2020 智能ZHKZ原理与技术（黄亮）(海军工程大学) 最新满分章节测试答案
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本课程起止时间为:2020-04-21到2020-06-30
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第1讲 人工智能概述 测试
1、 问题:如果一个问题或者任务不可计算，那么对这个问题或任务的描述哪一句是正确的（ ）
选项：
A:无法将该问题或任务所需数据一次性装入内存进行计算
B:该问题或任务所需计算时间是线性增加的
C:图灵机不可停机
D:该问题或任务所需计算时间是非线性增加的
答案: 【图灵机不可停机】
2、 问题:下面哪一句话准确描述了摩尔定律（ ）
选项：
A:摩尔定律描述了计算机内存大小随时间不断增长的规律
B:摩尔定律描述了计算机的计算速度每一年半增长一倍的规律
C:摩尔定律描述了计算机的体积大小随时间不断减少的规律
D:摩尔定律描述了互联网所链接节点随时间不断增长的规律
答案: 【摩尔定律描述了计算机的计算速度每一年半增长一倍的规律】
3、 问题:下面哪个方法于20世纪被提出来，用来描述对计算机智能水平进行测试（ ）
选项：
A:摩尔定律
B:香农定律
C:图灵测试
D:费马定理
答案: 【图灵测试】
4、 问题:1955年，麦卡锡、明斯基、香农和诺切斯特四位学者首次提出“artificial intelligence（人工智能）”这个概念时，希望人工智能研究的主题是（ ）
选项：
A:避免计算机控制人类
B:全力研究人类大脑
C:人工智能伦理
D:用计算机来模拟人类智能
答案: 【用计算机来模拟人类智能】
5、 问题:下面哪个描述不属于对人工智能的分类（ ）
选项：
A:领域人工智能/弱人工智能
B:生物智能
C:通用人工智能/跨域人工智能
D:混合增强人工智能
答案: 【生物智能】
6、 问题:下面哪一句话是正确的 （ ）
选项：
A:人工智能就是机器学习
B:机器学习就是深度学习
C:人工智能就是深度学习
D:深度学习是一种机器学习的方法
答案: 【深度学习是一种机器学习的方法】
7、 问题:以逻辑规则为核心的逻辑推理、以数据驱动为核心的机器学习和以问题引导为核心的强化学习是三种人工智能的方法，下面哪一句话的描述是不正确的（ ）
选项：
A:以逻辑规则为核心的逻辑推理方法解释性强
B:目前以数据驱动为核心的机器学习方法需要从具有标签的大数据中来学习数据模式，完成给定任务
C:目前以数据驱动为核心的机器学习方法可从任意大数据（无论数据是具备标签还是不具备标签）中来学习数据模式，完成给定任务
D:强化学习的基本特征是智能体与环境不断进行交互，在交互过程不断学习来完成特定任务
答案: 【目前以数据驱动为核心的机器学习方法可从任意大数据（无论数据是具备标签还是不具备标签）中来学习数据模式，完成给定任务】
8、 问题:下面对人类智能和机器智能的描述哪一句是不正确的（ ）
选项：
A:人类智能能够自我学习，机器智能大多是依靠数据和规则驱动
B:人类智能具有自适应特点，机器智能则大多是“依葫芦画瓢”
C:人类智能和机器智能均具备常识，因此能够进行常识性推理
D:人类智能具备直觉和顿悟能力，机器智能很难具备这样的能力
答案: 【人类智能和机器智能均具备常识，因此能够进行常识性推理】
9、 问题:我们常说“人类是智能回路的总开关”，即人类智能决定着任何智能的高度、广度和深度，下面哪一句话对这个观点的描述不正确（ ）
选项：
A:人类智能是机器智能的设计者
B:机器智能目前无法完全模拟人类所有智能
C:机器智能目前已经超越了人类智能
D:机器智能和人类智能相互协同所产生的智能能力可超越人类智能或机器智能
答案: 【机器智能目前已经超越了人类智能】
10、 问题:下面哪句话描述了现有深度学习这一种人工智能方法的特点（ ）
选项：
A:小数据，大任务
B:大数据，小任务
C:小数据，小任务
D:大数据，大任务
答案: 【大数据，小任务】
11、 问题:20世纪30年代，围绕可计算这一重要思想，一些模型被提出。下述哪个模型不是于这个时期在可计算思想推动下产生的（ ）
选项：
A:原始递归函数
B:lambda 演算
C:图灵机
D:冯诺依曼模型
答案: 【冯诺依曼模型】
12、 问题:德国著名数学家希尔伯特在1900年举办的国际数学家大会中所提出的“算术公理的相容性 (the compatibility of the arithmetical axioms)”这一问题推动了可计算思想研究的深入。在希尔伯特所提出的这个问题中，一个算术公理系统是相容的需要满足三个特点。下面哪个描述不属于这三个特点之一（ ）
选项：
A:完备性，即所有能够从该形式化系统推导出来的命题，都可以从这个形式化系统推导出来。
B: 一致性，即一个命题不可能同时为真或为假
C:可判定性，即算法在有限步内判定命题的真伪
D:复杂性，即算法性能与输入数据大小相关
答案: 【复杂性，即算法性能与输入数据大小相关】
13、 问题:下面哪个描述不属于邱奇－图灵论题所包含的意思（ ）
选项：
A:凡是可计算的函数都可以用图灵机计算
B:任何计算，如果存在一个有效过程，它就能被图灵机实现
C:有些数学问题是不可求解的(图灵不可停机的)
D:任何表达力足够强的(递归可枚举)形式系统同时满足一致性和完备性
答案: 【任何表达力足够强的(递归可枚举)形式系统同时满足一致性和完备性】
第2讲 统计机器学习：监督学习 测试
1、 问题:下面哪一种机器学习方法没有利用标注数据（ ）
选项：
A:有监督学习
B:无监督学习
C:半监督学习
D:回归分析
答案: 【无监督学习】
2、 问题:下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于欠学习（ ）
选项：
A:经验风险小、期望风险小
B:经验风险小、期望风险大
C:经验风险大、期望风险大
D:经验风险大、期望风险小
答案: 【经验风险大、期望风险大】
3、 问题:下面对经验风险和期望风险的描述中，哪一个属于过学习（ ）
选项：
A:经验风险小、期望风险小
B:经验风险小、期望风险大
C:经验风险大、期望风险大
D:经验风险大、期望风险小
答案: 【经验风险小、期望风险大】
4、 问题:下面对结构风险最小化的描述中，哪一个描述是不正确的（ ）
选项：
A: 在结构风险最小化中，优化求解目标为使得经验风险与模型复杂度之和最小
B:结构风险最小化在最小化经验风险与降低模型复杂度之间寻找一种平衡
C:结构风险最小化与经验风险最小化的目标是不同的
D:为了更好保证结构风险最小化，可适当减少标注数据
答案: 【为了更好保证结构风险最小化，可适当减少标注数据】
5、 问题:监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach)。下面哪个方法不属于判别方法（ ）
选项：
A:回归模型
B:神经网络
C:Ada boosting
D:贝叶斯方法
答案: 【贝叶斯方法】
6、 问题:下面哪句话语较为恰当刻画了监督学习方法中生成方法的特点（ ）
选项：
A: 授之于鱼、不如授之于“渔”
B:三个臭皮匠、抵一个诸葛亮
C:毕其功于一役
D:屡败屡战、屡战屡败、最后成功
答案: 【 授之于鱼、不如授之于“渔”】
7、 问题:在线性回归模型中，所优化的目标函数是（ ）
选项：
A:最小化残差平方和的均值
B:最大化残差平方和的均值
C:最小化结构风险
D:最大化结构风险
答案: 【最小化残差平方和的均值】
8、 问题:线性回归中优化目标函数的求取过程与下面哪一种方法是相同的（ ）
选项：
A:最小二乘法
B:最大似然估计
C:最大后验概率
D:最小化后验概率
答案: 【最小二乘法】
9、 问题:下面哪一句话对Ada Boosting的描述是不正确的（ ）
选项：
A:该算法将若干弱分类器线性加权组合起来，形成一个强分类器
B:在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重是不一样的
C:在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重累加起来等于1
D:在每一次训练弱分类器中，每个样本的权重累加起来等于1
答案: 【在所构成的强分类器中，每个弱分类器的权重累加起来等于1】
10、 问题:下面哪一句话对概率近似正确 (probably approximately correct, PAC)的描述是不正确的 （ ）
选项：
A: 在概率近似正确背景下，有“强可学习模型”和“弱可学习模型”
B:强可学习模型指学习模型能够以较高精度对绝大多数样本完成识别分类任务
本文章不含期末不含主观题！！
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