AI是（ ）的英文缩写。
AutomaticIntelligence
ArtificalIntelligence
AutomaticeInformation
ArtificalInformation
下列哪些方法的输出结果，通常包含boundingbox？
MTCNN
FasterRCNN
MaskRCNN
AlexNet
假定用于分析的数据包含属性age。 数据元组中 age 的值如下（按递增序） ：13，15，16，16，19， 20， 20，21，22，22， 25， 25， 25， 30， 33， 33， 35， 35， 36， 40， 45， 46， 52， 70, 问题： 使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为（ ）
18.3
22.6
26.8
27.9
在感知机中（Perceptron） 的任务顺序是什么？ 1 随机初始化感知机的权重2去到数据集的下一批（batch） 3如果预测值和输出不一致，则调整权重 4对一个输入样本，计算输出值（ ）
1,2,3,4
4,3,2,1
3,1,2,4
1,4,3,2
协同过滤和基于内容的模型是两种流行的推荐引擎，在建立这样的算法中自然语言处理技术扮演什么角色？
从文本中提取特征
测量特征相似度
为学习模型的向量空间编程特征
以上都是
下列关于K-Means 聚类说法错误的是（ ）
聚类的簇个数会由模型自动给出
可以使用多组随机的初始中心点进行计算
聚类前应当进行维度分析
聚类前应当进行数据标准化
损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差，在深度学习中常用的损失函数是（ ）
指数损失函数
均方损失函数
对数损失函数
Hinge损失函数
对于有噪声、线性可分的数据，支持向量机的解决方式是（ ）
软间隔
硬间隔
核函数
以上选项均不正确
在深度学习神经网络中，感知器是最简单的神经网络，关于其结构说法正确的是（ ）
其隐含层只有两层
其隐含层只有一层
其网络中使用的是 Si gmoi d 激活函数
其网络中使用的是 Rel u 激活函数
在线性回归问题中，我们用“R方”来衡量拟合的好坏。在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型。下列哪一项是正确的？
如果R方上升，则该变量是显著的
如果R方下降，则该变量不显著
单单R方不能反映变量重要性，不能就此得出正确结论
都不正确
下列哪些项目是在图像识别任务中使用的数据扩增技术(dataaugmentati ont
echnique)？
1 水平翻转(Hori zontal fl i ppi ng)
2 随机裁剪(Randomcroppi ng)
3 随机放缩(Randomscaling)
4 颜色抖动(Colorjittering)
5 随机平移(Randomtranslation)
6随机剪切(Randomshearing)
1，3，5，6
1，2，4
2，3，4，5，6
所有项目
下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？
1 树的数量 2 树的深度 3学习速率
只有1
有1、2
只有3
都正确
HUAWEIHiAI平台支持与哪一个工具集成?
JupyterNotebook
MyEclipse
AndroidStudio
Spider
下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（ ）
是一种端到端学习的方法
是一种监督学习的方法
实现了非线性映射
隐藏层数目大小对学习性能影响不大
用numpy创建单位矩阵使用（ ）
np.identity
np.ones
np.random.rand
np.arange
在人工智能的所有子课题中，所牵涉范围最广的是（ )
机器视觉
非确定条件下的推理
机器听觉
自然语言处理
用户在对100万个文件开发 TensorFlow程序，使用了神经网络模块 nn 开发网络模型用户希望模型训练效率高， 同时模型训练时能降低噪声数据的影响。 用 户应该选择以下哪一种优化器？
GradientDescentOptimizer
AdamOptimizer
AdadeltaOptimizer
AdagradOptimizer
根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ ）
数据管理人员
数据分析员
研究科学家
软件开发工程师
语音识别的技术框架阶段顺序是？
训练、编码、解码
编码、训练、解码
解码、训练、编码
训练、解码、编码
人工智能经历了几次浪潮？
2
3
4
5
我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到了人工智能中的（ ）。
机器翻译技术
机器翻译
虚拟现实
模式识别
下列哪一项属于特征学习算法（representationlearningalgorithm） ？
K近邻算法
随机森林
神经网络
都不属于
输入序列[2,4,6,3,5] ， 一维卷积核[0, 1 ] ， 步长为 1 ， 卷积后的序列为 X，则 X[1]等于（ ）
2
4
6
3
在神经网络训练过程中，学习率过大，会导致以下什么结果？
神经网络很快收敛
神经网络精度提升
神经网络精度提升
神经网络难于收敛
梯度下降算法的正确步骤是什么？
1.计算预测值和真实值之间的误差
2. 重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
3.把输入传入网络，得到输出值
4. 用随机值初始化权重和偏差
5. 对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
1,2,3,4,5
5,4,3,2,1
3,2,1,5,4
4,3,1,5,2