2022大学慕课答案 学科前沿讲座-2(鲁东大学) 最新大学MOOC满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2020-02-24到2020-07-10
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第一讲 引言 第一讲测验

1、 问题:在上世纪七八十年代，使人工智能研究有了突破性进展的因素是
选项：
A:计算机速度的巨大提高
B:网络的普及和传输速度的提高
C:从基于规则的推理转向数据驱动的统计学习
D:深度学习的崛起
答案: 【从基于规则的推理转向数据驱动的统计学习】

2、 问题:以下哪一个是早期语音识别效果不好的重要原因？
选项：
A:没有使用基于神经网络的算法
B:真实语音数据的采集数量太低
C:同一个单词在不同上下文中的音频形态有差异
D:计算机的运算速度不够快
答案: 【同一个单词在不同上下文中的音频形态有差异】

3、 问题:以下哪一个是真正意义上的人工智能在2C场景中的应用？
选项：
A:智能电饭锅
B:智能体重计
C:智能计步器
D:今日头条新闻推荐
答案: 【今日头条新闻推荐】

4、 问题:以下哪一个不是人工智能时代的基础？
选项：
A:数据驱动
B:算法模型
C:计算机算力资源
D:虚拟现实
答案: 【虚拟现实】

5、 问题:人工神经网络算法中，训练阶段的模型更新是如何实现的？
选项：
A:超分类面调整
B:特征空间变换
C:反向误差传播
D:价值网络更新
答案: 【反向误差传播】

6、 问题:【附加题】（请阅读课程团队微信号“AI之美”所提供的课外学习资料）假设2102年，你被选中代表人类和AI进行最后的赌赛，规则是这样：l 初始时你有40个筹码，l 每次你可以自由决定投注的筹码数量，然后由AI掷骰l 如果你猜中了骰子的大小，你将赢得投注额的50%l 如果猜错则投注的筹码归AIl 重复上述操作，直到你赢到100个筹码——AI的电源将关闭，或你的筹码归零，人类被AI统治已知由于AI对骰子的操控，你每次猜对的几率只有40%，请采用人工智能的方法设计一个最优的投注策略，使你关掉AI电源的几率尽可能高，那么以下描述的策略中，哪个更接近最优策略？
选项：
A:有40个筹码时，应该All-in；赢到80个筹码时也是All-in
B:不论是在40个还是80个筹码时，都只投注10个筹码
C:在只有40个筹码时，应该只投注10个，赢到80个时应该All-in
D:在只有40个筹码和80个筹码时，都投入40个筹码
答案: 【在只有40个筹码和80个筹码时，都投入40个筹码】

7、 问题:谷歌的电话预约机器人通过了图灵实验，表示它的智能已达到人脑水平。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

8、 问题:与神经网络的训练不同，增强学习的训练和运行阶段是同步进行的。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

9、 问题:相对于2C场景，AI在行业中的应用对算法指标的要求更明确。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

第二讲 基于AI的线下商业和智能零售（上） 第二讲 测验

1、 问题:智能零售通过AI技术识别顾客身份，以下对其意义描述错误的是
选项：
A:可以在顾客再次进店时提供更个性化的服务
B:可以与线上用户的资料相匹配
C:可以在顾客涉嫌犯罪时协助公安抓捕罪犯
D:不需要顾客出示身份证件
答案: 【可以在顾客涉嫌犯罪时协助公安抓捕罪犯】

2、 问题:在智能零售场景中，深度学习之前已经达到商用水平的技术是
选项：
A:人脸身份识别
B:店内顾客全时跟踪
C:客流量统计
D:顾客行为识别
答案: 【客流量统计】

3、 问题:以下对使用3D双目视觉技术进行客流统计的描述，错误的是
选项：
A:为了实现3D感知，两个镜头间的距离需要严格标定
B:3D感知在距离相机较远处会失效
C:必须借助人工智能的人体检测算法才能实现客流统计
D:镜头间距离越远，有效的3D感知距离也越远
答案: 【必须借助人工智能的人体检测算法才能实现客流统计】

4、 问题:使用SVM进行客流人体检测时，需要将原始图像变换到另一个特征空间，以下关于如何选择这个特征空间的说法正确的是
选项：
A:维数越高，精度也越高
B:维数应该和原始图像的像素数一致
C:应使得训练样本变换后更容易被分类面分隔开
D:应使得训练样本变换后更加集中
答案: 【应使得训练样本变换后更容易被分类面分隔开】

5、 问题:以下对商用客流统计技术发展现状的描述，错误的是
选项：
A:统计精度已可达到95%以上
B:需要使用深度学习，否则精度低于90%
C:AI算法已嵌入相机内部，直接输出客流数据
D:不一定需要使用深度学习算法
答案: 【需要使用深度学习，否则精度低于90%】

6、 问题:【附加题】（请阅读课程团队微信号“AI之美”所提供的课外学习资料）在上述与AI的赌赛中，你认为在使用最优策略的条件下，当拥有40个筹码时，你最终胜出的几率大约是几成？拥有80个筹码时，又大约是几成呢？
选项：
A:一成，九成
B:一成，七成
C:两成，四成
D:一成，四成
答案: 【一成，四成】

7、 问题:使用Wi-Fi探针统计客流量，理论上的精度极限是接近100%
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

8、 问题:深度学习的一大特点是具有超强的描述能力，因此也需要提供大量的训练数据
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

9、 问题:只有深度学习的算法才是人工智能，其他只能算机器学习。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

第三讲 基于AI的线下商业和智能零售（下） 第三讲 测验

1、 问题:商业零售场景利用人脸识别技术进一步了解顾客，这里所说的人脸识别技术，不包括以下所列的哪种算
选项：
A:人脸检测
B:人脸特征定位
C:人脸美颜
D:身份识别
答案: 【人脸美颜】

2、 问题:以下关于人脸识别场景的比较，错误的是
选项：
A:商业零售中人脸识别是在识别对象不配合的条件下进行的
B:商业零售中的识别人脸时，人脸的姿态比海关签证场景更容易发生遮挡
C:商业零售场景的光照条件比海关签证场景更复杂
D:商业零售场景识别人脸时，拍摄的人脸图像分辨率更高
答案: 【商业零售场景识别人脸时，拍摄的人脸图像分辨率更高】

3、 问题:以下关于商业零售场景中人脸识别算法的描述，正确的是
选项：
A:姿态对准的特征点数量越多，识别算法的精度越高
B:识别算法估计年龄不会受光线和个人皮肤情况影响
C:深度学习使人脸检测算法的指标有了突破性的提高
D:比较检测算法的优劣时，只要看检测率的高低即可
答案: 【深度学习使人脸检测算法的指标有了突破性的提高】

4、 问题:假设某线下连锁超市注册会员是5万人，某天已知总客流为12000人，采用的会员人脸匹配算法的比对误报率为百万分之一，当天识别出的会员共计约4000人，请问当天实际上不是会员但被错误识别为会员的人大约是几个？
选项：
A:40
B:100
C:400
D:800
答案: 【400】

5、 问题:2018年FRVT非配合场景人脸身份比对的最高指标大约是误报率为百万分之一时，错误拒绝率为6%，则下面的描述正确的是
选项：
A:无法使该算法的误报率降低到亿分之一
B:无法使该算法的错误拒绝率降低到1%
C:如果将该算法的误报率降低到亿分之一，则相应的错误拒绝率可能会变小
D:如果要使算法的误报率降低，算法的错误拒绝率可能会升高到10%
答案: 【如果要使算法的误报率降低，算法的错误拒绝率可能会升高到10%】

6、 问题:【附加题】 （请阅读课程团队微信号“AI之美”所提供的课外学习资料）有两种细菌x和y，需要根据细菌外形的（长，宽，高）对十个它们的样本进行区分，已知x细菌的5个样本的尺寸是（1，7，8），（1，8，9），（2，9，1），（4，1，1），（5，2，2），y细菌5个样本的尺寸是（3，3，3），（6，1，4），（7，4，5），（8，5，6），（9，6，7） ，假设我们用细菌外形的长度<5.5作为决策树分类的第一个分裂特征，那么这次分裂前后，样本集合的熵分别是多少？
选项：
A:0.5，0
B:0.69,0.8
C:0.69，0.45
D:0.5，0.25

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