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1.判斷題
2.機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)子集，是機(jī)器利用統(tǒng)計技術(shù)隨經(jīng)驗逐步提升完成任務(wù)的能力。
3.AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，如醫(yī)學(xué)影像分析，可以輔助醫(yī)生進(jìn)行更精準(zhǔn)的診斷，但最終的診斷權(quán)和責(zé)任仍然在醫(yī)生。
4、工業(yè)4.0”或“智能工廠”的核心是使用AI實現(xiàn)生產(chǎn)流程的完全無人化，不再需要任何人工干預(yù)。
5.L5級別的完全自動駕駛汽車屬于“AI+交通”的范疇，其技術(shù)已成熟并大規(guī)模商用。
6.“AI+農(nóng)業(yè)”可以通過分析衛(wèi)星圖像和傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)農(nóng)田的精準(zhǔn)灌溉和施肥，從而提升資源利用效率。
7.在“AI+傳媒”領(lǐng)域，生成式AI可以用于自動撰寫新聞稿件，這可能導(dǎo)致虛假信息傳播的風(fēng)險增加。
8.“AI+電子商務(wù)”中的推薦系統(tǒng)，其核心目標(biāo)是根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，為用戶推薦其最可能感興趣的商品，從而提升銷售額。
9.“AI+教育”主要體現(xiàn)在用AI教師完全替代人類教師進(jìn)行授課。
10.數(shù)據(jù)標(biāo)注是大部分人工智能算法得以有效運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
11.我們需要大力推進(jìn)人工智能技術(shù)，因為它既能推動社會進(jìn)步，改善人們的生活，又沒有危害。
12.從就業(yè)來看，人工智能取代了人類的很多工作，讓很多職業(yè)逐漸消亡，而且并沒有帶來新的職業(yè)。
13.在機(jī)器學(xué)習(xí)流程中進(jìn)行圖像分類時，不需要人工設(shè)計或參與特征提取過程。
14.從二十世紀(jì)五十年代開始提出人工智能的概念，發(fā)展至今，雖然經(jīng)歷的時間比較長，但人工智能的發(fā)展一直是比較順利的，沒有什么起伏。
15.人工智能本質(zhì)上講是人類智能的“投影”。
16.2016年，我國發(fā)布的“中國腦計劃”主要有兩個研究方向，以建立和發(fā)展人工智能技術(shù)為導(dǎo)向的腦科學(xué)研究就是其中之一。
17.2016年，我國發(fā)布的“中國腦計劃”主要有兩個研究方向，以探索大腦秘密、攻克大腦疾病為導(dǎo)向的類腦科學(xué)研究就是其中之一。
18.弱人工智能只能完成某些簡單任務(wù)或解決某些簡單問題。
19.強(qiáng)人工智能意味著幾乎所有領(lǐng)域都比人類強(qiáng)，具備自主改進(jìn)的能力。
20.超人工智能可以像人一樣思考和學(xué)習(xí)，并可以解決多個領(lǐng)域的問題。
21.現(xiàn)階段的人工智能主要還是弱人工智能。
22.現(xiàn)階段的人工智能大都屬于強(qiáng)人工智能。
23.符號主義的主要成就是專家系統(tǒng)，該學(xué)派認(rèn)為智能的元素是“符號”，又稱聯(lián)結(jié)主義。
24.聯(lián)結(jié)主義，又稱仿生學(xué)派，通過模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能，試圖使機(jī)器擁有智能。其代表性進(jìn)展是深度學(xué)習(xí)。
25.人工智能各流派的發(fā)展趨勢是聯(lián)結(jié)主義，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)將占主導(dǎo)地位，逐步取代其他流派的存在。
26.物聯(lián)網(wǎng)即“萬物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，其通過傳感器、射頻識別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)、紅外感應(yīng)器、激光掃描器等各種裝置與技術(shù)，實時采集信息。
27.人工智能訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)絕大部分來自于互聯(lián)網(wǎng)，其次是物聯(lián)網(wǎng)。
28.云計算是分布式計算的一種，指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將無數(shù)個小的計算任務(wù)組合成巨大的數(shù)據(jù)計算處理任務(wù)程序，然后，交由集中服務(wù)器進(jìn)行處理和分析，然后將結(jié)果返回給用戶。
29.區(qū)塊鏈，就是一個又一個的區(qū)塊組成的鏈條，每一個區(qū)塊中保存了一定的信息，它們按照各自產(chǎn)生的時間順序連接成鏈條。
30.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層人工神經(jīng)元組成，層與層以及層內(nèi)的神經(jīng)元都有連接。
31.人工神經(jīng)元是一個基于生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，它接收多個輸入信號，對它們進(jìn)行加權(quán)求和，再經(jīng)過一個激活函數(shù)處理，然后將這個結(jié)果輸出。
32.機(jī)器學(xué)習(xí)就是深度學(xué)習(xí)。
33.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路是將現(xiàn)實問題抽象為數(shù)學(xué)問題，由機(jī)器解決數(shù)學(xué)問題，從而解決現(xiàn)實的問題。
34.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，其任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。
35.聚類算法簡單說就是一種自動分類的方法，與分類算法沒什么區(qū)別。
36.強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)最大的不同就是不依賴于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，而是通過自己不斷嘗試來學(xué)會某些技能。
37.單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也被稱為單層感知器。
38.中文分詞是NLP特有的預(yù)處理步驟，主流工具包括Jieba、HanLP、spaCy等，它們都基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
39.具身智能是人工智能與機(jī)器人技術(shù)深度融合的前沿領(lǐng)域，其核心在于讓智能系統(tǒng)擁有物理實體（“身體”），能夠通過感知、決策、行動與環(huán)境的實時交互來學(xué)習(xí)和進(jìn)化，從而在真實世界中自主完成任務(wù)。它主要是屬于（ ）學(xué)派
40.人工智能的三大基礎(chǔ)是（ ）
41.在為機(jī)器賦予智能的過程中，人工智能訓(xùn)練師的主要工作內(nèi)容是（ ）
42.（ ）的工作容易被人工智能取代。
43.相對機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的核心點在于（ ）
44.通常我們把（ ）兩個事件看作人工智能起源的標(biāo)志性事件
45.人工智能的發(fā)展水平可以分為三個層次，即：（ ）
46.人工智能技術(shù)的發(fā)展史形成了（ ）三大流派
47.行為主義，又稱為進(jìn)化主義或控制論學(xué)派。其代表成果是（ ）
48.當(dāng)前人工智能與人類智能的本質(zhì)區(qū)別在于人類智能具有（ ）
49.智能機(jī)器人有軟硬件系統(tǒng)構(gòu)成，包括三大核心技術(shù)，分別是（ ）、人機(jī)交互和環(huán)境交互
50.大數(shù)據(jù)由巨型數(shù)據(jù)集組成，（ ）是一個能對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。
51.全世界較常用的深度學(xué)習(xí)框架由飛槳、（ ）、Caffe、Pytorch等。
52.智能硬件一般由4部分組成：微控制器、輸入設(shè)備、輸出設(shè)備和（ ）
53.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為（ ）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
54.典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、（ ）和輸出層。
55.人工神經(jīng)元也稱為感知器。它接受輸入信號，進(jìn)行加權(quán)求和，然后通過一個（ ）處理，產(chǎn)生輸出。
56.機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)訓(xùn)練方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和（ ）。
57.（ ）是指機(jī)器基于已知答案的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，從而形成一套方法論，然后在新數(shù)據(jù)上驗證。
58.監(jiān)督學(xué)習(xí)有兩個主要算法：分類和（ ）
59.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，（ ）輸出的數(shù)據(jù)是離散數(shù)據(jù)
60.無監(jiān)督學(xué)習(xí)有兩個主要算法：（ ）
61.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，它源于（ ）的研究。
62.在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)增加，每一層對前一層的抽象表示更深入。依次分別是“邊緣”特征、“形狀”特征、“圖案”特征，最后是（ ）特征。
63.計算機(jī)視覺的基本任務(wù)主要有：圖像分類、目標(biāo)檢測和（ ）
64.圖像分割分為（ ）、實例分割和全景分割。
65.（ ）是實例分割。
66.（ ）是實例分割。
67.自然語言處理的兩大任務(wù)為自然語言理解和（ ）
68.OneHot編碼指的是每個詞表示為一個高維向量，維度為詞典大小，對應(yīng)位置為1，其余為0。缺點是維度災(zāi)難且無法表示詞間關(guān)系。關(guān)于 “維度災(zāi)難”（Curse of Dimensionality），以下描述正確的是（ ）
69.關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型（Pre-trained Model）的正確定義是（ ）
70.智能語音技術(shù)常見的任務(wù)包括：語音識別、（ ）、語音評測和聲紋識別等等。
71.根據(jù)圖中語音識別流程示意圖，下列描述正確的是（ ）
72.以下關(guān)于“端到端模型”核心定義的描述，最準(zhǔn)確的是（ ）
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