騰訊云人工智能工程師認(rèn)證考試題庫（附答案）

PAGE騰訊云人工智能工程師認(rèn)證考試題庫（附答案）一、單選題1.下面對特征工程的理解錯誤的是哪一項(xiàng)？A.特征工程是指從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量的過程B.數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個上限C.所謂數(shù)據(jù)中的特征，就是指數(shù)據(jù)中被抽象出來的信息，可以被機(jī)器或者我們?nèi)祟惣右岳煤妥R別D.在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，特征只能通過人工基于特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識實(shí)現(xiàn)手工地提取正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：特征工程確實(shí)是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量的過程，這個說法是正確的。選項(xiàng)B：數(shù)據(jù)和特征對機(jī)器學(xué)習(xí)的效果影響很大，決定了其上限，而模型和算法是去努力接近這個上限，該說法合理。選項(xiàng)C：特征就是從數(shù)據(jù)中抽象出來能被利用和識別的信息，這種表述正確。選項(xiàng)D：在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，特征并不只能通過人工基于特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識實(shí)現(xiàn)手工提取，現(xiàn)在也有很多自動提取特征的方法和技術(shù)，所以該說法錯誤。綜上所述，理解錯誤的是選項(xiàng)D。2.關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，以下理解正確的是哪一項(xiàng)？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)在觀察完一些事先標(biāo)注過的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（輸入和預(yù)期輸出）后得出模型，這個模型再對任何可能出現(xiàn)的輸入去預(yù)測其輸出B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)者必須以“合理的方式從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中一般化到未觀察到的情況C.在人類和動物感知中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)通常被稱為概念學(xué)習(xí)D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)是在有指導(dǎo)的前提下讓機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，這種指導(dǎo)的關(guān)鍵是給訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注好“標(biāo)簽正確答案:A解析：逐一分析各選項(xiàng)：A選項(xiàng)：監(jiān)督學(xué)習(xí)確實(shí)是先基于標(biāo)注過的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（包括輸入和預(yù)期輸出）來構(gòu)建模型，然后利用該模型對新的輸入進(jìn)行輸出預(yù)測，該選項(xiàng)說法正確。B選項(xiàng)：應(yīng)該是監(jiān)督學(xué)習(xí)以“合理的方式從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中一般化到未觀察到的情況”，而非無監(jiān)督學(xué)習(xí)，此選項(xiàng)錯誤。C選項(xiàng)：在人類和動物感知中，通常把監(jiān)督學(xué)習(xí)稱為概念學(xué)習(xí)，不是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，該選項(xiàng)錯誤。D選項(xiàng)：無監(jiān)督學(xué)習(xí)是沒有指導(dǎo)的，即不需要給訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注“標(biāo)簽”，有指導(dǎo)且標(biāo)注“標(biāo)簽”的是監(jiān)督學(xué)習(xí)，該選項(xiàng)錯誤。綜上，正確答案是A。3.關(guān)于Ti-ONE平臺的描述，錯誤的是哪一項(xiàng)？A.Ti-ONE是騰訊云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺B.Ti-ONE面向數(shù)據(jù)科學(xué)家及算法工程師C.Ti-ONE能夠讓開發(fā)人員方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、評估和預(yù)測D.Ti-ONE平臺可以對邊緣設(shè)備進(jìn)行管理正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：Ti-ONE確實(shí)是騰訊云的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，該描述正確。選項(xiàng)B：Ti-ONE主要是面向數(shù)據(jù)科學(xué)家及算法工程師等專業(yè)人員，幫助他們進(jìn)行相關(guān)工作，該描述正確。選項(xiàng)C：Ti-ONE具備讓開發(fā)人員方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、評估和預(yù)測等功能，該描述正確。選項(xiàng)D：Ti-ONE主要是針對機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作，如數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等，通常不是直接用于對邊緣設(shè)備進(jìn)行管理的，該描述錯誤。綜上所述，錯誤的是選項(xiàng)D。4.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)框架的作用的說法，錯誤的是哪項(xiàng)？A.避免了重復(fù)的開發(fā)工作B.顯著吸引外部資本流入C.大幅降低了特定功能的開發(fā)難度D.大幅提升了團(tuán)隊的開發(fā)效率正確答案:B解析：逐一分析每個選項(xiàng)：選項(xiàng)A：機(jī)器學(xué)習(xí)框架可以提供一些通用的功能和工具，避免了在不同項(xiàng)目中重復(fù)開發(fā)相同的部分，該說法正確。選項(xiàng)B：機(jī)器學(xué)習(xí)框架主要是為了方便開發(fā)和提高效率，它本身并不一定能顯著吸引外部資本流入，吸引外部資本流入可能更多地與項(xiàng)目的前景、市場等因素相關(guān)，該說法錯誤。選項(xiàng)C：框架通常會對一些復(fù)雜的功能進(jìn)行封裝和優(yōu)化，使得開發(fā)特定功能時難度大幅降低，該說法正確。選項(xiàng)D：通過提供高效的開發(fā)工具和流程，機(jī)器學(xué)習(xí)框架確實(shí)能夠大幅提升團(tuán)隊的開發(fā)效率，該說法正確。綜上所述，錯誤的是選項(xiàng)B。5.騰訊云AI在給工業(yè)領(lǐng)域帶來的價值不包括下面哪一項(xiàng)？A.提高了產(chǎn)品的質(zhì)檢速度B.節(jié)省生產(chǎn)成本C.減少了人工D.改善了產(chǎn)品的外形美觀程度正確答案:D解析：逐一分析每個選項(xiàng)：選項(xiàng)A：騰訊云AI可以通過智能檢測等技術(shù)提高產(chǎn)品質(zhì)檢速度，這是其可能帶來的價值之一。選項(xiàng)B：利用AI技術(shù)可以優(yōu)化生產(chǎn)流程等，從而節(jié)省生產(chǎn)成本，這也是常見的價值體現(xiàn)。選項(xiàng)C：AI可以替代一些重復(fù)性的人工工作，從而減少人工，這是其價值所在。選項(xiàng)D：騰訊云AI主要側(cè)重于生產(chǎn)效率、成本等方面的提升，而產(chǎn)品的外形美觀程度更多地與設(shè)計等因素相關(guān)，AI對此直接影響較小。6.關(guān)于人工智能產(chǎn)品對算力的依賴，以下說法錯誤的是哪項(xiàng)？A.云端算力的特點(diǎn)是算力強(qiáng)大、存儲多，但是帶寬會受到一定限制B.邊緣和終端側(cè)重于承載對于本地實(shí)時響應(yīng)要求較高的推理任務(wù)C.云端更適合負(fù)責(zé)承載大規(guī)模的智能數(shù)據(jù)分析任務(wù)D.云端的數(shù)據(jù)傳輸帶寬壓力小，可以獨(dú)立完成本地實(shí)時響應(yīng)要求較高的推理任務(wù)正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：云端算力通常確實(shí)具有強(qiáng)大算力和較多存儲的特點(diǎn)，而帶寬受到一定限制也是實(shí)際情況，該說法正確。選項(xiàng)B：邊緣和終端由于更接近實(shí)際應(yīng)用場景，所以側(cè)重于承載對本地實(shí)時響應(yīng)要求較高的推理任務(wù)，這種說法合理。選項(xiàng)C：云端具備強(qiáng)大的計算和存儲能力，適合承載大規(guī)模的智能數(shù)據(jù)分析任務(wù)，這是常見的應(yīng)用場景，說法正確。選項(xiàng)D：云端雖然有強(qiáng)大的算力等，但它在數(shù)據(jù)傳輸帶寬方面存在一定壓力，且通常不能獨(dú)立完成本地實(shí)時響應(yīng)要求較高的推理任務(wù)，而需要與邊緣和終端配合，該說法錯誤。7.關(guān)于常見的深度學(xué)習(xí)框架，以下哪一項(xiàng)說法是錯誤的？A.TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流圖的，用于深度學(xué)習(xí)計算的開源軟件庫B.PyTorch是一個支持搭建動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開源軟件庫C.TensorFlow是由Google大腦團(tuán)隊的研究人員開發(fā)的D.PyTorch是由世界各地的數(shù)據(jù)科學(xué)家，還有很多教授和老師所組成的開源社區(qū)來開發(fā)維護(hù)的正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：TensorFlow確實(shí)是一個基于數(shù)據(jù)流圖的、用于深度學(xué)習(xí)計算的開源軟件庫，該說法正確。選項(xiàng)B：PyTorch能夠支持搭建動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這也是它的特點(diǎn)之一，該說法正確。選項(xiàng)C：TensorFlow是由Google大腦團(tuán)隊開發(fā)的，這是事實(shí)，該說法正確。選項(xiàng)D：PyTorch是由Facebook的人工智能研究團(tuán)隊開發(fā)的，而不是由世界各地的數(shù)據(jù)科學(xué)家、教授和老師組成的開源社區(qū)開發(fā)維護(hù)的，該說法錯誤。8.下面關(guān)于特征工程的說法哪項(xiàng)是錯誤的?科目題號___A.特征提取和特征選擇都能幫助減少特征的維度、數(shù)據(jù)冗余B.特征提取強(qiáng)調(diào)通過特征轉(zhuǎn)換的方式得到一組具有明顯物理或統(tǒng)計意義的特征C.特征選擇是從特征集合中挑選一組具有明顯物理或統(tǒng)計意義的特征子集D.相比特征提取是表現(xiàn)每個特征對模型構(gòu)建的重要性，而特征選擇可以發(fā)現(xiàn)更有意義的特征屬性正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：特征提取和特征選擇確實(shí)都可以達(dá)到減少特征維度和數(shù)據(jù)冗余的效果，該說法正確。選項(xiàng)B：特征提取通常是通過某種轉(zhuǎn)換方式來獲得更有意義的特征，這種說法是合理的。選項(xiàng)C：特征選擇就是從已有的特征集合中選取一部分具有特定意義的特征子集，該說法正確。選項(xiàng)D：特征選擇是挑選特征，而不是表現(xiàn)每個特征對模型構(gòu)建的重要性，應(yīng)該是特征重要性評估來表現(xiàn)每個特征對模型構(gòu)建的重要性，該說法錯誤。9.關(guān)于深度學(xué)習(xí)下列說法錯誤的是哪一項(xiàng)？A.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法B.深度學(xué)習(xí)的觀測值只可以使用像素強(qiáng)度值向量的方式來表示C.深度學(xué)習(xí)的最主要特征是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為計算模型D.“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”得名于其對于動物神經(jīng)元傳遞信息方式的模擬正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：深度學(xué)習(xí)確實(shí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法，該說法正確。選項(xiàng)B：深度學(xué)習(xí)的觀測值有多種表示方式，不只是像素強(qiáng)度值向量這一種，該說法錯誤。選項(xiàng)C：深度學(xué)習(xí)常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為計算模型，這是其重要特征之一，該說法正確。選項(xiàng)D：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”的命名就是源于對動物神經(jīng)元傳遞信息方式的模擬，該說法正確。10.下面關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的說法，錯誤的是哪一項(xiàng)？科目號：17/80考試總A.數(shù)據(jù)標(biāo)注是通過數(shù)據(jù)加工人員借助于標(biāo)記工具，對人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的一種行為B.標(biāo)注每一段語音數(shù)據(jù)所對應(yīng)的語言內(nèi)容是語音標(biāo)注的一種方式C.有監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)變成機(jī)器能夠理解的數(shù)據(jù)，這個過程就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注工作D.用文字來標(biāo)注圖像是目標(biāo)檢測任務(wù)中的一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方式正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：數(shù)據(jù)標(biāo)注確實(shí)是通過數(shù)據(jù)加工人員借助標(biāo)記工具對人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，該說法正確。選項(xiàng)B：標(biāo)注語音數(shù)據(jù)所對應(yīng)的語言內(nèi)容是語音標(biāo)注常見方式之一，該說法正確。選項(xiàng)C：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)通常需要將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器能理解的數(shù)據(jù)，這就需要數(shù)據(jù)標(biāo)注，該說法正確。選項(xiàng)D：用文字標(biāo)注圖像不是目標(biāo)檢測任務(wù)中的主要數(shù)據(jù)標(biāo)注方式，目標(biāo)檢測主要是標(biāo)注圖像中目標(biāo)的位置、類別等信息，而不是簡單地用文字標(biāo)注圖像，該說法錯誤。11.下面關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的說法，錯誤的是哪一項(xiàng)？科目號：17/80考試總A.數(shù)據(jù)標(biāo)注是通過數(shù)據(jù)加工人員借助于標(biāo)記工具，對人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的一種行為B.標(biāo)注每一段語音數(shù)據(jù)所對應(yīng)的語言內(nèi)容是語音標(biāo)注的一種方式C.有監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)變成機(jī)器能夠理解的數(shù)據(jù)，這個過程就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注工作D.用文字來標(biāo)注圖像是目標(biāo)檢測任務(wù)中的一種數(shù)據(jù)標(biāo)注方式正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：數(shù)據(jù)標(biāo)注確實(shí)是通過數(shù)據(jù)加工人員借助標(biāo)記工具對人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，該說法正確。選項(xiàng)B：標(biāo)注語音數(shù)據(jù)所對應(yīng)的語言內(nèi)容是語音標(biāo)注常見方式之一，該說法正確。選項(xiàng)C：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)通常需要將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器能理解的數(shù)據(jù)，這就需要數(shù)據(jù)標(biāo)注，該說法正確。選項(xiàng)D：用文字標(biāo)注圖像不是目標(biāo)檢測任務(wù)中的主要數(shù)據(jù)標(biāo)注方式，目標(biāo)檢測主要是標(biāo)注圖像中目標(biāo)的位置、類別等信息，而不是簡單地用文字標(biāo)注圖像，該說法錯誤。12.下面關(guān)于搭建一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的描述，錯誤的是哪項(xiàng)？A.在實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，如何人工設(shè)計好特征往往比搭建一個怎樣的算法模型更為重要B.在一個機(jī)器學(xué)習(xí)過程中，特征工程可以分為三個部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和特征轉(zhuǎn)換C.在訓(xùn)練模式和測試模式下，需要同時對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行相同的特征工程處理D.在訓(xùn)練模式和測試模式下，會輸入相同的數(shù)據(jù)和對應(yīng)一致的已訓(xùn)練好的模型參數(shù)正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：在很多實(shí)際情況中，特征的質(zhì)量和合適性對模型效果影響很大，所以人工設(shè)計好特征確實(shí)可能比單純選擇算法模型更重要，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)B：特征工程通常包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，這是常見的分類方式，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)C：為了保證模型訓(xùn)練和測試的一致性和準(zhǔn)確性，在訓(xùn)練模式和測試模式下，確實(shí)需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行相同的特征工程處理，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)D：在測試模式下，輸入的數(shù)據(jù)是新的數(shù)據(jù)，而不是和訓(xùn)練時相同的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是用于訓(xùn)練模型的，測試數(shù)據(jù)是用于評估模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)的，該選項(xiàng)錯誤。13.下面哪一項(xiàng)不屬于常見的特征工程方法？A.特征選擇B.特征描述C.特征提取D.特征構(gòu)造正確答案:B解析：逐一分析每個選項(xiàng)：特征選擇：是從原始特征中選擇出一些最有代表性、最相關(guān)的特征，屬于常見的特征工程方法。特征描述：通常不是特征工程中一個獨(dú)立的、常見的方法，它可能是在某些特定情況下對特征的一種表述或說明，但不是普遍意義上的特征工程方法。特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取出新的特征，是常見的特征工程方法。特征構(gòu)造：通過對已有特征進(jìn)行組合等操作來構(gòu)造新的特征，也是常見的特征工程方法。14.關(guān)于人工智能項(xiàng)目環(huán)節(jié)中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的說法，下面錯誤的是哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是將可能來自不同的數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)，預(yù)處理為可以方便、準(zhǔn)確地進(jìn)行分析的某種形式的行為B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包含許多離散的任務(wù)，諸如數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)擴(kuò)充和數(shù)據(jù)交付等C.若跳過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段直接進(jìn)入到建模階段的話，有可能導(dǎo)致建模失敗，甚至?xí)玫藉e誤的結(jié)果D.數(shù)據(jù)采集和清洗在現(xiàn)實(shí)的人工智能項(xiàng)目開發(fā)流程中的工作量占比少于特征工程和模型算法的開發(fā)與優(yōu)化的工作量占比正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：對數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的描述是正確的，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就是要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其便于后續(xù)分析，該說法合理。選項(xiàng)B：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備確實(shí)包括數(shù)據(jù)融合、清理、擴(kuò)充和交付等任務(wù)，該說法正確。選項(xiàng)C：如果沒有做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就建模，很可能導(dǎo)致不好的結(jié)果，這是符合實(shí)際情況的，該說法正確。選項(xiàng)D：在現(xiàn)實(shí)的人工智能項(xiàng)目開發(fā)流程中，數(shù)據(jù)采集和清洗通常會占據(jù)較大的工作量，而不是少于特征工程和模型算法的開發(fā)與優(yōu)化的工作量占比，該說法錯誤。15.下面哪一項(xiàng)不是騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺能力的子能力？A.數(shù)據(jù)接入B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)標(biāo)注正確答案:D解析：逐一分析每個選項(xiàng)：選項(xiàng)A：數(shù)據(jù)接入是機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的重要子能力之一，它允許將各種數(shù)據(jù)源接入到平臺中進(jìn)行處理和分析。選項(xiàng)B：數(shù)據(jù)存儲也是機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的關(guān)鍵部分，用于存儲數(shù)據(jù)以供后續(xù)使用。選項(xiàng)C：數(shù)據(jù)可視化主要是將數(shù)據(jù)以直觀的圖表等形式展示出來，幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，這通常也是機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的一項(xiàng)能力。選項(xiàng)D：數(shù)據(jù)標(biāo)注雖然在機(jī)器學(xué)習(xí)中很重要，但它并不是騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺能力直接包含的子能力，數(shù)據(jù)標(biāo)注通常是一個獨(dú)立的工作環(huán)節(jié)。綜上所述，答案選D。16.智能化相關(guān)的應(yīng)用場景不斷增加，我國人工智能的全面商業(yè)化進(jìn)程加速發(fā)展，不包含以下哪一項(xiàng)A.全球化競爭日益激烈B.人口紅利轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新紅利C.超大規(guī)模且多樣的應(yīng)用場景D.疫情等黑天鵝事件催生需求正確答案:A解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：全球化競爭日益激烈，這與人工智能的全面商業(yè)化進(jìn)程加速發(fā)展并無直接的關(guān)聯(lián)，不能直接體現(xiàn)人工智能商業(yè)化進(jìn)程加速的原因。選項(xiàng)B：人口紅利轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新紅利，這有利于推動人工智能的發(fā)展和商業(yè)化，因?yàn)閯?chuàng)新可以促進(jìn)人工智能技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用。選項(xiàng)C：超大規(guī)模且多樣的應(yīng)用場景為人工智能的商業(yè)化提供了廣闊的空間和機(jī)會，是加速其商業(yè)化進(jìn)程的重要因素。選項(xiàng)D：疫情等黑天鵝事件催生需求，會促使人工智能在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，從而加速商業(yè)化進(jìn)程。綜上所述，不包含的一項(xiàng)是A。17.在投入一個大型AI開發(fā)項(xiàng)目之前，我們通常會對此進(jìn)行徹底的考察。下面哪一項(xiàng)說法是錯誤的？A.在開始AI開發(fā)之前，我們要確保所希望的實(shí)現(xiàn)的結(jié)果是現(xiàn)實(shí)且可行的B.在開始AI開發(fā)之前，考察需要多少數(shù)據(jù)，才能達(dá)到理想的性能水平，這屬于技術(shù)考察C.在開始AI開發(fā)之前，考察是否有辦法獲得足夠多的數(shù)據(jù)，這屬于商業(yè)考察D.在人工智能開發(fā)項(xiàng)目團(tuán)隊中，一般是既要有技術(shù)專家提供技術(shù)思考，也要有業(yè)務(wù)專家提供業(yè)務(wù)角度的考量正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：在開始任何項(xiàng)目之前，確保期望實(shí)現(xiàn)的結(jié)果現(xiàn)實(shí)且可行是非常重要的，這樣可以避免投入大量資源后無法達(dá)成目標(biāo)，該說法正確。選項(xiàng)B：考察需要多少數(shù)據(jù)以達(dá)到理想性能水平，這確實(shí)屬于技術(shù)層面的考慮，因?yàn)樗婕暗郊夹g(shù)實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化等方面，該說法正確。選項(xiàng)C：考察是否有辦法獲得足夠多的數(shù)據(jù)，這不僅僅是商業(yè)考察，也涉及到技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可行性等方面，不能簡單地歸為商業(yè)考察，該說法錯誤。選項(xiàng)D：在人工智能開發(fā)項(xiàng)目中，技術(shù)專家提供技術(shù)思考能確保項(xiàng)目在技術(shù)上可行和先進(jìn)，業(yè)務(wù)專家提供業(yè)務(wù)角度考量能使項(xiàng)目更好地符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，兩者結(jié)合是很有必要的，該說法正確。綜上所述，錯誤的說法是選項(xiàng)C。18.在玩具小車案例的目標(biāo)檢測任務(wù)中，下面關(guān)于模型訓(xùn)練的說法哪項(xiàng)是錯誤的？A.在多隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，比較淺層的地方捕獲到的是一些交通標(biāo)志牌局部的邊緣特征B.在多隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，深層的卷積層處捕獲到的是交通標(biāo)識牌的全局特征C.在模型訓(xùn)練的過程中，量化指標(biāo)是通過不斷的對比預(yù)測邊界框和真實(shí)邊界框之間的差距，以及對應(yīng)的標(biāo)簽類型的差別來計算得到的D.在模型訓(xùn)練的過程中，量化指標(biāo)是僅通過不斷的對比預(yù)測邊界框和真實(shí)邊界框之間的差距來計算得到的正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：在多隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，淺層通常會關(guān)注局部細(xì)節(jié)特征，比如交通標(biāo)志牌局部的邊緣特征，該說法正確。選項(xiàng)B：深層的卷積層往往能捕獲到更全局、更抽象的特征，像交通標(biāo)識牌的全局特征，該說法正確。選項(xiàng)C：在模型訓(xùn)練過程中，確實(shí)需要對比預(yù)測邊界框和真實(shí)邊界框的差距，同時也要考慮標(biāo)簽類型的差別來綜合計算量化指標(biāo)，該說法正確。選項(xiàng)D：說量化指標(biāo)僅通過對比預(yù)測邊界框和真實(shí)邊界框之間的差距來計算是錯誤的，忽略了標(biāo)簽類型的差別等其他重要因素。綜上，答案是D。19.關(guān)于人工智能崗位的產(chǎn)業(yè)分布，下列說法錯誤的是哪一項(xiàng)？A.產(chǎn)業(yè)技術(shù)架構(gòu)整體分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個層次B.多數(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都需要算法研發(fā)工程師C.技術(shù)層包含機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、智能語音、自然語言處理、計算機(jī)視覺等技術(shù)領(lǐng)域D.所有領(lǐng)域都不需要嵌入式開發(fā)崗位正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：產(chǎn)業(yè)技術(shù)架構(gòu)確實(shí)通常分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個層次，這個說法是正確的。選項(xiàng)B：很多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都需要算法研發(fā)工程師來進(jìn)行算法的設(shè)計和優(yōu)化，該說法合理。選項(xiàng)C：技術(shù)層包含的這些技術(shù)領(lǐng)域也是常見的，說法正確。選項(xiàng)D：說所有領(lǐng)域都不需要嵌入式開發(fā)崗位是過于絕對的，有些特定的人工智能應(yīng)用場景可能需要嵌入式開發(fā)崗位來實(shí)現(xiàn)硬件與軟件的結(jié)合等，該說法錯誤。綜上所述，說法錯誤的是選項(xiàng)D。20.在以下關(guān)于人工智能開源軟件發(fā)展情況的說法中，錯誤的是哪一項(xiàng)？A.使用用戶和關(guān)注度方面，Tensorflow是目前使用用戶最多的人工智能開源軟件B.人工智能開源軟件的主要語言是Python、C、C++以及JavaC.使用用戶和關(guān)注度方面，PyTorch是使用用戶最多的人工智能開源軟件D.從開源軟件的維護(hù)者角度來看，企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)、開源組織和個人大概各占1/3正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：TensorFlow是很受歡迎的人工智能開源軟件之一，在使用用戶和關(guān)注度方面有較高的地位，有可能是目前使用用戶最多的人工智能開源軟件之一，該說法有一定合理性。選項(xiàng)B：Python、C、C++以及Java確實(shí)是在人工智能開源軟件中常用的主要語言，這個說法是合理的。選項(xiàng)C：PyTorch也是非常受歡迎的人工智能開源軟件，但不能絕對地說它就是使用用戶最多的，因?yàn)椴煌慕y(tǒng)計和評估可能會有不同結(jié)果，不能簡單地這樣定論，該說法不準(zhǔn)確。選項(xiàng)D：開源軟件的維護(hù)者來自企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)、開源組織和個人等多種渠道，各占大概1/3這種情況是有可能存在的，該說法合理。綜上，錯誤的是選項(xiàng)C。21.在以下關(guān)于人工智能開源軟件發(fā)展情況的說法中，錯誤的是哪一項(xiàng)？A.使用用戶和關(guān)注度方面，Tensorflow是目前使用用戶最多的人工智能開源軟件B.人工智能開源軟件的主要語言是Python、C、C++以及JavaC.使用用戶和關(guān)注度方面，PyTorch是使用用戶最多的人工智能開源軟件D.從開源軟件的維護(hù)者角度來看，企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)、開源組織和個人大概各占1/3正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：TensorFlow是很受歡迎的人工智能開源軟件之一，在使用用戶和關(guān)注度方面有較高的地位，有可能是目前使用用戶最多的人工智能開源軟件之一，該說法有一定合理性。選項(xiàng)B：Python、C、C++以及Java確實(shí)是在人工智能開源軟件中常用的主要語言，這個說法是合理的。選項(xiàng)C：PyTorch也是非常受歡迎的人工智能開源軟件，但不能絕對地說它就是使用用戶最多的，因?yàn)椴煌慕y(tǒng)計和評估可能會有不同結(jié)果，不能簡單地這樣定論，該說法不準(zhǔn)確。選項(xiàng)D：開源軟件的維護(hù)者來自企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)、開源組織和個人等多種渠道，各占大概1/3這種情況是有可能存在的，該說法合理。綜上，錯誤的是選項(xiàng)C。22.以下哪一項(xiàng)是人才金字塔結(jié)構(gòu)中的產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才的特點(diǎn)？A.能夠?qū)⑷斯ぶ悄芩惴üぞ吲c行業(yè)需求相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化落地應(yīng)用B.人才結(jié)構(gòu)中的頂尖人才、領(lǐng)軍人物，致力于推動和實(shí)現(xiàn)人工智能前沿技術(shù)與核心理論的創(chuàng)新與突破C.能夠?qū)⑷斯ぶ悄芮把乩碚撆c實(shí)際算法模型開發(fā)實(shí)現(xiàn)結(jié)合；設(shè)計構(gòu)建出性能指標(biāo)更加優(yōu)異的算法模型D.能夠理解人工智能技術(shù)的基本概念，并對關(guān)鍵技能和實(shí)用方法有所掌握正確答案:C解析：.A選項(xiàng)：能夠?qū)⑷斯ぶ悄芩惴üぞ吲c行業(yè)需求相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化落地應(yīng)用，這更符合應(yīng)用人才的特點(diǎn)，而非產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才。B選項(xiàng)：人才結(jié)構(gòu)中的頂尖人才、領(lǐng)軍人物，致力于推動和實(shí)現(xiàn)人工智能前沿技術(shù)與核心理論的創(chuàng)新與突破，這通常是高端科研人才的特點(diǎn)，不屬于產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才。C選項(xiàng)：能夠?qū)⑷斯ぶ悄芮把乩碚撆c實(shí)際算法模型開發(fā)實(shí)現(xiàn)結(jié)合，設(shè)計構(gòu)建出性能指標(biāo)更加優(yōu)異的算法模型，這符合產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才的特點(diǎn)，他們專注于研發(fā)工作，通過理論與實(shí)踐結(jié)合來創(chuàng)造更好的算法模型。D選項(xiàng)：能夠理解人工智能技術(shù)的基本概念，并對關(guān)鍵技能和實(shí)用方法有所掌握，這是一般技術(shù)人員或初級人才的特點(diǎn)。綜上所述，正確答案是C。23.關(guān)于騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺【應(yīng)用服務(wù)編排】能力的說法，以下不正確的是哪一項(xiàng)？A.應(yīng)用服務(wù)編排是Al中臺的調(diào)度中樞B.應(yīng)用服務(wù)編排不支持可視化方式的工作流編排C.應(yīng)用服務(wù)編排可以保障應(yīng)用AI工作流的更快速落地D.應(yīng)用服務(wù)編排可以按業(yè)務(wù)場景將算法原子服務(wù)編排為面向應(yīng)用任務(wù)的解決方案正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：應(yīng)用服務(wù)編排作為調(diào)度中樞是合理的，它可以對各種資源和服務(wù)進(jìn)行有效調(diào)度和管理，該說法正確。選項(xiàng)B：通常情況下，應(yīng)用服務(wù)編排是支持可視化方式的工作流編排的，這樣可以更直觀、方便地進(jìn)行流程設(shè)計和管理，所以該說法不正確。選項(xiàng)C：通過合理的編排，可以優(yōu)化流程，確實(shí)能夠保障應(yīng)用AI工作流更快速落地，該說法正確。選項(xiàng)D：將算法原子服務(wù)根據(jù)業(yè)務(wù)場景進(jìn)行編排，形成面向應(yīng)用任務(wù)的解決方案是應(yīng)用服務(wù)編排的常見功能和作用，該說法正確。綜上所述，不正確的是選項(xiàng)B。24.人工智能的第二個層次是以下哪一項(xiàng)？A.感知智能B.模擬智能C.認(rèn)知智能D.計算智能正確答案:A解析：人工智能分為三個層次，依次是計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。計算智能主要是快速計算和記憶存儲能力。感知智能是讓機(jī)器具備類似人類的視覺、聽覺、觸覺等感知能力。認(rèn)知智能則是讓機(jī)器能夠理解、思考和推理等。而模擬智能并不是人工智能的層次之一。所以這道題應(yīng)該選擇C。理由是：人工智能的第二個層次是認(rèn)知智能，A選項(xiàng)感知智能是第一個層次，B選項(xiàng)模擬智能不屬于人工智能層次，D選項(xiàng)計算智能是第一個層次。25.下列哪一項(xiàng)既是人工智能的最大技術(shù)工具集，又是使計算機(jī)具有智能的主要方法，而且其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域？A.深度學(xué)習(xí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.人機(jī)交互D.智能芯片正確答案:B解析：逐一分析每個選項(xiàng)：選項(xiàng)A：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，它在人工智能中有重要應(yīng)用，但不能說是最大技術(shù)工具集和使計算機(jī)具有智能的主要方法。選項(xiàng)B：機(jī)器學(xué)習(xí)是使計算機(jī)具有智能的主要方法之一，它包含了多種技術(shù)和算法，并且廣泛應(yīng)用于人工智能的各個領(lǐng)域，符合既是最大技術(shù)工具集又是使計算機(jī)具有智能的主要方法這一描述。選項(xiàng)C：人機(jī)交互主要側(cè)重于人與計算機(jī)之間的交互方式，雖然也是人工智能的一個方面，但不是使計算機(jī)具有智能的主要方法和最大技術(shù)工具集。選項(xiàng)D：智能芯片是支持人工智能運(yùn)行的硬件基礎(chǔ)，但不是使計算機(jī)具有智能的主要方法。綜上所述，正確答案是B。26.以下哪一項(xiàng)不屬于人工智能的三個層面？A.感知智能B.模擬智能C.認(rèn)知智能D.計算智能正確答案:B解析：逐一分析每個選項(xiàng)：選項(xiàng)A：感知智能，包括圖像識別、語音識別等，是人工智能的重要層面之一。選項(xiàng)B：通常人工智能的層面中不包含模擬智能，人工智能主要包括感知智能、認(rèn)知智能和計算智能等。選項(xiàng)C：認(rèn)知智能，涉及理解、推理等高級認(rèn)知能力，是人工智能的層面之一。選項(xiàng)D：計算智能，強(qiáng)調(diào)通過計算能力來實(shí)現(xiàn)智能處理，是人工智能的層面之一。綜上所述，答案選B，模擬智能不屬于人工智能的三個層面。27.以下哪一項(xiàng)不屬于語音技術(shù)的主要應(yīng)用場景？A.自然語言處理B.語音識別C.語音合成D.聲紋識別正確答案:A解析：逐一分析每個選項(xiàng)：選項(xiàng)B，語音識別是語音技術(shù)的重要應(yīng)用場景，它可以將語音轉(zhuǎn)換為文字等信息。選項(xiàng)C，語音合成也是語音技術(shù)的常見應(yīng)用，能將文字轉(zhuǎn)換為語音。選項(xiàng)D，聲紋識別同樣屬于語音技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域，用于識別個體的聲紋特征。而選項(xiàng)A，自然語言處理雖然與語音技術(shù)有一定關(guān)聯(lián)，但它不僅僅局限于語音方面，還包括對文本等其他形式的自然語言的處理。綜上所述，答案選A。自然語言處理不屬于語音技術(shù)的主要應(yīng)用場景。28.關(guān)于云計算平臺對于AI服務(wù)能力的四個層面，以下說法錯誤的是哪項(xiàng)？題號：43/80A.AI基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，主要提供CPU、GPU虛擬機(jī)等AI計算算力的服務(wù)支持B.AI的開發(fā)框架支持服務(wù)會以封裝好常用框架環(huán)境的虛擬機(jī)鏡像服務(wù)的方式，提供對開發(fā)者的服務(wù)C.AI開發(fā)平臺服務(wù)會提供一個機(jī)器學(xué)習(xí)的集成開發(fā)環(huán)境D.AI應(yīng)用服務(wù)會提供各類人工智能應(yīng)用服務(wù)，可以不用自己安裝復(fù)雜的框架環(huán)境，一鍵式生成所需的深度學(xué)習(xí)框正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：AI基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)提供CPU、GPU虛擬機(jī)等計算算力的服務(wù)支持是常見且合理的，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)B：AI的開發(fā)框架支持服務(wù)以封裝好常用框架環(huán)境的虛擬機(jī)鏡像服務(wù)方式為開發(fā)者提供服務(wù)，這也是常見的做法，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)C：AI開發(fā)平臺服務(wù)提供機(jī)器學(xué)習(xí)的集成開發(fā)環(huán)境是合理的，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)D：AI應(yīng)用服務(wù)提供各類人工智能應(yīng)用服務(wù)，通常是不需要用戶自己安裝復(fù)雜框架環(huán)境，但說一鍵式生成所需的深度學(xué)習(xí)框不太準(zhǔn)確，一般是直接使用已有的框架和服務(wù)，而不是生成框架，該選項(xiàng)錯誤。綜上所述，說法錯誤的是選項(xiàng)D。29.在一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)實(shí)例中，下面模型訓(xùn)練和模型優(yōu)化的說法錯誤的是哪幾項(xiàng)？A.在模型訓(xùn)練過程中，應(yīng)通過一個量化指標(biāo)來迭代更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的預(yù)測標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽之間的差距B.在模型訓(xùn)練過程中，應(yīng)通過一個量化指標(biāo)來迭代更新測試數(shù)據(jù)上的預(yù)測標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽之間的差距C.在模型優(yōu)化的過程中，應(yīng)通過對模型進(jìn)行調(diào)參來選擇模型D.在模型優(yōu)化的過程中，應(yīng)反復(fù)迭代并完善特征工程的預(yù)處理方案正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：A選項(xiàng)：在模型訓(xùn)練過程中，確實(shí)需要通過量化指標(biāo)（如損失函數(shù)等）來衡量預(yù)測標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽之間的差距，并據(jù)此進(jìn)行迭代更新，使模型不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，該選項(xiàng)說法正確。B選項(xiàng)：模型訓(xùn)練主要是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)來進(jìn)行的，而不是測試數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)是用于評估模型性能的，不是用于迭代更新的，該選項(xiàng)說法錯誤。C選項(xiàng)：在模型優(yōu)化過程中，通過對模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整來選擇合適的模型是常見的方法，該選項(xiàng)說法正確。D選項(xiàng)：在模型優(yōu)化時，反復(fù)迭代并完善特征工程的預(yù)處理方案也是常見的優(yōu)化手段，該選項(xiàng)說法正確。綜上，說法錯誤的是B選項(xiàng)。30.對于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，以下說法錯誤的是哪一項(xiàng)？A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)是沒有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)過程，待學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是有標(biāo)簽的B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過某種方式在數(shù)據(jù)中尋找共同特征，并將有共同特征的數(shù)據(jù)聚合在一起，有時也會把這個過程稱為“聚類”C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過自由的探索數(shù)據(jù)，所學(xué)到的大部分內(nèi)容必須包括理解數(shù)據(jù)本身，而不是將這種理解應(yīng)用于特定任務(wù)D.通往通用智能的道路上必須要掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)的技能正確答案:A解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：無監(jiān)督學(xué)習(xí)中待學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是無標(biāo)簽的，而不是有標(biāo)簽的，所以該選項(xiàng)說法錯誤。選項(xiàng)B：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中確實(shí)會通過一定方式尋找共同特征并進(jìn)行聚類，該說法正確。選項(xiàng)C：無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要是對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行探索和理解，而非直接應(yīng)用于特定任務(wù)，該說法正確。選項(xiàng)D：無監(jiān)督學(xué)習(xí)對于通往通用智能是很重要的，該說法正確。綜上，說法錯誤的是選項(xiàng)A。31.對于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，以下說法錯誤的是哪一項(xiàng)？A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)是沒有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)過程，待學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是有標(biāo)簽的B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過某種方式在數(shù)據(jù)中尋找共同特征，并將有共同特征的數(shù)據(jù)聚合在一起，有時也會把這個過程稱為“聚類”C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過自由的探索數(shù)據(jù)，所學(xué)到的大部分內(nèi)容必須包括理解數(shù)據(jù)本身，而不是將這種理解應(yīng)用于特定任務(wù)D.通往通用智能的道路上必須要掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)的技能正確答案:A解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：無監(jiān)督學(xué)習(xí)中待學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是無標(biāo)簽的，而不是有標(biāo)簽的，所以該選項(xiàng)說法錯誤。選項(xiàng)B：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中確實(shí)會通過一定方式尋找共同特征并進(jìn)行聚類，該說法正確。選項(xiàng)C：無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要是對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行探索和理解，而非直接應(yīng)用于特定任務(wù)，該說法正確。選項(xiàng)D：無監(jiān)督學(xué)習(xí)對于通往通用智能是很重要的，該說法正確。綜上，說法錯誤的是選項(xiàng)A。32.下面關(guān)于數(shù)據(jù)清理方法的說法，錯誤的是哪一項(xiàng)？A.由于調(diào)查問卷的可選項(xiàng)設(shè)定，而未記錄信息，有可能造成數(shù)據(jù)的缺失B.缺失數(shù)據(jù)可以暫時保留不做預(yù)處理，可交由模型搭建階段負(fù)責(zé)處理C.可以考慮去除或修改內(nèi)容明顯錯誤或者邏輯明顯不通的數(shù)據(jù)D.當(dāng)要分析有關(guān)人口總體健康狀況的數(shù)據(jù)時，則可以去掉身份證號數(shù)據(jù)正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：調(diào)查問卷中因可選項(xiàng)設(shè)定導(dǎo)致未記錄信息，這確實(shí)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，該說法正確。選項(xiàng)B：缺失數(shù)據(jù)不做預(yù)處理直接交由模型搭建階段處理可能會帶來問題，一般需要在數(shù)據(jù)清理階段進(jìn)行適當(dāng)處理，而不是完全不管，該說法錯誤。選項(xiàng)C：對于內(nèi)容明顯錯誤或邏輯不通的數(shù)據(jù)進(jìn)行去除或修改是合理的數(shù)據(jù)清理操作，該說法正確。選項(xiàng)D：在分析人口總體健康狀況時，身份證號數(shù)據(jù)通常與健康狀況無關(guān)，去掉它可以減少無關(guān)數(shù)據(jù)干擾，該說法正確。綜上，錯誤的是選項(xiàng)B。33.邏輯推理能力屬于人工智能的哪一個層面？A.計算智能B.感知智能C.認(rèn)知智能D.都不是正確答案:C解析：首先，計算智能主要涉及數(shù)據(jù)計算和處理等方面。然后，感知智能側(cè)重于對外部信息的獲取和感知，如圖像識別、語音識別等。接著，認(rèn)知智能則更強(qiáng)調(diào)對知識的理解、推理、決策等高級認(rèn)知能力。而邏輯推理能力是一種對信息進(jìn)行分析、推理和得出結(jié)論的能力，屬于認(rèn)知智能的范疇。所以這道題應(yīng)該選擇C。34.在玩具小車案例的目標(biāo)檢測任務(wù)中，下面哪一項(xiàng)不屬于數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標(biāo)注時該明確的任務(wù)需求？A.場地的光照情況B.攝像機(jī)的色差C.交通標(biāo)志牌的背面D.交通標(biāo)志牌的翻滾角正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：場地的光照情況對玩具小車目標(biāo)檢測可能會有影響，比如不同光照下小車的外觀特征可能不同，所以需要明確，該選項(xiàng)不符合題意。選項(xiàng)B：攝像機(jī)的色差也可能影響對玩具小車的檢測效果，需要在數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注時考慮到，該選項(xiàng)不符合題意。選項(xiàng)C：交通標(biāo)志牌的背面通常與玩具小車的目標(biāo)檢測任務(wù)無關(guān)，不需要明確，該選項(xiàng)符合題意。選項(xiàng)D：交通標(biāo)志牌的翻滾角可能會影響其在圖像中的呈現(xiàn)，對目標(biāo)檢測有一定影響，需要明確，該選項(xiàng)不符合題意。綜上所述，答案是C。35.以下關(guān)于模型測評的說法正確的是哪幾項(xiàng)？A.可以通過模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的量化指標(biāo)實(shí)現(xiàn)模型選擇B.可以通過模型在測試數(shù)據(jù)集上的量化指標(biāo)實(shí)現(xiàn)模型選擇C.可以通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上收斂后得到的模型來選擇模型D.可以通過在測試數(shù)據(jù)集上收斂后得到的模型來選擇模型正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：A選項(xiàng)：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的量化指標(biāo)可以反映模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，但不能僅通過此來實(shí)現(xiàn)模型選擇，因?yàn)榭赡艽嬖谶^擬合等問題，該選項(xiàng)不完全正確。B選項(xiàng)：通過模型在測試數(shù)據(jù)集上的量化指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)模型選擇是比較合理的，因?yàn)闇y試集是獨(dú)立于訓(xùn)練集的，可以更好地評估模型的泛化能力，該選項(xiàng)正確。C選項(xiàng)：僅通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上收斂后得到的模型來選擇模型是不準(zhǔn)確的，可能存在對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合的情況，不能全面反映模型性能，該選項(xiàng)錯誤。D選項(xiàng)：應(yīng)該是通過模型在測試數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)來選擇模型，而不是在測試數(shù)據(jù)集上收斂后得到的模型，該說法不準(zhǔn)確，該選項(xiàng)錯誤。綜上，正確的是B。36.使用某機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測某癌癥的案例中，對1000個人中預(yù)測有4個人患癌，該4人中僅一人實(shí)際確診，模型還漏報了一個確診病例，請問精確率和在回率分別是多少？A.精確率是25%，召回率是50%B.精確率是50%，召回率是25%C.精確率是33%，召回率是75%D.精確率是75%，召回率是33%正確答案:A解析：首先來分析精確率。精確率是指在所有被模型預(yù)測為正的樣本中，實(shí)際為正的樣本所占的比例。模型預(yù)測有4個人患癌，而這4人中僅1人實(shí)際確診，所以精確率=1÷4=0.25=25%。接下來分析召回率。召回率是指在實(shí)際為正的樣本中，被模型正確預(yù)測為正的樣本所占的比例。原本應(yīng)該有2人確診（模型預(yù)測的1人加上漏報的1人），模型只預(yù)測到了1人，所以召回率=1÷2=0.5=50%。綜上，答案是A，精確率是25%，召回率是50%。37.以下哪一項(xiàng)不屬于自然語言處理的應(yīng)用場景？A.網(wǎng)站新聞自動分類B.手機(jī)刷臉付款C.聊天機(jī)器人D.英譯漢自動翻譯系統(tǒng)正確答案:B解析：自然語言處理是計算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個分支，旨在使計算機(jī)能夠理解和處理自然語言。逐項(xiàng)分析A選項(xiàng)網(wǎng)站新聞自動分類可以通過對新聞內(nèi)容的自然語言處理來實(shí)現(xiàn)，屬于自然語言處理的應(yīng)用場景，A錯誤。B選項(xiàng)手機(jī)刷臉付款主要涉及圖像識別和生物識別技術(shù)，與自然語言處理無關(guān)，B正確。C選項(xiàng)聊天機(jī)器人需要對用戶輸入的自然語言進(jìn)行理解和回應(yīng)，屬于自然語言處理的應(yīng)用場景，C錯誤。D選項(xiàng)英譯漢自動翻譯系統(tǒng)是對自然語言進(jìn)行翻譯處理，屬于自然語言處理的應(yīng)用場景，D錯誤。故本題答案為：B。38.以下哪一項(xiàng)不是對于機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)崗位的能力要求？A.掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法B.熟悉異構(gòu)SoC芯片設(shè)計流程，具備芯片開發(fā)經(jīng)驗(yàn)C.熟練使用Caffe、TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras等深度學(xué)習(xí)框架D.能夠?qū)⑷斯ぶ悄苣芰D(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)崗位需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是很關(guān)鍵的能力，所以選項(xiàng)A是能力要求。選項(xiàng)B：熟悉異構(gòu)SoC芯片設(shè)計流程和具備芯片開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，這主要是芯片設(shè)計相關(guān)的能力要求，對于機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)崗位來說，不是普遍必須的，更多是芯片相關(guān)崗位的要求，所以選項(xiàng)B不是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)崗位普遍的能力要求。選項(xiàng)C：熟練使用各種深度學(xué)習(xí)框架對于機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)崗位是非常重要的，所以選項(xiàng)C是能力要求。選項(xiàng)D：能夠?qū)⑷斯ぶ悄苣芰D(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)崗位的重要能力之一，所以選項(xiàng)D是能力要求。綜上所述，答案是B。39.以下哪一項(xiàng)描述說的是騰訊云AI車輛屬性識別技術(shù)？A.在多幅畫面中通過一些特征精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)同一目標(biāo)車輛B.檢測圖像中的車輛、非機(jī)動車和行人目標(biāo)，輸出檢測到的各個目標(biāo)C.對于輸入的連續(xù)視頻幀，關(guān)聯(lián)幀與幀之間的同一目標(biāo)到相同ID，輸出按ID維度組織的一系列目標(biāo)框軌跡D.給出一副車輛圖片，識別該車輛是否屬于7座商務(wù)車正確答案:D解析：D選項(xiàng)說的是騰訊云AI車輛屬性識別技術(shù)。理由如下：A選項(xiàng)強(qiáng)調(diào)的是在多幅畫面中精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)同一目標(biāo)車輛，重點(diǎn)在于目標(biāo)車輛的追蹤；B選項(xiàng)主要是檢測圖像中的各類目標(biāo)并輸出；C選項(xiàng)是關(guān)于連續(xù)視頻幀中對同一目標(biāo)關(guān)聯(lián)到相同ID并輸出目標(biāo)框軌跡，這更多涉及目標(biāo)的跟蹤和軌跡分析；而D選項(xiàng)明確指出給出一副車輛圖片，識別該車輛是否屬于7座商務(wù)車，這是對車輛具體屬性的識別，符合車輛屬性識別技術(shù)的描述。40.下面關(guān)于數(shù)據(jù)驗(yàn)收的說法，錯誤的是哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)的合法性是指數(shù)據(jù)符合定義的業(yè)務(wù)規(guī)則，或者約束的程度B.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)接近真實(shí)值的程度C.數(shù)據(jù)的完整性是指所有對數(shù)據(jù)的缺失和缺省的程度D.數(shù)據(jù)的一致性是指數(shù)據(jù)在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)或跨多個數(shù)據(jù)集的一致程度正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：A選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的合法性指數(shù)據(jù)符合定義的業(yè)務(wù)規(guī)則或約束的程度，該說法正確。B選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)接近真實(shí)值的程度，這種表述合理。C選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的完整性是指數(shù)據(jù)不存在缺失或遺漏等情況的程度，而不是所有對數(shù)據(jù)的缺失和缺省的程度，該說法錯誤。D選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的一致性是指數(shù)據(jù)在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)或跨多個數(shù)據(jù)集的一致程度，此說法正確。綜上，錯誤的是C選項(xiàng)。41.下面關(guān)于數(shù)據(jù)驗(yàn)收的說法，錯誤的是哪一項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)的合法性是指數(shù)據(jù)符合定義的業(yè)務(wù)規(guī)則，或者約束的程度B.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)接近真實(shí)值的程度C.數(shù)據(jù)的完整性是指所有對數(shù)據(jù)的缺失和缺省的程度D.數(shù)據(jù)的一致性是指數(shù)據(jù)在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)或跨多個數(shù)據(jù)集的一致程度正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：A選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的合法性指數(shù)據(jù)符合定義的業(yè)務(wù)規(guī)則或約束的程度，該說法正確。B選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)接近真實(shí)值的程度，這種表述合理。C選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的完整性是指數(shù)據(jù)不存在缺失或遺漏等情況的程度，而不是所有對數(shù)據(jù)的缺失和缺省的程度，該說法錯誤。D選項(xiàng)：數(shù)據(jù)的一致性是指數(shù)據(jù)在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)或跨多個數(shù)據(jù)集的一致程度，此說法正確。綜上，錯誤的是C選項(xiàng)。42.下列數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的流程，哪一項(xiàng)順序是正確的？A.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)交付、數(shù)據(jù)驗(yàn)收B.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)驗(yàn)收、數(shù)據(jù)交付C.數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)收、數(shù)據(jù)交付D.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)收、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)交付正確答案:B解析：首先，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的第一步通常是數(shù)據(jù)采集，即獲取原始數(shù)據(jù)，所以C選項(xiàng)先數(shù)據(jù)標(biāo)注再數(shù)據(jù)采集的順序不正確。接著，采集到的數(shù)據(jù)可能存在一些缺失值、錯誤或噪聲等問題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，故A選項(xiàng)中數(shù)據(jù)標(biāo)注在數(shù)據(jù)清洗之前是不合理的。然后，對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，賦予數(shù)據(jù)特定的含義或分類等。之后進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)收，檢查標(biāo)注等是否符合要求。最后才是數(shù)據(jù)交付。綜上所述，正確的順序應(yīng)該是B：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)驗(yàn)收、數(shù)據(jù)交付。43.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，以下哪一項(xiàng)是錯誤的？A.在模型結(jié)構(gòu)上，深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是建立、模擬了人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且通過模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)算法試圖從數(shù)據(jù)中直接去學(xué)習(xí)到更加高層、更加抽象的特征C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式，有著和人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)?shù)膹?fù)雜度和規(guī)模D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的淺層部分可以更好的感知局部像素相關(guān)性，其深層部分可以感知全局的圖像信息正確答案:C解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：深度學(xué)習(xí)確實(shí)本質(zhì)上是建立、模擬了人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過模仿人腦機(jī)制解釋數(shù)據(jù)，該描述正確。選項(xiàng)B：深度學(xué)習(xí)算法的確試圖從數(shù)據(jù)中直接學(xué)習(xí)到高層、抽象的特征，這是其特點(diǎn)之一，該描述正確。選項(xiàng)C：雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法試圖模仿大腦神經(jīng)元傳遞和處理信息的模式，但目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜度和規(guī)模上還有很大差距，不能說有著相當(dāng)?shù)膹?fù)雜度和規(guī)模，該描述錯誤。選項(xiàng)D：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中淺層部分對局部像素相關(guān)性感知較好，深層部分能感知全局圖像信息，這是常見的特點(diǎn)，該描述正確。綜上，答案是C。44.下面關(guān)于數(shù)據(jù)集劃分的說法，錯誤的是哪幾項(xiàng)？A.訓(xùn)練集和測試集要互斥B.訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)規(guī)模要平衡相當(dāng)C.訓(xùn)練集和測試集的分布要與樣本真實(shí)分布一致D.測試集可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中采樣得到正確答案:D解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測試集用于評估模型，它們的作用不同，所以兩者要互斥，該說法正確。選項(xiàng)B：為了更準(zhǔn)確地評估模型，訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)規(guī)模通常需要平衡相當(dāng)，這樣可以避免因數(shù)據(jù)量差異過大導(dǎo)致評估不準(zhǔn)確，該說法正確。選項(xiàng)C：訓(xùn)練集和測試集的分布應(yīng)盡可能與樣本真實(shí)分布一致，這樣模型才能更好地學(xué)習(xí)和泛化，該說法正確。選項(xiàng)D：測試集不能從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中采樣得到，否則會導(dǎo)致模型在評估時出現(xiàn)過擬合等問題，不能真實(shí)反映模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，該說法錯誤。綜上，錯誤的是選項(xiàng)D。45.以下哪一項(xiàng)是機(jī)器學(xué)習(xí)框架，而不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Theano正確答案:C解析：逐一分析各個選項(xiàng)：TensorFlow：是一個深度學(xué)習(xí)框架。PyTorch：也是一個深度學(xué)習(xí)框架。Scikit-learn：它主要用于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，不是深度學(xué)習(xí)框架，而是一個通用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。Theano：曾經(jīng)是一個重要的深度學(xué)習(xí)框架。綜上所述，答案是C。Scikit-learn是機(jī)器學(xué)習(xí)框架，而非深度學(xué)習(xí)框架。46.關(guān)于人工智能項(xiàng)目開發(fā)的流程，下面說法錯誤的是哪一項(xiàng)？A.在人工智能項(xiàng)目開發(fā)過程中，是先進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，然后開始模型的探索與優(yōu)化B.人工智能開發(fā)的流程是從定義任務(wù)開始的流水線，一步到位的完成數(shù)據(jù)采集、模型探索、測試評估和部署集成等環(huán)節(jié)C.整個人工智能項(xiàng)目的開發(fā)周期是需要多方力量協(xié)同合作，在底層有軟件開發(fā)團(tuán)隊和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊配合來完成D.人工智能項(xiàng)目開發(fā)的過程中，技術(shù)目標(biāo)的設(shè)定應(yīng)始終與能夠幫助實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)是相關(guān)的。當(dāng)兩者之間發(fā)生沖突時，必須首先考務(wù)目標(biāo)正確答案:B解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：通常在人工智能項(xiàng)目開發(fā)中，確實(shí)是先采集數(shù)據(jù)，然后基于數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的探索與優(yōu)化，該說法正確。選項(xiàng)B：人工智能開發(fā)流程并不是一步到位的，而是各個環(huán)節(jié)逐步進(jìn)行且可能需要不斷循環(huán)和改進(jìn)，該說法錯誤。選項(xiàng)C：整個人工智能項(xiàng)目開發(fā)周期確實(shí)需要多方力量協(xié)同合作，軟件開發(fā)團(tuán)隊和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的配合是很重要的，該說法正確。選項(xiàng)D：技術(shù)目標(biāo)應(yīng)與業(yè)務(wù)目標(biāo)相關(guān)，且當(dāng)沖突時優(yōu)先考慮業(yè)務(wù)目標(biāo)，這是合理的，該說法正確。綜上，說法錯誤的是選項(xiàng)B。47.以下關(guān)于人工智能算力芯片的說法錯誤的是哪一項(xiàng)?A.CPU是計算機(jī)中負(fù)責(zé)讀取指令，對指令譯碼并執(zhí)行指令的核心部件B.GPU是一種專門做圖像和圖形相關(guān)運(yùn)算工作的微處理器，可以單獨(dú)調(diào)用并工作C.TPU是一款為機(jī)器學(xué)習(xí)而定制的芯片，經(jīng)過了專門機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)方面的訓(xùn)練、它可以有更高性能D.NPU特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)正確答案:C解析：關(guān)于人工智能算力芯片的說法，我們來逐一分析選項(xiàng)：A.CPU是正確的描述，它是計算機(jī)中央處理單元的縮寫，確實(shí)負(fù)責(zé)讀取指令，對指令進(jìn)行譯碼并執(zhí)行。B.GPU也是準(zhǔn)確的，它是一種專門用于處理圖像和圖形相關(guān)運(yùn)算工作的微處理器，常?？梢元?dú)立調(diào)用并工作。D.NPU的描述也是正確的，它特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)。而對于C選項(xiàng)，TPU的描述存在錯誤。實(shí)際上，TPU是某些品牌中用于特定任務(wù)的處理單元的縮寫，但并不是專為機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)定制的芯片，也沒有經(jīng)過專門的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。因此，這個選項(xiàng)是錯誤的。因此，正確答案是C。48.關(guān)于騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺中【訓(xùn)練工坊】的能力及功能定位，以下說法正確的是哪一項(xiàng)?A.統(tǒng)一模型納管，為算法模型工程化提供最優(yōu)輔助決策與準(zhǔn)備B.為不同門檻的算法用戶及企業(yè)使用場景提供最適用便捷的算法建模工具選擇C.為AI平臺提供數(shù)據(jù)接入、預(yù)處理、標(biāo)注、管理、存儲等功能，實(shí)理數(shù)據(jù)原材料生產(chǎn)D.便捷的可視化工作流編排正確答案:B解析：騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺中的【訓(xùn)練工坊】旨在滿足不同水平算法用戶及企業(yè)多樣化的使用場景需求，其核心能力及功能定位就是提供最為適用且便捷的算法建模工具選擇，以確保用戶能夠高效地進(jìn)行模型構(gòu)建與訓(xùn)練。49.下面哪一項(xiàng)不是騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺【數(shù)據(jù)中心)能力的子能力?A.數(shù)據(jù)接入B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)標(biāo)注正確答案:C解析：騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺[數(shù)據(jù)中心]的主要功能是處理和管理數(shù)據(jù)，以支持機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。A選項(xiàng)“數(shù)據(jù)接入”是獲取數(shù)據(jù)的重要步驟。C選項(xiàng)“數(shù)據(jù)可視化”有助于直觀理解和分析數(shù)據(jù)。D選項(xiàng)“數(shù)據(jù)標(biāo)注”為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供有價值的標(biāo)注數(shù)據(jù)。而“數(shù)據(jù)存儲”通常是基礎(chǔ)的底層支持，不是其作為能力的子能力重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的方面。因此，選項(xiàng)B不是騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺[數(shù)據(jù)中心]能力的子能力，答案選B。50.下面哪一項(xiàng)是Ti-Datatruth平臺定位的使用群體?A.數(shù)據(jù)科學(xué)家B.算法工程師C.AI數(shù)據(jù)標(biāo)注人員D.AI應(yīng)用開發(fā)者正確答案:C解析：這道題考查對Ti-Datatruth平臺定位使用群體的了解。在當(dāng)前的技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，不同平臺有其特定的服務(wù)對象。Ti-Datatruth平臺主要是為AI數(shù)據(jù)標(biāo)注人員提供服務(wù)的。數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師和AI應(yīng)用開發(fā)者通常有更專業(yè)和綜合的工具需求，而該平臺側(cè)重于滿足AI數(shù)據(jù)標(biāo)注人員的工作需求。51.下列生活應(yīng)用中哪一項(xiàng)和語音技術(shù)無關(guān)?A.微信語音轉(zhuǎn)文字B.搜狗語音輸入法C.智能語音客服D.手機(jī)刷臉解鎖正確答案:D解析：這道題考查對語音技術(shù)應(yīng)用的了解。語音技術(shù)主要涉及聲音的處理和轉(zhuǎn)換。微信語音轉(zhuǎn)文字、搜狗語音輸入法、智能語音客服都直接利用了語音的識別、轉(zhuǎn)換等功能。而手機(jī)刷臉解鎖依靠的是面部識別技術(shù)，與語音技術(shù)無關(guān)。52.下列生活應(yīng)用中哪一項(xiàng)和語音技術(shù)無關(guān)?A.微信語音轉(zhuǎn)文字B.搜狗語音輸入法C.智能語音客服D.手機(jī)刷臉解鎖正確答案:D解析：這道題考查對語音技術(shù)應(yīng)用的了解。語音技術(shù)主要涉及聲音的處理和轉(zhuǎn)換。微信語音轉(zhuǎn)文字、搜狗語音輸入法、智能語音客服都直接利用了語音的識別、轉(zhuǎn)換等功能。而手機(jī)刷臉解鎖依靠的是面部識別技術(shù)，與語音技術(shù)無關(guān)。53.以下哪一項(xiàng)的性能，對大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)有重要意義？A.CPUB.GPUC.深度學(xué)習(xí)框架D.SDK正確答案:B解析：這道題考查對大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)關(guān)鍵要素的了解。在大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)中，計算能力至關(guān)重要。GPU具有強(qiáng)大的并行計算能力，能大幅提高模型訓(xùn)練和推理的效率。相比之下，CPU計算能力相對較弱。深度學(xué)習(xí)框架和SDK是輔助工具，而GPU直接影響計算速度和性能，對大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)意義重大。54.以下哪一項(xiàng)不屬于生活中的人工智能應(yīng)用?A.指紋識別B.刷臉解鎖C.備件質(zhì)檢D.真人核身正確答案:C解析：指紋識別和刷臉解鎖都是通過人工智能技術(shù)對生物特征進(jìn)行識別和驗(yàn)證的應(yīng)用。真人核身也是借助人工智能來確認(rèn)人的身份。而備件質(zhì)檢主要依靠人工檢測或傳統(tǒng)的檢測方法，較少直接運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析和判斷。所以選項(xiàng)C不屬于生活中的人工智能應(yīng)用，選項(xiàng)A、B、D則屬于。因此，答案選擇C。55.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的描述哪一項(xiàng)是錯誤的?A.機(jī)器學(xué)習(xí)是對能通過個人的經(jīng)驗(yàn)自動改進(jìn)的計算機(jī)算法的研究B.機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)C.機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是優(yōu)化計算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)D.人類基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)律給出判斷，而機(jī)器通過訓(xùn)練模型給出判斷正確答案:A解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計算機(jī)算法如何從數(shù)據(jù)或以往經(jīng)驗(yàn)中自動改進(jìn)。選項(xiàng)A準(zhǔn)確描述了機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)。選項(xiàng)B指出了機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)這一重要特點(diǎn)。選項(xiàng)D說明了人類和機(jī)器做出判斷的不同方式。而選項(xiàng)C錯誤，機(jī)器學(xué)習(xí)的目的通常是讓計算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，以實(shí)現(xiàn)預(yù)測、分類、識別等任務(wù)，而不是簡單地優(yōu)化計算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。綜上，選項(xiàng)C是錯誤的，答案選C。56.以下哪一項(xiàng)不屬于健康碼背后的AI技術(shù)一人臉活體檢測的相關(guān)算法?A.動作活體B.唇語活體C.人臉對比D.靜默活體正確答案:C解析：在健康碼背后應(yīng)用的AI技術(shù)中，人臉活體檢測是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它用于驗(yàn)證用戶是否為真實(shí)活體，以防止照片、視頻等欺詐手段。人臉活體檢測的相關(guān)算法包括多種類型，如動作活體、唇語活體、靜默活體等。動作活體通過要求用戶做出特定動作來驗(yàn)證；唇語活體則通過分析用戶的唇部動作與預(yù)設(shè)指令的匹配度來判斷；靜默活體則是在用戶無明顯動作的情況下進(jìn)行檢測。而人臉對比主要是用于驗(yàn)證兩張人臉圖像是否為同一人，它并不屬于人臉活體檢測的范疇，而是人臉識別技術(shù)的一部分。因此，選項(xiàng)C“人臉對比”不屬于健康碼背后的AI技術(shù)中人臉活體檢測的相關(guān)算法。57.下面哪一項(xiàng)技術(shù)不屬于計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域?A.圖像分類B.圖像分割C.目標(biāo)檢測D.機(jī)器翻譯正確答案:D解析：計算機(jī)視覺主要是指讓計算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的技術(shù)。圖像分類是對圖像整體進(jìn)行類別判定；圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域；目標(biāo)檢測是識別和定位圖像中的特定目標(biāo)。而機(jī)器翻譯屬于自然語言處理領(lǐng)域，是對語言文本進(jìn)行翻譯，并非直接處理圖像或視頻數(shù)據(jù)。所以，選項(xiàng)D不屬于計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域，答案選D。58.下列哪一項(xiàng)不是騰訊云AI內(nèi)容安全產(chǎn)品的應(yīng)用范圍?A.圖片鑒黃B.識別含有反動內(nèi)容的音頻信息C.為支付過程提供人臉認(rèn)證D.識別詐騙短信正確答案:C解析：騰訊云AI內(nèi)容安全產(chǎn)品主要用于對各類內(nèi)容的檢測和識別，以保障信息的合規(guī)和安全。A選項(xiàng)圖片鑒黃是常見的內(nèi)容安全檢測需求。B選項(xiàng)識別含有反動內(nèi)容的音頻信息，屬于對音頻內(nèi)容的安全檢測范疇。D選項(xiàng)識別詐騙短信，有助于防范不良信息傳播。而C選項(xiàng)為支付過程提供人臉認(rèn)證，更多地屬于身份驗(yàn)證領(lǐng)域，并非騰訊云AI內(nèi)容安全產(chǎn)品的典型應(yīng)用范圍。所以，正確答案是C。59.找到特征與標(biāo)簽之間的關(guān)系，利用算法從一類訓(xùn)練數(shù)據(jù)或信息中自動分析并獲得該類數(shù)據(jù)或信息的規(guī)律，并利用獲取的規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，這種行為叫什么？A.模型B.訓(xùn)練C.特征D.建模正確答案:D解析：題目描述的是通過算法分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特征與標(biāo)簽關(guān)系，進(jìn)而獲取數(shù)據(jù)規(guī)律，并利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的過程。這一行為在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域被稱為建模。建模是一個綜合性的過程，涉及數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征選擇、算法應(yīng)用以及模型評估等多個步驟，旨在構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的模型，以便對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)測和解釋。60.以下關(guān)于模型維護(hù)和更新的說法，錯誤的是哪項(xiàng)?A.在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是復(fù)雜的軟件系統(tǒng)，需要根據(jù)時間的變化進(jìn)行維護(hù)B.模型完成初始部署后，通常還需要維護(hù)和更改，以確保模型始終反映數(shù)據(jù)和環(huán)境的是最新趨勢C.模型檢測包括檢測不斷變化的輸入數(shù)據(jù)、檢測模型的關(guān)鍵指標(biāo)等D.生產(chǎn)級機(jī)器學(xué)習(xí)模型無需再通過模型的再訓(xùn)練，影響模型自己的表現(xiàn)正確答案:D解析：這道題考查對模型維護(hù)和更新的理解。在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)復(fù)雜，需隨時間變化維護(hù)。模型初始部署后要維護(hù)更改以反映新趨勢，檢測也包含多方面。而D選項(xiàng)說生產(chǎn)級模型無需再訓(xùn)練影響表現(xiàn)是錯誤的，模型通常需要再訓(xùn)練以適應(yīng)變化，保持良好性能。61.以下哪一項(xiàng)屬于自然語言處理的基本應(yīng)用場景?A.文本情感分析B.目標(biāo)檢測C.語音識別D.圖像分類正確答案:A解析：自然語言處理主要是針對文本形式的語言進(jìn)行分析和理解。文本情感分析是對文本所表達(dá)的情感傾向進(jìn)行判斷和分析，屬于自然語言處理的范疇。目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的任務(wù)，主要針對圖像或視頻中的對象進(jìn)行識別和定位。語音識別雖然與語言相關(guān)，但重點(diǎn)在于將語音轉(zhuǎn)換為文字，不完全屬于自然語言處理的典型應(yīng)用場景。圖像分類是對圖像內(nèi)容進(jìn)行分類，屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。綜上，選項(xiàng)A是正確答案。62.以下哪一項(xiàng)屬于自然語言處理的基本應(yīng)用場景?A.文本情感分析B.目標(biāo)檢測C.語音識別D.圖像分類正確答案:A解析：自然語言處理主要是針對文本形式的語言進(jìn)行分析和理解。文本情感分析是對文本所表達(dá)的情感傾向進(jìn)行判斷和分析，屬于自然語言處理的范疇。目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的任務(wù)，主要針對圖像或視頻中的對象進(jìn)行識別和定位。語音識別雖然與語言相關(guān)，但重點(diǎn)在于將語音轉(zhuǎn)換為文字，不完全屬于自然語言處理的典型應(yīng)用場景。圖像分類是對圖像內(nèi)容進(jìn)行分類，屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。綜上，選項(xiàng)A是正確答案。63.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對硬件的依賴說法正確的是哪一項(xiàng)?A.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都比較依賴GPU算力B.機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都比較依賴CPU算力C.機(jī)器學(xué)習(xí)依賴GPU算力，深度學(xué)習(xí)依賴CPU屏力D.機(jī)器學(xué)習(xí)依賴CPU算力、深度學(xué)習(xí)依賴GPU算力正確答案:D解析：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在算法執(zhí)行過程中對硬件的依賴有所不同。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常更依賴于CPU的算力，因?yàn)樗鼈冊谔幚頂?shù)據(jù)時往往涉及大量的邏輯運(yùn)算和條件判斷。而深度學(xué)習(xí)算法，尤其是涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的，需要大量的矩陣運(yùn)算和浮點(diǎn)運(yùn)算，這些運(yùn)算在GPU上能夠得到更高效的執(zhí)行，因?yàn)镚PU具有更強(qiáng)的并行處理能力。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)主要依賴CPU算力，而深度學(xué)習(xí)則更依賴GPU算力。64.在選擇開源許可協(xié)議的條件中，以下哪一項(xiàng)說法是不存在的?A.他人修改源碼后，是否可以閉源?B.新增代碼是否采用同樣的許可證?C.是否需要對源碼的修改之處，提供說明文檔?D.每一個修改過的文件，是否都必須放置你的名字?正確答案:D解析：在選擇開源許可協(xié)議時，通常會考慮他人修改源碼能否閉源、新增代碼的許可證要求以及是否要對源碼修改提供說明文檔等問題。A選項(xiàng)，不同的開源協(xié)議對他人修改源碼后能否閉源有不同規(guī)定。B選項(xiàng)，關(guān)于新增代碼采用相同許可證是常見的考量。C選項(xiàng)，要求對源碼修改之處提供說明文檔也是合理的條件之一。而D選項(xiàng)，每一個修改過的文件都必須放置個人名字的說法一般不存在，不是選擇開源許可協(xié)議的常見條件。所以，答案是D選項(xiàng)。65.下面關(guān)于數(shù)據(jù)采集源的說法，錯誤的是一項(xiàng)?A.瀏覽器上的網(wǎng)頁信息作為可實(shí)時觀測并獲取到的數(shù)據(jù)信息，可實(shí)現(xiàn)規(guī)?；詣踊牟杉疊.服務(wù)評價打分表是可以自動形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源C.用戶注冊信息表不能形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)D.數(shù)字化信息數(shù)據(jù)庫可以快速地大規(guī)模自動化批量獲取和整理正確答案:C解析：用戶注冊信息表通常是按照一定格式和結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計的，包含了用戶的各項(xiàng)注冊信息，如用戶名、密碼、郵箱、電話等。這些信息以結(jié)構(gòu)化的方式存儲，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。因此，用戶注冊信息表能夠形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，選項(xiàng)C的說法是錯誤的。而其他選項(xiàng)描述的數(shù)據(jù)采集源及其特性都是正確的。66.關(guān)于騰訊云AI人臉驗(yàn)證技術(shù)(1：1驗(yàn)證)，下列說法正確的是哪一項(xiàng)?A.識別面部的關(guān)鍵區(qū)域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和臉部輪廓等B.人臉識別技術(shù)可以計算出兩張人驗(yàn)照片的相似度，從而判斷是否為同一人C.給定一張照片，和數(shù)據(jù)庫中N個人臉進(jìn)行對比，給出是否為其中某一個人，或者給出排序結(jié)果D.影像中人體移動位置的識別正確答案:B解析：這道題考查對騰訊云AI人臉驗(yàn)證技術(shù)（1：1驗(yàn)證）的理解。在人臉識別領(lǐng)域，1：1驗(yàn)證主要是對比兩張人臉照片以判斷是否為同一人。選項(xiàng)A說的是面部關(guān)鍵區(qū)域位置識別，并非1：1驗(yàn)證重點(diǎn)；選項(xiàng)C是1：N對比；選項(xiàng)D是人體移動位置識別，與題目無關(guān)。而選項(xiàng)B準(zhǔn)確說明了1：1驗(yàn)證是計算兩張人臉照片相似度來判斷是否為同一人。67.以下關(guān)于模型性能和調(diào)優(yōu)的說法，錯誤的是哪項(xiàng)?A.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練目標(biāo)是為了要在測試集上看到最佳的泛化性能B.泛化誤差最小的模型，往往并不是最簡單的模型，也不是復(fù)雜度最高的模型C.欠擬合的特點(diǎn)是有著很高的訓(xùn)練誤差，可以考慮進(jìn)一步復(fù)雜化模型，增加模型的表征能力D.過擬合的特點(diǎn)是測試誤差很大，呈現(xiàn)U型特點(diǎn)，可以考慮獲取更多的數(shù)據(jù)或提高模型的復(fù)雜度正確答案:D解析：對于模型性能和調(diào)優(yōu)的理解，我們來逐一分析各個選項(xiàng)：68.下列關(guān)于騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺【管理中心】能力的描述中，哪一項(xiàng)是錯誤的?A.管理中心為AI平臺提供最全面的基礎(chǔ)支撐與管理功能B.包含個人中心、業(yè)務(wù)管理、權(quán)眼管理、API網(wǎng)關(guān)等子功能C.具有強(qiáng)大的多租戶業(yè)務(wù)管理體系D.模型不經(jīng)過管理中心的審批可以直接使用正確答案:D解析：這道題考查對騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺【管理中心】能力的了解。在實(shí)際應(yīng)用中，管理中心起著重要的管控作用。為保障平臺的規(guī)范和安全，模型通常需要經(jīng)過管理中心的審批才能使用，D選項(xiàng)說模型不經(jīng)過審批可直接使用，這與管理中心的正常功能不符。A、B、C選項(xiàng)均符合其應(yīng)有的能力描述。69.下列哪一項(xiàng)技術(shù)不是騰訊云AI文字識別技術(shù)布局中的支撐技術(shù)?A.深度學(xué)習(xí)B.知識圖譜C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.圖像處理正確答案:B解析：騰訊云AI文字識別技術(shù)主要依靠深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練模型，以提高識別的準(zhǔn)確性和效率。圖像處理技術(shù)則用于對文字圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取等操作。而知識圖譜主要用于知識的表示、推理和查詢，在騰訊云AI文字識別技術(shù)中并非直接的支撐技術(shù)。因此，答案選B。70.以下哪一項(xiàng)，不屬于人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用?A.智能風(fēng)控B.醫(yī)療影像分析C.智能理賠D.智能投研正確答案:B解析：智能風(fēng)控可以幫助金融機(jī)構(gòu)評估風(fēng)險；智能理賠能提高保險理賠的效率和準(zhǔn)確性；智能投研能為投資研究提供數(shù)據(jù)支持和策略分析。而醫(yī)療影像分析主要應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，用于疾病的診斷和治療，并非直接屬于人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用。所以，選擇選項(xiàng)B。71.以下關(guān)于模型部暑的說法，錯誤的是哪項(xiàng)?A.開發(fā)環(huán)境可以是本地環(huán)境，也可以是遠(yuǎn)程環(huán)境B.生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行服務(wù)器類型的操作系統(tǒng)，要求具備可伸縮性，并且還可以持續(xù)運(yùn)行并正常工作，對于可用性和可靠性的要求很高C.單機(jī)服務(wù)器就是指一臺單獨(dú)處理所有請求和處理的機(jī)器，也可以增加更多的計算機(jī)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展D.分布式計算環(huán)境通常通過利用計算機(jī)集群來實(shí)現(xiàn)正確答案:C解析：這道題考查對模型部署相關(guān)知識的理解。在模型部署中，單機(jī)服務(wù)器并非只是單獨(dú)處理所有請求，橫向擴(kuò)展也不是簡單地增加計算機(jī)節(jié)點(diǎn)。選項(xiàng)A說明了開發(fā)環(huán)境的多樣性；選項(xiàng)B指出生產(chǎn)環(huán)境的特點(diǎn)；選項(xiàng)D闡述了分布式計算環(huán)境的實(shí)現(xiàn)方式。而選項(xiàng)C的表述不準(zhǔn)確，所以答案是C。72.以下關(guān)于模型部暑的說法，錯誤的是哪項(xiàng)?A.開發(fā)環(huán)境可以是本地環(huán)境，也可以是遠(yuǎn)程環(huán)境B.生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行服務(wù)器類型的操作系統(tǒng)，要求具備可伸縮性，并且還可以持續(xù)運(yùn)行并正常工作，對于可用性和可靠性的要求很高C.單機(jī)服務(wù)器就是指一臺單獨(dú)處理所有請求和處理的機(jī)器，也可以增加更多的計算機(jī)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展D.分布式計算環(huán)境通常通過利用計算機(jī)集群來實(shí)現(xiàn)正確答案:C解析：這道題考查對模型部署相關(guān)知識的理解。在模型部署中，單機(jī)服務(wù)器并非只是單獨(dú)處理所有請求，橫向擴(kuò)展也不是簡單地增加計算機(jī)節(jié)點(diǎn)。選項(xiàng)A說明了開發(fā)環(huán)境的多樣性；選項(xiàng)B指出生產(chǎn)環(huán)境的特點(diǎn)；選項(xiàng)D闡述了分布式計算環(huán)境的實(shí)現(xiàn)方式。而選項(xiàng)C的表述不準(zhǔn)確，所以答案是C。73.關(guān)于騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的能力，具有以下哪幾項(xiàng)主要特點(diǎn)？A.流程自動化B.訓(xùn)練策略集成C.視覺和文本場景的自動建模D.啟發(fā)式無代碼建模的極簡體驗(yàn)正確答案:ABCD解析：ABCD都是騰訊云AI機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的主要特點(diǎn)。A選項(xiàng)流程自動化，它可以提高工作效率，減少人工操作的繁瑣和錯誤。B選項(xiàng)訓(xùn)練策略集成，能夠整合多種有效的訓(xùn)練方法，提升模型訓(xùn)練效果。C選項(xiàng)視覺和文本場景的自動建模，針對不同場景提供自動建模能力，方便用戶針對具體需求進(jìn)行應(yīng)用。D選項(xiàng)啟發(fā)式無代碼建模的極簡體驗(yàn)，使得用戶無需具備專業(yè)的編程知識也能輕松使用平臺進(jìn)行建模，降低了使用門檻。74.騰訊云AI+泛娛樂的應(yīng)用場景有以下哪幾項(xiàng)？A.短視頻直播產(chǎn)品中的AI美顏特效功能B.為武漢市提供機(jī)器人市民服務(wù)熱線功能C.廣告互動過程中的AI人臉特效功能D.影業(yè)游戲中的AI影像互動展功能正確答案:ACD解析：選項(xiàng)A：在短視頻直播產(chǎn)品中使用AI美顏特效功能，這是AI在泛娛樂領(lǐng)域的常見應(yīng)用，通過AI技術(shù)提升用戶體驗(yàn)，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)B：為武漢市提供機(jī)器人市民服務(wù)熱線功能，這主要是在公共服務(wù)領(lǐng)域，而非泛娛樂領(lǐng)域，該選項(xiàng)錯誤。選項(xiàng)C：在廣告互動過程中使用AI人臉特效功能，這可以增加廣告的趣味性和互動性，屬于泛娛樂范疇，該選項(xiàng)正確。選項(xiàng)D：在影業(yè)游戲中設(shè)置AI影像互動展功能，能為用戶帶來新的體驗(yàn)和互動，屬于泛娛樂應(yīng)用，該選項(xiàng)正確。綜上，正確的選項(xiàng)ACD。75.以下哪一項(xiàng)的性能，對大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)有重要意義？A.CPUB.GPUC.深度學(xué)習(xí)框架D.SDK正確答案:BC解析：這道題考查對大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)關(guān)鍵要素的了解。在大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)中，計算能力至關(guān)重要。GPU具有強(qiáng)大的并行計算能力，能大幅提高模型訓(xùn)練和推理的效率。相比之下，CPU計算能力相對較弱。深度學(xué)習(xí)框架和SDK是輔助工具，而GPU直接影響計算速度和性能，對大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)意義重大。76.以下哪幾個技術(shù)方向是人工智能未來的發(fā)展趨勢？A.自動機(jī)器學(xué)習(xí)B.3D視覺技術(shù)C.算法公平性D.安全智能正確答案:ABCD解析：以下是對每個選項(xiàng)的分析：A.自動機(jī)器學(xué)習(xí)：它可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)過程更加自動化和高效，減少人工干預(yù)，是人工智能發(fā)展的重要方向之一。因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)量的不斷增加和應(yīng)用場景的多樣化，自動機(jī)器學(xué)習(xí)能夠更好地適應(yīng)和處理各種情況。B.3D視覺技術(shù)：這對于人工智能在諸如自動駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域的應(yīng)用非常關(guān)鍵，能夠提供更豐富和準(zhǔn)確的環(huán)境感知，所以也是未來的發(fā)展趨勢之一。C.算法公平性：確保算法在不同群體中公平地運(yùn)行和產(chǎn)生結(jié)果，對于人工智能的廣泛應(yīng)用和社會接受度至關(guān)重要，是未來需要重點(diǎn)關(guān)注和發(fā)展的方向。D.安全智能：隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，保障其安全性是非常重要的，包括數(shù)據(jù)安全、模型安全等，所以安全智能也是未來的趨勢。77.在某房價預(yù)測案例數(shù)據(jù)中，以下哪幾個新構(gòu)造的特征是可以通過"房屋總面積"、"臥室總面積"、"窗戶的總個數(shù)"這三個特征，經(jīng)過特征工程后構(gòu)造出來的？A.每戶人均窗戶的個數(shù)B.臥室空間占比C.臥室窗戶的個數(shù)D.是否有六個窗戶及其以上正確答案:BD解析：逐一分析各個選項(xiàng)：A選項(xiàng)“每戶人均窗戶的個數(shù)”，可以用“窗戶的總個數(shù)”除以家庭人數(shù)得到，而題目中沒有給出家庭人數(shù)相關(guān)信息，僅根據(jù)“房屋總面積”、“臥室總面積”、“窗戶的總個數(shù)”無法構(gòu)造出來。B選項(xiàng)“臥室空間占比”，可以用“臥室總面積”除以“房屋總面積”得到，是可以通過已知特征構(gòu)造出來的。C選項(xiàng)“臥室窗戶的個數(shù)”，僅根據(jù)所給的三個特征無法直接得到，因?yàn)椴恢烂總€臥室的具體窗戶個數(shù)。D選項(xiàng)“是否有六個窗戶及其以上”，僅根據(jù)“窗戶的總個數(shù)”就可以判斷，是可以通過已知特征構(gòu)造出來的。78.計算機(jī)視覺通常作為某些解決復(fù)雜問題的大規(guī)模系統(tǒng)的一個組成部分，以下哪些屬于這樣的范疇？A.醫(yī)學(xué)圖像的處理B.語音語義識別C.工業(yè)制造中的質(zhì)量控制與測量D.情緒識別正確答案:ACD解析：逐一分析各個選項(xiàng)：A.醫(yī)學(xué)圖像的處理：計算機(jī)視覺可以用于分析醫(yī)學(xué)圖像，如X光、CT掃描等，幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策，它可以是解決醫(yī)療領(lǐng)域復(fù)雜問題的大規(guī)模系統(tǒng)的一部分，所以A選項(xiàng)正確。B.語音語義識別：這主要涉及到語音處理和自然語言理解，與計算機(jī)視覺是不同的技術(shù)領(lǐng)域，不屬于計算機(jī)視覺通常作為組成部分的范疇，所以B選項(xiàng)錯誤。C.工業(yè)制造中的質(zhì)量控制與測量：計算機(jī)視覺能夠檢測產(chǎn)品的缺陷、測量尺寸等，在工業(yè)制造系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用，是大規(guī)模系統(tǒng)的組成部分，所以C選項(xiàng)正確。D.情緒識別：可以通過計算機(jī)視覺分析面部表情等進(jìn)行情緒識別，可應(yīng)用于多種復(fù)雜系統(tǒng)中，所以D選項(xiàng)正確。79.下列關(guān)于人工智能術(shù)語的說法，哪些是正確的？A.人工智能技術(shù)應(yīng)用場景包括計算機(jī)視覺、語音識別和自然語言處理B.機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的重要分支C.機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)AI的最大技術(shù)工具集D.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支正確答案:AD解析：逐一分析各選項(xiàng)：A選項(xiàng)：人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景確實(shí)包括計算機(jī)視覺、語音識別和自然語言處理等，這個說法是正確的。B選項(xiàng)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，而不是機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的分支，該說法錯誤。C選項(xiàng)：機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)AI的重要技術(shù)工具之一，但不能說是最大的技術(shù)工具集，這種表述不準(zhǔn)確，該說法錯誤。D選項(xiàng)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，這個說法是正確的。80.在計算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里，一般主要受限于哪三個主要因素？A.時間成本B.存儲資源C.技術(shù)人才D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)正確答案:BCD解析：在計算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，一般主要受限于以下三個主要因素：首先是D訓(xùn)練數(shù)據(jù)。大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和性能提升至關(guān)重要。沒有足夠和合適的數(shù)據(jù)，模型難以學(xué)習(xí)到有效的模式和規(guī)律。其次是B存儲資源。機(jī)器學(xué)習(xí)中常常需要存儲大量的數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練好的模型等，存儲資源的限制會影響數(shù)據(jù)的存儲和模型的運(yùn)行。最后是C技術(shù)人才。開發(fā)和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)需要專業(yè)的技術(shù)人才，他們具備算法、編程等多方面的知識和技能，缺乏這樣的人才會制約該領(lǐng)域的發(fā)展。而A時間成本雖然也是一個重要因素，但相對來說不是最主要的限制因素。綜上所述，答案是BCD。81.以下哪幾項(xiàng)不屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)特有的研究范式？A.分而治之，以大化小，逐個擊破B.人工編碼知識C.端到端D.從數(shù)據(jù)中直接自動地學(xué)習(xí)知識正確答案:AB解析：逐一分析各選項(xiàng)：選項(xiàng)A：“分而治之，以大化小，逐個擊破”并不是深度學(xué)習(xí)技術(shù)特有的研究范式，這是一種較為通用的解決問題的策略，在很多領(lǐng)域都可能用到，不屬于深度學(xué)習(xí)特有的。選項(xiàng)B：深度學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)知識，而不是人工編碼知識，所以該選項(xiàng)不屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)特有的研究范式。選項(xiàng)C：端到端是深度學(xué)習(xí)中常見的一種方式，是其特有的研究范式。選項(xiàng)D：從數(shù)據(jù)中直接自動地學(xué)習(xí)知識是深度學(xué)習(xí)的重要特點(diǎn)和研究范式。綜上所述，答案為AB。82.以下哪幾項(xiàng)不屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)特有的研究范式？A.分而治之，以大化小，逐個擊破B.人工編碼知識C.端到端D.從數(shù)據(jù)中