

D、多任務(wù)學習

答案：C

126.敏捷開發(fā)方法的核心理念是？

A、嚴格的計劃和控制

B、高度的文檔化

C、持續(xù)交付和快速響應(yīng)變化

D、代碼重用

答案：C

127.“梯度下降"是用于優(yōu)化什么的目標函數(shù)？

A、最小化誤差

B、最大化利潤

C、分類準確率

D、降低模型復雜性

答案：A

128.哪項技術(shù)可用于融合不同來源的知識圖譜？

A、ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)

B、API集成

C、數(shù)據(jù)融合

D、以上所有

答案：D

129.在強化學習中，Q-learning算法的核心更新規(guī)則是基于什么?

A、當前狀態(tài)和獎勵

B、當前狀態(tài)和動作

C、目標狀態(tài)和獎勵

D、目標狀態(tài)和動作

答案：B

130.下面哪個/些超參數(shù)的增加可能會造成隨機森林數(shù)據(jù)過擬合()

A、樹的數(shù)量

B、樹的深度

C、學習速率

答案：B

131.下列哪個選項不屬于圖的表示方法？

A、鄰接矩陣表示法

B、鄰接表表示法

C、邊集表示法

D、B樹表示法

答案：D

132.大模型在處理自然語言任務(wù)時，通常需要大量的什么資源？

A、計算資源

B、存儲資源

C、網(wǎng)絡(luò)資源

D、人力資源

答案：A

133.對一次數(shù)據(jù)進行深度處理或分析（如脫敏、歸約、標注'分析、挖掘等）之后

得到的“增值數(shù)據(jù)”稱為0

A、零次數(shù)據(jù)

B、一次數(shù)據(jù)

C、二次數(shù)據(jù)

D、三次數(shù)據(jù)

答案：C

134.以下哪個概念與“時間連續(xù)性約束”在跟蹤運動對象時無關(guān)？

A、幀間相關(guān)性

B、卡爾曼濾波器

C、霍夫變換

D、光流法

答案：C

135.“直方圖”在數(shù)據(jù)可視化中通常用來表示什么？

A、連續(xù)變量的分布

B、分類變量的頻率

C、數(shù)據(jù)的相關(guān)性

D、時間序列數(shù)據(jù)的趨勢

答案：A

136.大模型在處理自然語言任務(wù)時常用的技術(shù)是什么？

A、圖像識別

B、語音識別

C、Transformer架構(gòu)

D、強化學習

答案：C

137.負荷預(yù)測分為四類()

A、(1)按小時負荷預(yù)測⑵日負荷預(yù)測⑶周負荷預(yù)測(4)月負荷預(yù)測

B、(1)日負荷預(yù)測⑵周負荷預(yù)測⑶月負荷預(yù)測⑷年負荷預(yù)測

C、(1)超短期負荷預(yù)測⑵短期負荷預(yù)測⑶中期負荷預(yù)測(4)長期負荷預(yù)測

D、（1）日負荷預(yù)測⑵周負荷預(yù)測⑶月負荷預(yù)測⑷季負荷預(yù)測

答案：C

138.下列哪一個不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代表0

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C、殘差網(wǎng)絡(luò)

D、xgboost算法

答案：D

139.在軟件開發(fā)過程中，哪種技術(shù)用于描述系統(tǒng)的行為和功能？

A、UML

B、SQL

C、HTML

D\Java

答案：A

140.在計算機視覺中，立體視覺通常用來指代什么？

A、顏色識別

B、雙目視覺系統(tǒng)

C、運動檢測

D、紋理分析

答案：B

141.在自然語言處理中，"dialoguesystem"或"chatbot”的主要功能是什么？

A、提供基于規(guī)則的響應(yīng)來與用戶交互

B、自動生成針對特定話題的新聞文章

C、將口語轉(zhuǎn)換為書面形式

D、分析和報告社交媒體趨勢

答案：A

142.什么是自然語言處理中的語義角色標注與依存句法分析的區(qū)別？

A、兩者都是分析句子中單詞之間的關(guān)系，但側(cè)重點不同

B、語義角色標注關(guān)注單詞的詞性，而依存句法分析關(guān)注單詞之間的依賴關(guān)系

C、語義角色標注是有監(jiān)督的，而依存句法分析是無監(jiān)督的

D、兩者沒有區(qū)別，是同一種技術(shù)

答案：A

143."Tokenization"在自然語言處理中是什么意思？

A、將文本分割成有意義的單元或符號

B、將文本轉(zhuǎn)換成小寫形式

C、從文本中移除非標準表達式

D、將文本中的數(shù)字轉(zhuǎn)換為單詞形式

答案：A

144.“隨機森林"中的"森林"是什么意思？

A、數(shù)據(jù)的集合

B、決策樹的集合

C、特征的集合

D、模型參數(shù)的集合

答案：B

145.“梯度下降"算法中，"學習率"(learningrate)的作用是什么？

A、控制模型的學習速度

B、確定最優(yōu)解的位置

C、加速收斂過程

D、增加模型的存儲空間

答案：A

146.在機器學習中，交叉驗證的主要目的是什么？

A、提高模型的訓練速度

B、評估模型的泛化能力

C、減少模型的偏差

D、增加模型的方差

答案：B

147.Apriori算法主要用于解決什么問題？

A、分類問題

B、聚類問題

C、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

D、回歸問題

答案：C

148."YOLO"(YouOnIyLookOnce)主要用于什么任務(wù)?

A、單張圖像多人臉檢測

B、實時目標檢測

C、高分辨率圖像生成

D、視頻壓縮編碼

答案：B

149.在數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)的“轉(zhuǎn)換”是指什么？

A、將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式

B、將數(shù)據(jù)從一種類型轉(zhuǎn)換為另一種類型

C、將數(shù)據(jù)從一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言

D、所有以上選項

答案：D

150.隨機森林屬于哪種類型的機器學習方法？

A、監(jiān)督學習

B、無監(jiān)督學習

C、半監(jiān)督學習

D、強化學習

答案：A

151.在深度學習中，批量歸一化(BatchNormaIization)有哪些潛在的好處?

A、只增加一層抽象

B、可以防止過擬合

C、加快學習速度

D、減小模型大小

答案：C

152.在計算機視覺領(lǐng)域，SLAM代表什么意思？

A、同時定位與地圖構(gòu)建

B、結(jié)構(gòu)化光映射

C、同時長時記憶

D、尺度不變特征變換

答案：A

153.“尾隨邊”在知識圖譜中是指什么？

A、從一個實體出發(fā)的關(guān)系鏈

B、指向特定實體的所有關(guān)系

C、實體與其它實體的直接聯(lián)系

D、實體的屬性列表

答案：A

154.在自然語言處理中，轉(zhuǎn)換器(Transformer)模型有何特點？

A、它專門用于圖像識別任務(wù)

B、它不關(guān)注序列順序

C、它使用自注意力機制來處理序列數(shù)據(jù)

D、它主要用于語音到文本的轉(zhuǎn)換

答案：C

155.()為我們進行學習器性能比較提供了重要依據(jù)

A、二項檢驗

B、t檢驗

C、交叉驗證t檢驗

D、統(tǒng)計假設(shè)檢驗

答案：D

156."L2正則化"在機器學習中主要用于做什么？

A、增加模型的偏差

B、減少模型的方差

C、提高模型的復雜度

D、減少模型的計算成本

答案：B

157.下列哪項技術(shù)不屬于計算機視覺中的圖像增強方法？

A、銳化

B、平滑

C\邊緣檢）則

D、直方圖均衡化

答案：C

158.在數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理缺失值？

A、刪除含有缺失值的行或列

B、用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充

C、用隨機值填充

D、所有以上方法都可以

答案：D

159.“集成學習"中的"堆疊"（stacking）方法主要目的是什么？

A、提高模型的訓練速度

B、結(jié)合不同模型的優(yōu)勢

C、降低模型的復雜性

D、減少過擬合的風險

答案：B

160.自然語言處理中，詞袋模型忽略了什么信息？

A、單詞的順序

B、單詞的詞性

C、單詞的發(fā)音

D、單詞的拼寫

答案：A

161.()網(wǎng)絡(luò)是一種競爭學習型的無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低

維空間，同時保持輸入數(shù)據(jù)在高維空間的拓撲結(jié)構(gòu)，即將高維空間中相似的樣本

點映射到網(wǎng)絡(luò)輸出層中的臨近神經(jīng)元。

A、SOM網(wǎng)絡(luò)

B、RBF網(wǎng)絡(luò)

C、ART網(wǎng)絡(luò)

D、ELman網(wǎng)絡(luò)

答案：A

162.在自然語言處理中，"bagofwords"模型的缺點是什么？

A、它忽略了單詞的順序和上下文

B、它不能用于處理非英語文本

C、它需要大量的計算資源

D、它不能識別出專有名詞

答案：A

163.在聚類中，樣本數(shù)據(jù)（）

A、有標簽信息

B、沒有標簽信息

C、標簽信息可有可無

D、不同的聚類情況不一樣

答案：B

164.在知識圖譜中，實體的集合通常被稱為什么？

A、實體庫

B、知識庫

C、圖譜庫

D、數(shù)據(jù)庫

答案：B

165.“知識融合"指的是什么？

A、合并多個知識源的信息

B、增加新的知識到圖譜中

C、刪除冗余的知識

D、更新知識圖譜

答案：A

166.大模型在強化學習中處理連續(xù)空間問題時通常采用什么策略?

A、離散化空間

B、直接在連續(xù)空間操作

C、只處理離散空間

D、避免使用強化學習

答案：B

167.大模型在強化學習中的主要用途是什么？

A、作為環(huán)境模型

B、作為獎勵函數(shù)

C、作為智能體

D、作為狀態(tài)表示

答案：C

168.給定一定數(shù)量的紅細胞、白細胞圖像以及它們對應(yīng)的標簽，設(shè)計出一個紅、

白細胞分類器，這屬于什么問題？

A、有監(jiān)督學習

B、半監(jiān)督學習

C、無監(jiān)督學習

D、其他答案都正確

答案：A

169.在數(shù)據(jù)挖掘中，哪種方法可以用來評估分類模型的性能？

A、混淆矩陣

B、ROC曲線

C、熱力圖

D、箱線圖

答案：A

170.什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的主要應(yīng)用域?

A、圖像分類

B、語音識別

C、社交網(wǎng)絡(luò)分析

D、時間序列預(yù)測

答案：C

171.云計算提供的支撐技術(shù)，有效解決虛擬化技術(shù)、（）、海量存儲和海量管理等

問題

A、并行計算

B、實際操作

C、數(shù)據(jù)分析

D、數(shù)據(jù)研發(fā)

答案：A

172.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是什么？

A、找出頻繁項集

B、找出異常值

C、預(yù)測未來趨勢

D、描述變量之間的關(guān)系

答案：A

173.人工智能學科誕生于哪年（）

A、1957

B、1962

C、1956

D、1979

答案：C

174.以下哪個不是人工智能倫理需要考慮的問題？

A、數(shù)據(jù)隱私和安全

B、模型透明度和可解釋性

C、模型的性能和準確度

D、算法偏見和公平性

答案：C

175.我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中規(guī)劃，到0年成為世界主要人工智能創(chuàng)

新中心。

A、2020

B、2025

C、2030

D、2035

答案：C

176.在軟件開發(fā)過程中，哪種技術(shù)用于模擬用戶操作和驗證軟件功能？

A、UML

B、SQL

C、HTML

D、自動化測試工具

答案：D

177.“知識蒸鐳”和“知識壓縮”有什么關(guān)系?

A\兩者是完全不同的概念

B、"知識蒸鐳"是"知識壓縮"的一種形式

C、"知識壓縮"是“知識蒸鐳”的一種形式

D、兩者沒有直接關(guān)系

答案：B

178.哪種軟件開發(fā)方法強調(diào)團隊協(xié)作和客戶參與？

A、瀑布模型

B、敏捷開發(fā)

C、V型模型

D、RAD模型

答案：B

179.人工智能的定義是什么？

A、使機器能夠像人一樣思考和行動

B、使機器能夠執(zhí)行復雜的計算任務(wù)

C、使機器能夠模仿人類的某些智能行為

D、使機器能夠進行自我學習和改進

答案：C

180.計算機視覺的主要目標是

A、識別圖像中的對象

B、分析圖像中的紋理和顏色

C、從圖像中提取信息并理解場景

D、所有以上選項

答案：D

181.在部署大模型時，以下哪個因素是關(guān)鍵考慮點？

A、顏色方案

B、實時性能

C、字體選擇

D、代碼風格

答案：B

182.在自然語言處理中，“信息抽取”的目的是什么？

A、從文本中提取關(guān)鍵信息并將其結(jié)構(gòu)化，以便進一步分析

B、從文本中刪除個人身份信息以保護隱私

C、從文本中提取單詞并將其翻譯成其他語言

D、從文本中提取日期和時間信息以安排日程

答案：A

183.什么是計算機視覺中的特征檢測？

A、從圖像中提取有意義的視覺信息的過程

B、將圖像轉(zhuǎn)換為文本的過程

C、將圖像壓縮為更小的文件大小的過程

D、評估圖像質(zhì)量的過程

答案：A

184.隨機森林和梯度提升機(GBM)之間的區(qū)別是什么？

A、隨機森林使用集成方法，而GBM不使用

B、GBM使用集成方法，而隨機森林不使用

C、兩者都使用不同的集成方法

D、兩者都不使用集成方法

答案：C

185.“自助法"(bootstrapping)在機器學習中通常用于什么目的？

A、估算統(tǒng)計量的不確定性

B、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理

C、建立復雜的集成學習模型

D、進行特征選擇

答案：A

186.自然語言理解(NLU)在NLP任務(wù)中扮演的角色是什么？

A、將自然語言轉(zhuǎn)換為計算機代碼

B、使計算機能夠理解人類語言中的意圖和上下文

C、專注于生成人類語言

D、分析和評估詩歌的質(zhì)量

答案：B

187.在計算機視覺中，ORB特征檢測器結(jié)合了哪些兩種算法的優(yōu)點？

A、FAST角點檢測和BRIEF描述符

B、Harris角點檢測和SIFT描述符

GShi-Tomasi角點檢測和SURF描述符

D、GoodFeaturesToTrack和HOG描述符

答案：A

188.在數(shù)據(jù)標注過程中，以下哪種方法是用于自動標注的？

A、有監(jiān)督學習標注

B、無監(jiān)督學習標注

C、半監(jiān)督學習標注

D、手動標注和自動標注結(jié)合的方法

答案：D

189.以下哪個是計算機視覺中常用的圖像壓縮方法?

A、JPEG壓縮

B、PNG壓縮

GBMP壓縮

D、所有以上選項

答案：D

190.什么是對抗性攻擊在機器學習安全領(lǐng)域的影響?

A、提高模型的魯棒性

B、增加模型的解釋性

C、使模型更容易受到欺騙

D、減少模型的訓練時間

答案：C

191.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)不包括（）。

A、輸入層

B、隱層

C、輸出層

D、顯層

答案：D

192.()是一門用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類視覺功能的新興學科，其主要研究目標是

使計算機具有通過二維圖像認知三維環(huán)境信息的能力。

A、機器視覺

B、語音識別

C、機器翻譯

D、機器學習

答案：A

193.以下哪種方法可以用于減少監(jiān)督學習中的維度？

A、PCA(主成分分析)

B、數(shù)據(jù)清洗

C、特征編碼

D、模型壓縮

答案：A

194.以下哪個不是大模型的優(yōu)勢？

A、能夠處理復雜任務(wù)

B、需要較少的訓練數(shù)據(jù)

C、具有較強的泛化能力

D、可以捕獲更多的上下文信息

答案：B

195."ImagePyramids"在計算機視覺中通常用來做什么？

A、提圖圖像對比度

B、加速圖像處理過程

C、改善圖像分辨率

D、實現(xiàn)圖像尺度不變性

答案：D

196.Leakage(泄露)在機器學習中指的是什么？

A、模型訓練時的計算

B、特征工程中的一個步驟

C、未來信息的不當使用

D、模型過擬合的一種形式

答案：C

197.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢的統(tǒng)計量是？

A、方差

B、均值

C、標準差

D、中位數(shù)

答案：B

198.在支持向量機(SVM)中，"核技巧"(kerneltrick)的作用是什么？

A、加速算法的計算速度

B、增加模型的存儲空間需求

C、使模型能夠處理非線性邊界

D、減小模型的復雜度

答案：C

199.選擇正確的()是最近鄰方法中最重要的一步。

A、訓練集

B、測試集

C、驗證集

D、預(yù)測集

答案：A

200.哪種測試方法主要關(guān)注軟件在不同環(huán)境和條件下的穩(wěn)定性？

A、黑盒測試

B、白盒測試

C、灰盒測試

D、壓力測試

答案：D

201.有程序段：a=np.random,randn(4,3)b=np.random,randn(3,2)c=a*b根據(jù)

數(shù)組“a、b、c”的定義，推斷c的維度為：()。

A、c.shape=(3,3)

B、c.shape=(4,2)

Gshape=(4,3)

D、c的計算會出錯，因為a和b的維度不匹配

答案：D

202.在機器學習中，什么是支持向量機(SVM)?

A、一種用于分類和回歸的算法

B、一種用于數(shù)據(jù)可視化的工具

C、一種用于特征選擇的方法

D、一種用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟

答案：A

203.規(guī)則AT(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結(jié)論B

為真的()。

A、可信度

B\信度

C、信任增長度

D、概率

答案：B

204."學習曲線"(learningcurve)在機器學習中指什么？

A、模型隨著時間學習的過程

B、模型復雜度隨數(shù)據(jù)量變化的關(guān)系

C、訓練和驗證誤差隨時間的變化

D、損失函數(shù)隨迭代次數(shù)的變化

答案：C

205.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法為()

A、誤差反傳算法

B、遺傳算法

C、A算法

D、A*算法

答案：A

206.在專家系統(tǒng)的開發(fā)過程中使用的專家系統(tǒng)工具一般分為專家系統(tǒng)的和通用

專家系統(tǒng)工具兩類。

A、模型工具

B、外殼

C、知識庫工具

D、專用工具

答案：B

207.”貝葉斯定理”在機器學習中通常用于解決什么問題？

A、回歸問題

B、分類問題

C、聚類問題

D、時間序列預(yù)測

答案：B

208.自編碼器(Autoencoder)通常用于什么目的？

A、圖像生成

B、特征提取

C、文本翻譯

D、苜頻識別

答案：B

209.火車票搶購軟件可以在購買火車票時自動識別并輸入圖片中的驗證碼，所采

用的技術(shù)是()

A、模式識別

B、語音識別

C、自動翻譯

D、智能代理

答案：A

210.輯等價式稱為（）

A、結(jié)合律

B、分配律

C、吸收律

D、摩根律

答案：C

211.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的填充（padding）操作的目的？

A、減少模型大小

B、保持輸出的形狀不變

C、加速學習過程

D、提高非線性能力

答案：B

212.哪項算法主要用于降維？

A、K-均值算法

B、主成分分析（PCA）

C、決策樹

D、隨機森林

答案：B

213.有統(tǒng)計顯示，在未來，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的占比將達到()以上。

A、0.6

B、0.7

C、0.8

D、0.9

答案：D

214.人工智能的定義是什么？

A、用計算機模擬人類智能的科學和技術(shù)

B、用計算機模擬人類情感的科學和技術(shù)

C、用計算機模擬人類行為的科學和技術(shù)

D、用計算機模擬人類思維的科學和技術(shù)

答案：A

215.訓練圖像分類模型時，對于圖像的預(yù)處理，下列技術(shù)哪項經(jīng)常要用？()

A、圖像增強

B、圖像灰度化

C、圖片二值化

D、圖片RGB通道轉(zhuǎn)換

答案：A

216.人工智能是一門

A、數(shù)學和生理學

B、心理學和生理學

C、語言學

D、綜合性的交叉學科和邊緣學科

答案：D

217.在機器學習中，"正則化”的目的是為了防止什么？

A、欠擬合

B、過擬合

C、數(shù)據(jù)泄露

D、模型簡化dropout

答案：B

218.“深度學習"中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什么目的?

A、加速前向傳播

B、更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置

C、確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

D、初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

答案：B

219.什么是大模型中的預(yù)訓練？

A、在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練模型的過程

B、對模型參數(shù)進行初始化的過程

C、使用少量數(shù)據(jù)對模型進行微調(diào)的過程

D、將模型部署到實際應(yīng)用場景的過程

答案：A

220.以下哪個評價指標用于量化圖像分割的質(zhì)量？

A、準確率

B、召回率

C、JND(JustNoticeabIeDifference)

D\ice系數(shù)

答案：D

221."旋轉(zhuǎn)森林"(rotationforest)是一種什么樣的集成學習方法？

A、基于裝袋的集成

B、基于提升的集成

C、基于堆疊的集成

D、基于特征選擇的集成

答案：D

222."F1分數(shù)”是評估分類模型性能的哪個方面？

A\精確率和召回率的調(diào)和平均

B、真正例和假正例的比例

C、真負例和假負例的比例

D、精確率和準確率的平均值

答案：A

223.什么是自監(jiān)督學習的核心概念？

A、使用外部標簽來指導學習過程

B、從未標記的數(shù)據(jù)中學習表示

C、依賴于領(lǐng)域?qū)＜业闹R

D、使用預(yù)訓練的模型作為起點

答案：B

224.在強化學習中，什么是探索-利用權(quán)衡？

A、平衡模型訓練的復雜度和速度

B、平衡模型對新動作的探索和已知動作的利用

C、平衡模型對數(shù)據(jù)集的擬合程度和泛化能力

D、平衡模型對輸入特征的依賴程度

答案：B

225.下列哪項技術(shù)不是用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法？

A、過采樣少數(shù)類

B、欠采樣多數(shù)類

C、使用不同的損失函數(shù)

D、隨機梯度下降(SGD)

答案：D

226."SIidingWindow"與"R-CNN"之間的主要區(qū)別是什么?

A、R-CNN使用全局特征，而SIidingWindow使用局部特征

B、SIidingWindow使用全局特征,而R-CNN使用局部特征

C、R-CNN是針對目標檢測，而SIidingWindow用于圖像分類

D、SIidingWindow是針對目標檢測，而R-CNN用于圖像分類

答案：C

227.什么是自然語言處理中的文本嵌入(TextEmbedding)?

A、將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字向量的過程，以便在機器學習模型中使用

B、將文本轉(zhuǎn)換為圖像的過程

C、將文本進行分詞和標注的過程

D、將文本中的情感傾向進行量化的過程

答案：A

228.下列哪個選項是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？

A、數(shù)據(jù)分類

B、數(shù)據(jù)預(yù)測

C、數(shù)據(jù)清洗

D、所有以上選項

答案：D

229.在自然語言處理任務(wù)中，BOW(BagofWords)模型的主要限制是什么？

A、它忽略了單詞的順序

B、它考慮了語法和上下文

C、它需要大量的內(nèi)存

D、它提高了計算復雜性

答案：A

230.大模型在計算機視覺任務(wù)中的主要優(yōu)勢是什么？

A、更快的推理速度

B、更差的泛化能力

C、更好的特征提取能力

D、無法處理高分辨率圖像

答案：C

231.什么是遷移學習中的源域和目標域？

A、源域是訓練數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，目標域是應(yīng)用模型的領(lǐng)域

B、源域是應(yīng)用模型的領(lǐng)域，目標域是訓練數(shù)據(jù)的領(lǐng)域

C、源域和目標域都是訓練數(shù)據(jù)的不同子集

D、源域和目標域都是應(yīng)用模型的不同場景

答案：A

232.在計算機視覺任務(wù)中，語義分割的主要目的是什么？

A、目標檢測

B、圖像分類

C、對每個像素進行分類

D、姿態(tài)估計

答案：C

233.大模型在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時的常見做法是什么？

A、分別處理每種模態(tài)數(shù)據(jù)

B、同時處理所有模態(tài)數(shù)據(jù)

C、忽略某些模態(tài)數(shù)據(jù)

D、僅使用單一模態(tài)數(shù)據(jù)

答案：B

234.在機器學習中，"早停"(earlystopping)策略主要用于防止什么現(xiàn)象？

A、欠擬合

B、過擬合

C、梯度消失

D、梯度爆炸

答案：B

235.機器通過人類發(fā)現(xiàn)的問題空間的數(shù)據(jù),進行機器學習，具有在人類發(fā)現(xiàn)的問

題空間中求解的能力,并且求解的過程與結(jié)果可以被人類智能()，此為機器智能

的產(chǎn)生。

A、理解

B、參考

C、相同

D、采納

答案：A

236.預(yù)測性分析主要關(guān)注的是()

A、“過去”，回答“已發(fā)生什么”

B、“過去”，回答“為什么發(fā)生”

C、“模擬與優(yōu)化”的問題

D、“未來”，回答“將要發(fā)生什么”

答案：D

237.以下哪一項不是深度學習中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？

A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

C、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)

D、AdaBoost分類器

答案：D

238.機器學習按數(shù)據(jù)形式大致可分為()。

A、模擬人腦的機器學習和采用數(shù)學方法的機器學習

B、歸納學習、演繹學習、類比學習、分析學習

C、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習

D、結(jié)構(gòu)化學習、非結(jié)構(gòu)化學習

答案：D

239."袋裝"（bagging）和"提升"（boosting）都是集成學習的方法，它們有何

不同？

A、bagging并行構(gòu)建模型，boosting串行構(gòu)建模型

B、oosting并行構(gòu)建模型，bagging串行構(gòu)建模型

C\bagging和boosting都沒有并行或串行的特點

D\bagging和boosting都以相同的方式構(gòu)建模型

答案：A

240.以下哪一項不是機器人設(shè)計中的人機交互接口？

A、語音識別系統(tǒng)

B、觸摸屏

C、鍵盤和鼠標

D、燃油發(fā)動機

答案：D

241.人工智能的主要目的是什么？

A、模仿人類行為

B、提高計算機性能

C、讓機器具備智能

D、自動化生產(chǎn)流程

答案：c

242.在深度學習中，什么是dropout?

A、一種用于防止模型過擬合的技術(shù)，隨機丟棄一部分神經(jīng)元的輸出

B、一種優(yōu)化模型訓練速度的方法

C、一種用于數(shù)據(jù)增強的技術(shù)

D、一種用于特征選擇的方法

答案：A

243.在機器人技術(shù)中，運動規(guī)劃的主要挑戰(zhàn)是什么？

A、提高能源效率

B、確保機器的穩(wěn)定性

C、避免碰撞和障礙物

D、保持恒定速度

答案：C

多選題

1.哪些模型屬于大模型的經(jīng)典代表？

A、GPT-3

B、ERT

C、ResNet

D、AlphaGo

答案：AB

2.以下哪些是常用的人機交互設(shè)備？

A、鼠標

B、鍵盤

C、觸摸屏

D\手柄

E、VR眼鏡

答案：ABODE

3.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護？

A、模型的復雜性

B、部署環(huán)境的穩(wěn)定性

C、模型的可擴展性

D、模型的監(jiān)控和診斷工具

答案：ABCD

4.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會影響模型的泛化到新領(lǐng)域?

A、領(lǐng)域間的相似性

B、模型的遷移學習能力

C、數(shù)據(jù)的多樣性

D、模型的復雜度

答案：ABCD

5.回歸測試的主要目的是什么？

A、確保新功能的正確性

B、確保修改后的功能正確性

C、確保所有功能的正確性

D、確保軟件的穩(wěn)定性

答案：BD

6.下列哪些是常見的圖算法？

A、深度優(yōu)先搜索

B、廣度優(yōu)先搜索

GDijkstra算法

D、KruskaI算法

E\Prim算法

答案：ABODE

7.在大模型的訓練中，哪些因素可能導致模型的不準確？

A、訓練數(shù)據(jù)不足

B、噪聲數(shù)據(jù)

C、不適當?shù)哪Ｐ图軜?gòu)

D、過擬合

答案：ABCD

8.以下哪些因素可能限制大模型的廣泛應(yīng)用？

A、高昂的訓練成本

B、數(shù)據(jù)隱私問題

C、計算資源的需求

D、模型的可解釋性

答案：ABCD

9.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的部署效率?

A、部署工具的自動化程度

B、模型的大小

C、系統(tǒng)的資源分配策略

D、網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度

答案：ABCD

10.在大模型的訓練中，哪些技術(shù)可以用于提高小數(shù)據(jù)集上的學習效果？

A、遷移學習

B、元學習

C、生成對抗網(wǎng)絡(luò)

D、多任務(wù)學習

答案：ABCD

11.在過程中，以下哪些是影響模型性能的硬件因素？

AxGPU的計算能力

B、內(nèi)存帶寬

C、存儲速度

D、CPU的性能

答案：ABCD

12.在大模型優(yōu)化中，常用的正則化方法有哪些？

A、L1正則化

B、L2正則化

C、Dropout

D、批量歸一化

答案：ABCD

13.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性？

A、負載均衡

B、冗余部署

C、自動擴展

D、模型壓縮

答案：ABC

14.在大模型數(shù)據(jù)標注和對齊過程中，以下哪些問題可能導致標注不一致？

A、標注人員之間的溝通不暢

B、缺乏明確的標注規(guī)范

C、標注任務(wù)分配不合理

D、標注人員的技能水平不同

答案：ABCD

15.如何提高效率？

A、使用更高效的推理引擎

B、減小模型大小

C、增加計算資源

D、減少推理時的輸入數(shù)據(jù)

答案：ABCD

16.在大模型的推理過程中，哪些技術(shù)可以用來提高模型的能效？

A、量化

B、模型剪枝

C、異步推理

D、模型蒸鐳

答案：ABCD

17.在大模型的推理過程中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性?

A、特征重要性評估

B、激活圖可視化

C、決策樹解釋

D、模型預(yù)測的概率輸出

答案：ABD

18.在大模型的推理過程中，哪些因素可能影響模型的能效？

A、模型的規(guī)模

B、運行頻率

C、優(yōu)化算法

D、硬件架構(gòu)

答案：ABCD

19.未來大模型可能面臨哪些挑戰(zhàn)？

A、數(shù)據(jù)隱私與安全問題

B、計算資源的限制

C、模型的可解釋性

D、模型的穩(wěn)定性

答案：ABCD

20.在大模型的模型訓練中，哪些方法可以用于提高模型的泛化能力？

A、正則化

B、數(shù)據(jù)增強

C、早停法

D、集成學習

答案：ABCD

21.在大模型的推理過程中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性?

A、特征重要性評估

B、激活圖可視化

C、決策樹解釋

D、模型預(yù)測的概率輸出

答案：ABD

22.在微調(diào)大模型時，通常需要考慮哪些數(shù)據(jù)因素？

A、目標任務(wù)的數(shù)據(jù)量

B、原始模型的訓練數(shù)據(jù)

C、數(shù)據(jù)的質(zhì)量

D、數(shù)據(jù)的多樣性

答案：ABCD

23.大模型在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括哪些？

A、機器翻譯

B、情感分析

C、文本生成

D、圖像識別

答案：ABC

24.以下哪些是人機交互設(shè)計的原則？

A、簡單易用原則

B、一致性原則

C、可控性原則

D、可擴展性原則

E、美觀性原則

答案：ABCDE

25.下列哪些屬于黑盒測試方法？

A、等價類劃分

B、邊界值分析

C、因果圖法

D、代碼審查

答案：ABC

26.以下哪些是計算機人機交互中的自然語言處理技術(shù)?

A、分詞

B、詞性標注

C、命名實體識別

D、句法分析

E、機器翻譯

答案：ABCDE

27.在大模型應(yīng)用中，如何保護用戶隱私？

A、數(shù)據(jù)脫敏

B、隱私保護算法

C、加密存儲與傳輸

D、訪問控制

答案：ABCD

28.根據(jù)處理數(shù)據(jù)類型的不同，大模型可以分為哪些類型?

A、文本模型

B、圖像模型

C、語音模型

D、跨模態(tài)模型

答案：ABCD

29.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是常見的模型調(diào)優(yōu)目標?

A、最小化損失函數(shù)

B、最大化準確率

C、最小化推理時間

D、最大化模型的可解釋性

答案：ABCD

30.以下哪些是有效的軟件缺陷報告內(nèi)容？

A、缺陷的描述和重現(xiàn)步驟

B、缺陷的嚴重程度和優(yōu)先級

C、發(fā)現(xiàn)缺陷的日期和時間

D、缺陷發(fā)現(xiàn)者的名字和聯(lián)系方式

答案：ABCD

31.大模型的倫理問題主要關(guān)注哪些方面？

A、數(shù)據(jù)隱私

B、模型偏見

C、技術(shù)濫用

D、知識產(chǎn)權(quán)

答案：ABCD

32.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的研究方向？

A、模型壓縮

B、模型魯棒性提升

C、模型自適應(yīng)性增強

D、模型的多任務(wù)學習能力

答案：ABCD

33.大模型在訓練過程中通常需要處理哪些類型的數(shù)據(jù)?

A、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C、文本數(shù)據(jù)

D、圖像數(shù)據(jù)

答案：ABCD

34.以下哪些因素會影響人機交互的效果？

A、用戶技能水平

B、系統(tǒng)響應(yīng)速度

C、用戶界面美觀程度

D、系統(tǒng)穩(wěn)定性

E、用戶需求滿足程度

答案：ABCDE

35.分布式訓練在大模型訓練中有什么優(yōu)勢？

A、加速訓練過程

B、減少內(nèi)存消耗

C、提高模型精度

D、降低硬件成本

答案：AB

36.大模型未來的發(fā)展可能會集中在哪些方面？

A、更高效的訓練算法

B、更好的能源效率

C、可解釋性和透明度的提升

D、跨模態(tài)學習

答案：ABCD

37.在大模型的推理優(yōu)化中，哪些技術(shù)可以減少模型的內(nèi)存占用？

A、模型剪枝

B、知識蒸播

C、量化

D、模型并行化

答案：ABC

38.大模型如何助力可持續(xù)發(fā)展？

A、提高資源利用效率

B、優(yōu)化能源消耗

C、促進環(huán)境保護

D、推動社會公平與包容

答案：ABCD

39.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是常見的模型部署策略？

A、模型封裝

B、模型服務(wù)化

C、邊緣計算部署

D、云計算部署

答案：ABCD

40.大模型在機器學習中通常如何優(yōu)化以提高其泛化能力？（本題多選）

A、減小模型大小

B、增加訓練數(shù)據(jù)量

C、使用預(yù)訓練模型

D、減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)

答案：BC

41.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的用戶體驗？

A、模型的響應(yīng)時間

B、模型的準確性

C、系統(tǒng)的可用性

D、系統(tǒng)的可擴展性

答案：ABCD

42.下列哪些屬于軟件測試技術(shù)？

A、等價類劃分

B、邊界值分析

C、因果圖法

D、狀態(tài)轉(zhuǎn)換測試

答案：ABCD

43.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些因素可能導致模型性能下降?

A、過擬合

B、不足的訓練數(shù)據(jù)

C、不適當?shù)哪Ｐ图軜?gòu)

D、缺乏有效的正則化

答案：ABCD

44.軟件缺陷管理的主要目的是什么？

A、追蹤和管理軟件缺陷的生命周期

B、確保軟件缺陷得到及時修復

C、評估軟件開發(fā)團隊的工作質(zhì)量

D、提供軟件質(zhì)量保證的證據(jù)

答案：ABD

45.大模型訓練中常用的正則化方法包括哪些？

A、L1正則化

B、L2正則化

C、Dropout

D、批量歸一化

答案：ABCD

46.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的收斂?

A、學習率的大小

B、數(shù)據(jù)的多樣性

C、模型的初始化

D、優(yōu)化算法的選擇

答案：ABCD

47.下列哪些屬于軟件測試的類型？

A、單元測試

B、集成測試

C、系統(tǒng)測試

D、用戶界面測試

答案：ABCD

48.大模型在未來發(fā)展中可能會采用哪些新的訓練方法？

A、自監(jiān)督學習

B、弱監(jiān)督學習

C、無監(jiān)督學習

D、強化學習

答案：ABCD

49.下列哪些是常見的貪心算法？

A、Huffman編碼

B、分數(shù)背包問題

C、活動選擇問題

D、區(qū)間調(diào)度問題

E\Steiner樹問題

答案：ABODE

50.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是關(guān)鍵的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？

A、數(shù)據(jù)清洗

B、特征工程

C、數(shù)據(jù)標準化

D、數(shù)據(jù)去噪

答案：ABCD

51.在深度學習中，批量歸一化(BatchNormalization)的作用是什么?(本題

多選)

A、增加網(wǎng)絡(luò)層

B、加速梯度下降

C、改善模型的泛化能力

D、減小每層的輸出范圍

答案：BCD

52.在大模型訓練中，哪些策略可以加速訓練過程？

A、使用更大的學習率

B、分布式訓練

C\梯度累積

D、減少訓練數(shù)據(jù)

答案：BC

53.如何確保大模型的社會責任？

A、建立倫理審查機制

B、公開透明地分享數(shù)據(jù)與方法

C、提供模型可解釋性工具

D、忽略模型可能帶來的負面影響

答案：ABC

54.在過程中，哪些技術(shù)可以加速模型的響應(yīng)？

A、量化

B、剪枝

G知識蒸鐳

D、模型并行化

答案：ABCD

55.未來大模型可能朝哪些方向發(fā)展？

A、實時性增強

B、模型小型化

C、可解釋性提高

D、模型個性化

答案：ABCD

56.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的維護成本?

A、模型的復雜性

B、部署環(huán)境的穩(wěn)定性

C、模型的可擴展性

D、模型的監(jiān)控和診斷工具

答案：ABCD

57.在大模型訓練中，如何選擇合適的優(yōu)化算法？

A、考慮模型的復雜度

B、考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模

C、考慮計算資源

D、考慮訓練時間

答案：ABCD

58.在大模型的模型訓練中，哪些技術(shù)可以用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？

A、過采樣

B、欠采樣

C、重新加權(quán)損失函數(shù)

D、數(shù)據(jù)增強

答案：ABCD

59.在大模型的模型優(yōu)化中，哪些技術(shù)可以減少模型的能耗？

A、量化

B、模型剪枝

C、能效優(yōu)化的訓練算法

D、模型并行化

答案：ABC

60.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是關(guān)鍵的模型評估指標？

A、精確度

B、R0C曲線下面積

C、混淆矩陣

D、學習曲線

答案：ABCD

61.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素可能會影響模型的準確性?

A、訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量

B、模型的過擬合程度

C、特征工程的有效性

D、模型的泛化能力

答案：ABCD

62.在大模型的應(yīng)用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗？

A、模型的響應(yīng)時間

B、模型的準確性

C、系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計

D、系統(tǒng)的穩(wěn)定性

答案：ABCD

63.在大模型訓練中，如何選擇合適的學習率？

A、根據(jù)任務(wù)復雜度

B、根據(jù)模型規(guī)模

C、使用學習率衰減策略

D、通過實驗調(diào)試

答案：ABCD

64.大模型在自然語言處理領(lǐng)域有哪些具體應(yīng)用？

A、機器翻譯

B、情感分析

C、文本生成

D、語音識別

答案：ABC

65.以下哪些屬于計算機人機交互的研究領(lǐng)域？

A、圖形用戶界面設(shè)計

B、語音識別與合成

C、自然語言處理

D、數(shù)據(jù)庫管理

E、軟件工程

答案：ABC

66.大模型在未來發(fā)展中可能面臨的挑戰(zhàn)包括哪些？

A、避免過擬合

B、處理不平衡數(shù)據(jù)

C、確保倫理和公平性

D、減少對標注數(shù)據(jù)的依賴

答案：ABCD

67.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的學習效率?

A、批量大小

B、學習率

C、梯度更新頻率

D、模型初始化

答案：ABCD

68.微調(diào)大模型時，常用的方法有哪些？

A、凍結(jié)部分層

B、增加新的層

C、更改優(yōu)化器

D、重新初始化模型參數(shù)

答案：ABC

69.大模型的倫理問題主要包括哪些？

A、數(shù)據(jù)隱私泄露

B、算法偏見與歧視

C、模型安全與可靠性

D、技術(shù)濫用與誤用

答案：ABCD

70.在大模型訓練中，如何評估模型的性能？

A、準確率

B、召回率

C、F1分數(shù)

D、模型大小

答案：ABC

71.當前大模型面臨的主要挑戰(zhàn)是什么？

A、計算資源限制

B、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

C、模型可解釋性

D、隱私與安全問題

答案：ABCD

72.大模型面臨的挑戰(zhàn)包括哪些？

A、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

B、計算資源限制

C、模型安全與隱私

D、技術(shù)創(chuàng)新與融合

答案：ABCD

73.以下哪些因素可能影響軟件測試的有效性？

A、測試用例的設(shè)計質(zhì)量

B、測試環(huán)境的穩(wěn)定性

C、測試人員的技能水平

D、軟件的需求變更

答案：ABCD

74.在過程中，以下哪些是常見的模型調(diào)優(yōu)方法?

A、網(wǎng)格搜索

B、隨機搜索

C、貝葉斯優(yōu)化

D、進化算法

答案：ABCD

75.以下哪些是常用的用戶體驗評估方法？

A、問卷調(diào)查法

B、焦點小組訪談法

C、可用性測試法

D、A/B測試法

E、競品分析法

答案：ABCDE

76.在大模型的應(yīng)用中，以下哪些是常見的微調(diào)策略?

A、遷移學習

B、多任務(wù)學習

C、元學習

D、持續(xù)學習

答案：ABCD

77.根據(jù)處理數(shù)據(jù)的類型，大模型可以分為哪些類別？

A、文本模型

B、圖像模型

C、音頻模型

D、多模態(tài)模型

答案：ABCD

78.在大模型的模型推理中，哪些技術(shù)可以用于提高模型的透明度？

A、模型的內(nèi)部可視化

B、模型的預(yù)測解釋

C、模型的決策路徑分析

D、模型的輸入輸出關(guān)系分析

答案：ABCD

79.根據(jù)模型結(jié)構(gòu)和功能，大模型可以分為哪些類型？

A、生成式模型

B、判別式模型

C、序列模型

D、圖模型

答案：ABCD

80.在自然語言處理領(lǐng)域，大模型通常用于哪些任務(wù)？

A、機器翻譯

B、文本分類

C、情感分析

D、語音識別

答案：ABC

81.下列哪些是常見的最短路徑算法？

A、Dijkstra算法

B、eIIman-Ford算法

GFIoyd-WarshaII算法

D、A*算法

E\Johnson's算法

答案：ABODE

82.如何保護大模型的隱私？

A、數(shù)據(jù)脫敏

B、加密存儲

C、訪問控制

D、公開模型結(jié)構(gòu)

答案：ABC

83.在大模型的訓練中，哪些方法可以用于提高模型對數(shù)據(jù)中噪聲的魯棒性?

A、數(shù)據(jù)增強

B、正則化

C、異常值檢測

D、集成學習

答案：ABCD

84.在大模型的訓練中，哪些因素可能會影響模型的訓練質(zhì)量？

A、訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量

B、模型的復雜度

C、優(yōu)化算法的選擇

D、訓練過程中的正則化

答案：ABCD

85.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的數(shù)據(jù)處理技術(shù)？

A、自動數(shù)據(jù)標注

B、無監(jiān)督特征學習

C、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

D、增量學習

答案：ABCD

86.大模型在未來發(fā)展中，以下哪些是可能的跨學科研究方向？

A、神經(jīng)符號整合

B、人工智能與認知科學

C、人工智能與心理學

D、人工智能與倫理學

答案：ABCD

87.在Python中，以下哪些操作符用于邏輯運算？

A、nd

B、or

C、not

D\—,——,!—,〉,〈二,〉二

答案：ABC

88.以下哪些是常用的人機交互接口？

A、命令行界面

B、圖形用戶界面

C、WIMP界面

D、語音控制界面

E、手勢識別界面

答案：ABCDE

89.在大模型的訓練過程中，哪些因素可能導致模型的不準確？

A、訓練數(shù)據(jù)不足

B、噪聲數(shù)據(jù)

C、不適當?shù)哪Ｐ图軜?gòu)

D、過擬合

答案：ABCD

90.大模型在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用包括哪些？

A、生產(chǎn)過程優(yōu)化

B、質(zhì)量檢測與控制

C、供應(yīng)鏈預(yù)測與管理

D、員工培訓與管理

答案：ABC

91.請列舉大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用案例。

A、信貸風險評估

B、客戶行為分析

C、市場趨勢預(yù)測

D、欺詐檢測與預(yù)防

答案：ABCD

92.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的部署速度?

A、模型的大小

B、部署工具的效率

C、