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专题测验2
1. 分层规划中包含基本动作和高层动作。
A. 对 B. 错
2. 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。
A. 对 B. 错
3. 现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
A. 对 B. 错
4. 深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。
A. 对 B. 错
5. 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。
A. 对 B. 错
6. 启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
A. 对 B. 错
7. 语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
A. 对 B. 错
8. 下图表示的是前向状态空间搜索。
A. 对 B. 错
9. P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
A. 对 B. 错
10. 人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
A. 对 B. 错
1. 现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
A. 对 B. 错
2. 分层规划中包含基本动作和高层动作。
A. 对 B. 错
3. 启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
A. 对 B. 错
4. 谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。
A. 对 B. 错
5. P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
A. 对 B. 错
6. 下图表示的是前向状态空间搜索。
A. 对 B. 错
7. 语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
A. 对 B. 错
8. 贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
A. 对 B. 错
9. 人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
A. 对 B. 错
10. 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。
A. 对 B. 错
11. 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（）。
A. 监督学习 B. 无监督学习 C. 机器学习 D. 深度学习
12. 以下哪一项不是机器智能的来源（ ）
A. 摩尔定律 B. 数据 C. 数学模型 D. 数据结构
13. 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”。
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
14. 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。
A. 生存＋检测 B. 遗传变异 C. 自然选择 D. 适者生存
15. 算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。
A. KNN B. 决策树 C. 遗传算法 D. A*算法
16. 以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（ ）。
A. 谓词逻辑表示法 B. 脚本表示法 C. 启发式搜索 D. 产生式系统
17. 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（ ）
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
18. （）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。
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
19. 下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。
A. 路径1 B. 路径2
20. （）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A. KNN B. 决策树 C. 遗传算法 D. A*算法
11. 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（）。
A. 标签 B. 特征值 C. 数据结构 D. 拟合标签
12. 算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。
A. KNN B. 决策树 C. 遗传算法 D. A*算法
13. （）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A. KNN B. 决策树 C. 遗传算法 D. A*算法
14. 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（ ）
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
15. 深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（ ）
A. 增加数据量 B. 改变算法 C. 增加模型训练的层次 D. 增加标签量
16. 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。
A. 生存＋检测 B. 遗传变异 C. 自然选择 D. 适者生存
17. （）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。
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
18. 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。
A. 输入层 B. 输出层 C. 隐含层 D. 应用层
19. 以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（ ）。
A. 谓词逻辑表示法 B. 脚本表示法 C. 启发式搜索 D. 产生式系统
20. 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（）。
A. 监督学习 B. 无监督学习 C. 机器学习 D. 深度学习
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