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华为HCIA人工智能试题

华为HCIA人工智能试题

1.神经网络研究属于下列哪个学派[单选题1*

符号主义

连接主义(正确答案)

行为主义

以上都不是

2.以下哪个不是ModelArts开发类型[单选题]*

零基础建模

敏捷开发(正确答案)

快速建模

标准模型开发

3.HUWEIHIAIEngine无法提供以下哪个引擎[单选题|*

NLU引擎

CV引擎

ASR引擎

DSP引擎正确答案)

4.关于L1正则化与L2正则化以下表述正确的是?

[单选题]*

L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型

L1正则项有利于增强模型的泛化能力(匚礁荃案)

加上L2正则项后,无法使用梯度下降算法迭代参数值

LI,L2正则项不能作用在损失函数之上。

5.池化层一般接在哪种网络层之后。

[单选题]*

输入层

输出层

卷积层(正确答案)

全连接层

6•下列关于随机变量的分布函数,分布律,密度函数的理解描述不正确的是?

[单

选题]*

离散型随机变量没有分布函数正姜答奏)

密度函数只能描述连续型随机变量的取值规律。

分布函数描述随机变量的取值规律

分布律只能描述离散型随机变量的取值规律

7.感知器在空间中可以展现为?

[单选题]*

点正确答案)

线

平面

超平面

8.常见的聚类算法有哪些?

【单选题]*

K-means正哨答奚!

谱聚类

密度聚类

层次聚类

9.下列选项中对泊松分布与二项分布的关系描述正确的是?

[单选题]*

泊松分布可以代替二项分布

泊松分布是二项分布当n很大p很小时的近似计算正希答実)

泊松分布与二项分布的数学模型都是拉格朗曰概型

泊松分布与二项分布没有关系

10.Python3中5/2的结果是?

[单选题]*

3

2

2.5(正确答案)

1

H.人工智能现在的技术应用方向主要有*

控制系统

语音识别(正确答案)

计算机视觉正銅答奏)

自然语言处理正确答案)

12.以下哪些是ModelsArts开发模式*

自定义开发正确答奚)

迭代学习

数据标注(正确答案

自动学习(正确答案)

13.tf.keras.preprocessing的作用是?

[单选题]*

keras模型部署工具

keras数据处理工具三确荃昊)

Keras生成模型工具

Keras内置优化器

14.Python具备以下哪些特性*

面向对象(正确答案)

开源(正确答案)

简单(正确答案)

解释性

15.以下哪些选项是决策树用于划分节点的依据。

*

ID3(正确答案)

Gini系数匚确答案)

信息!

tfr正确答案)

CART正确答荚)

16.以下标识符命令错误的是*

print正确答案)

If

_0a

aO*正确答案)

17.Python可以用在以下哪些领域中*

网站开发(正确答案)

人工智能正為答奚)

APP正确答案)

数据科学(正确答案)

1&以下属于Python操作MySQL数据库操作步骤是?

*

建立数据库连接(正确答案)

执行SQL语句正弟答奈)

安装PyMysql正確答案)

关闭数据库连接正确答案)

答案CABD

19.以下选项中对随机变量数值特征描述正确的是?

*

期望越大,方差越小

方差反映的是随机变量和其数学期望之间的偏离程度(正确答案)

期望反映的是随机变量取值的平均水平正确答案)

相关系数用来度量两个变量间的线性关系(正确答案)

20•模型训练中避免过拟合的策略有哪些?

*

提前停止训练(正确答案)

Dropout正:

角答矣)

延迟停止训练(正确答案)

L2,L1正则正确答案)

21•以下关于张量说法正确的是。

*

四阶及以上的张量,如四维及以上的向量一样没有直接的几何意义。

(正确答妄1

数组是一个张量■正确答宾)

TensorFlow中的运算与模型优化过程都是基于张量完成的。

(正確荃秦i

—个矩阵是一个二阶张量。

(正确答案)

22.关于卷积神经网络池化成层以下描述正确的是?

*

经过池化的特征图像变小了(正确答奚,

池化操作采用扫描窗口实现正看答奏)

池化层可以起到降维的作用正确答冥)

常用的池化方法有最大池化和平均池化正參答奏)

23.以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题?

*

ReLU

Tanh(正巴角答委)

Softplusi正手答矣)

SigmoidiZ^答Pl>

24.tf.keras.losses下内置的损失函数有?

*

绝对百分比误差(正确答案)

相似度

二进制交叉嫡损失正场答冥)

误差平方损失〔正确答案)

25.TensorFlow2.0支持的服务有?

*

Lite(正确答案)

TensorFlow2.0核心库E孚答奚)

JavaScript答奏〉

Extended正手答S)

26.关于矩阵分解,以下描述正确的是?

*

只有方阵才能进行奇异值分解。

对矩阵A进行奇异值分解,其左奇异矩阵与右奇异矩阵都是正交矩阵。

正手答奏)

—个矩阵乘以其特征向量后,向量只发生伸缩变化。

奇异值越大,其所对应的奇异向量上包含的信息量越大。

(正确答実)

27.对一个矩阵进行奇异值分解,其奇异值矩阵一定是一个方阵且奇异值一直按从大到小的顺序排列。

[单选题]*

错正涓答案)

28•—个向量乘以一个正交矩阵后,矩阵对向量值产生伸缩作用,而没有旋转和空

间映射作用[单选题1*

错正确答案)

29.梯度的方向是最大方向导数的方向。

[单选题]*

对正确答案)

30.并发是指多个任务同时执行,使用Python中多进程可以完成并发操作[单选题]

*

True{正笹答奏)

False

31.HIAIFoundation不支持稀疏化模型加速[单选题]*

True

False(正确答案)

32.json格式的数据就是python中的字典[单选题]*

True

False(正确答案)

33.TensortFlow是当下最流行的深度学习框架之一。

[单选题]*

对正确答案)

34.TensorFlow2.0中gather用来增加维度[单选题]*

错正确答案)

35.TensortFlow是一个用于机器学习和深度学习的端到端开源平台。

[单选题]*

对(正确答案)

36.—阶张量是一个标量[单选题1*

对正确答案)

37.智能音箱是语音处理典型应用场景之一[单选题]*

True;正弟答案)

False

38.Keras中model.summary()是用来打印网络概况的方法。

[单选题]*

对(正确答案)

39•全连接层一般位于整个网络的中间位置,用于减少参数量。

[单选题]*

错正确答案)

40.tf.keras.datasets可以查看keras中内置的数据集[单选题]*

错正确答案)

41.点估计中无偏估计是指估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。

[单选题]*

对(正确答错

42.朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布。

[单选题]*

错(正确答案)

43•点估计的有效性越高,估计量的离散程度就越高。

[单选题]*

错正确答案)

44•小批量梯度下降中的小批量体现在?

[单选题1*

每次参数迭代时都从误差中抽取一部分进行训练。

每次参数迭代时都从超参数中抽取一部分进行训练。

每次参数迭代时都从特征中抽取一部分进行训练。

每次参数迭代时都从数据集中抽出一部分进行训练正诸答奏」

45.以下关于哪些结构属于LSTM?

*

输入门正确答案)

遗忘门[正确答案)

记忆门

输出门(正确答案)

46.在深度学习模型训练的过程中,常见的优化器有哪些?

*

Momentunn正涓答矣)

Adagrad(正确答奚)

SGD(正确答案)

Adam:

正璃答冥)

47.Softmax函数常用作多分类任务的输出层。

[单选题1*

True(正确答案)

False

48•循环神经网络所使用的训练法则叫做时序反向传播,简称BPTT。

[单选题]*

True{正瑁答案)

False

49.关于反向传播,以下说法错误的是?

[单选题]*

反向传播会经过激活函数

反向传播只能在前馈神经网络中运用正手荃奏,

反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重。

反向传播指的是误差通过网络反向传播。

50•关于卷积神经网络以下说法错误的是?

[单选题]*

常见的池化层有最大池化与平均池化

卷积核不可以用来提取图片全局特征。

正予答真)

在处理图片时,是以扫描窗口的方式对图像做卷积

卷积神经网络可以包含卷积层,池化层和全连接层

51.卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享[单选题]*

对(正确答案)

52.以下不属于对抗生成网络的应用是?

[单选题]*

文字生成

数据増强

图像生成

图像识别(正确答案)

53.循环神经网络可以捕捉序列化数据中的动态信息。

[单选题]*

对(正确答案)

54.人工智能包括哪些要素?

*

算法(正确答案)

数据(正确答案)

场景'正确答案)

算力(正确答案)

55.现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段。

【单选题]*

对正确答案)

56.重复性强,要求弱社交能力的工作是最容易被AI取代的工作。

[单选题]*

对(正确答案)

57.HiAIService包含以下哪些平台*

快服务智慧平台正确答案,

小艺对话开发平台(正确答矣)

IOS应用开发平台

安卓应用开发「正确答冥)

58•关于迭代器和生成器以下说法正确的是?

*

迭代器对象中只实现了」"r方法。

yield和retum作用一样

列表就是一个迭代器。

(正确答案)

生成器会保存当前状态。

(正确答案)

59.Python的可以用在以下哪些领域。

*

人工智能「正勇答寰)

APP(正确答案)

网站开发(正确答案)

数据科学(正确答案)

60.Python支持多版本共存[单选题]*

对(正确答案)

61.关于Python正确的是?

*

Python中的异常只能系统抛出。

使用try语句可以捕获异常'正予答矣、

用户可以自定义异常,正确答案)

异常不会终止程序的执行。

62.关于函数参数中的決args说法正确的是?

*

*args以字典的形式接收参数。

*args可以在函数的其他参数前定义。

*args必须出现在所有参数的最后。

£确荟案)

*args可以接收多个参数三确答案)

63.Python的类中使用双下划线开头的方法可能是私有方法[单选题]*

对(正确答错

64.以下说法正确的是*

若函数在某一点处方向导数存在,则其方向导数唯一(正确答奚)

函数的极值点一定是驻点

函数的驻点一定是极值点

若函数在某点梯度存在,则其梯度唯一(正确答案)

65.协方差矩阵是对称矩阵,且对角线上的元素是两两随机变的协方差[单选题]*

对(正确答案)

66.关于正态分布描述错误的是?

*

标准差越大,正态分布曲线越陡。

(正确答衰)

服从标准正态分布的随机变量t,其均值与方差均为0。

正态分布在均值处取得最大值。

标准差越大,正态分布曲线越缓。

67•最优化问题根据约束条件可分为以下哪些类?

*

无约束问题正为答实)

等式约束问题(正确答案)

不等式约束问题(正确答案)

半约束问题

68.—个矩阵就对应一个线性变换,通过矩阵乘法实现[单选题]*

对(正确答案)

69•已知原因求解件发生的概率通常被叫做条件概率,也叫先验概率。

[单选题]*

A.True正确答案)

B.False

70.Q77•以下属于激活函数的是*

A.Adam

B.sigmoid琏答案)

C.Relu正确答奏)

D.softmax正确答奚)

71.Keras中的model.sumnary(是用来打印网络概况的方法。

)[单选题]*

对(正确答案)

72•下列选项中,不是TensorFlow2.0支持的运算符是?

[单选题]*

//

@

八(正确答案)

POW

73•创建网络层时,添加dropout的主要目的是什么?

[单选题]*

防止过拟合正涓答案)

提取图像特征

起到分类器的作用

増加非线性

74.TensorFlow发布过的版本有?

*

1(正确答案)

2(正确答案)

0.1(正确答案)

3

75.—个汽车公司的产品,A厂占40%,B厂占60%.A的次品率是1%,B的次品

率是2%,现在抽出一辆汽车是次品,问是A生产的可能性是多少[单选题]*

0.25(正确答案)

0.5

0.2

0.3

76.朴素贝叶斯算法不需要样本特征之间的独立同分布。

[单选题]*

错正确答案)

77.以下哪个选项不是参数估计的评价指标?

[单选题]*

—致性

无偏性

自适应正确答案)

有效性

78.以下属于机器学习算法的有?

*

有监督学习(正确答案)

无监督学习(正确答案)

强化学习(正确答案)

半监督学习[正确答案)

79.点估计的有效性越高,估计t的离散程度就越高[单选题]*对

错(正确答案)

80•关于循环神经网络以下说法错误的是?

【单选题1*

循环神经网络可以简写为RNN

LSTM无法解决梯度消失的问题

LSTM也是一种循环神经网络

循环神经网络可以根据时间轴展开

81.以下哪些是属于深度学习算法的激活函数*

ReLUf正确答奏)

Sin

Tanh(正确答案)

Sigmoidf正:

誦答奏)

82.深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的*

模型训练(正确答案)

特征选择

分析定位任务

特征提取(正确答案)

83•关于对抗生成网络以下说法错误的是。

【单选题]*

判别模型需要输入带标签的真实样本。

对抗生成网络包含生成模型与判别模型。

对抗生成网络不能用来产生新的图片。

(正确答案)

生成模型的输入可以是随机数。

84.以下哪个激活函数可以很好地解决梯度消失问题?

[单选题]*

Relu正确答案)

Tanh

Softsign

Sigmoid

85•深度学习在以下哪些领域当中有广泛的应用。

*

辅助决策(正确答案

语音处理(正确答案

自然语言处理(正确答案)

图像处理(正确答案)

86.以下关于优化器的说法正确的是?

[单选题]*

Adagrad优化器学习率不是自动更新的

SGD,MBGD和动量优化器的共同特点是每次迭代都用相同学习率进行更新。

三确答案)

Adam优化器与Adagrad优化器之间没有联系。

动量优化器的学习率不需要手动设置。

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