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国家开放大学人工智能专题1
贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
下图表示的是前向状态空间搜索。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。
Image
单选题 (2 分) 2分
A.
路径1
B.
路径2
以下哪一项不是机器智能的来源（ ）
单选题 (2 分) 2分
A.
摩尔定律
B.
数据
C.
数学模型
D.
数据结构
下面的动物识别系统中，我们可以在方框中点击所知动物的某些特征，计算机可以据此来识别该动物。这一系统所使用的知识表示方法是（ ）
单选题 (2 分) 2分
A.
图搜索表示法
B.
脚本表示法
C.
产生式系统
D.
问题归约法
贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。
单选题 (2 分) 2分
A.
贝叶斯
B.
朱迪亚·珀尔
C.
高斯
D.
康托尔
（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。
单选题 (2 分) 2分
A.
亚瑟·塞缪尔
B.
冯·诺依曼
C.
托马斯·贝叶斯
D.
艾伦·麦席森·图灵
机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。
单选题 (2 分) 2分
A.
监督学习
B.
无监督学习
C.
机器学习
D.
深度学习
当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。
单选题 (2 分) 2分
A.
约翰•霍兰德
B.
亚瑟·塞缪尔
C.
冯·诺依曼
D.
艾伦·麦席森·图灵
遗传算法具有（）的迭代过程的搜索算法。也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
单选题 (2 分) 2分
A.
生存＋检测
B.
遗传变异
C.
自然选择
D.
适者生存
人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。
单选题 (2 分) 2分
A.
标签
B.
特征值
C.
数据结构
D.
拟合标签
当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
单选题 (2 分) 2分
A.
输入层
B.
输出层
C.
隐含层
D.
应用层
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
下图表示的是前向状态空间搜索。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
判断题 (2 分) 2分
A.对
B.错
下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。
Image
单选题 (2 分) 2分
A.
路径1
B.
路径2
以下哪一项不是机器智能的来源（ ）
单选题 (2 分) 2分
A.
摩尔定律
B.
数据
C.
数学模型
D.
数据结构
下面的动物识别系统中，我们可以在方框中点击所知动物的某些特征，计算机可以据此来识别该动物。这一系统所使用的知识表示方法是（ ）
单选题 (2 分) 2分
A.
图搜索表示法
B.
脚本表示法
C.
产生式系统
D.
问题归约法
贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。
单选题 (2 分) 2分
A.
贝叶斯
B.
朱迪亚·珀尔
C.
高斯
D.
康托尔
（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。
单选题 (2 分) 2分
A.
亚瑟·塞缪尔
B.
冯·诺依曼
C.
托马斯·贝叶斯
D.
艾伦·麦席森·图灵
机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。
单选题 (2 分) 2分
A.
监督学习
B.
无监督学习
C.
机器学习
D.
深度学习
当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。
单选题 (2 分) 2分
A.
约翰•霍兰德
B.
亚瑟·塞缪尔
C.
冯·诺依曼
D.
艾伦·麦席森·图灵
遗传算法具有（）的迭代过程的搜索算法。也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
单选题 (2 分) 2分
A.
生存＋检测
B.
遗传变异
C.
自然选择
D.
适者生存
人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。
单选题 (2 分) 2分
A.
标签
B.
特征值
C.
数据结构
D.
拟合标签
当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
单选题 (2 分) 2分
A.
输入层
B.
输出层
C.
隐含层
D.
应用层