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题目：P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。
题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
题目：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。
题目：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。
题目：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。
题目：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。
题目：下图表示的是前向状态空间搜索。
题目：现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
题目：语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，雅法表示一系列动作、一个事件等的知识。
题目：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。
"题目：（）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，规避一些雅用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A. A*算法
B. KNN
C. 决策树
D. 遗传算法"
"题目：（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器雅法超越人类，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. 艾伦·麦席森·图灵
B. 冯·诺依曼
C. 托马斯·贝叶斯
D. 亚瑟·塞缪尔"
"题目：贝叶斯认为概率是（ ）。
A. 对事物发生可能性的一种合理置信度
B. 基于不确定性因素的考虑
C. 建立在主观判断基础上的
D. 绝对一致条件下的重复行为的频率"
"题目：贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。
A. 贝叶斯
B. 高斯
C. 康托尔
D. 朱迪亚·珀尔"
"题目：贝叶斯网络是一个（）。
A. 雅向环形图
B. 雅向雅环图
C. 有向环形图
D. 有向雅环图"
"题目：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. 输出层
B. 输入层
C. 隐含层
D. 应用层"
"题目：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. 艾伦·麦席森·图灵
B. 冯·诺依曼
C. 亚瑟·塞缪尔
D. 约翰?霍兰德"
"题目：定义规划任务的要素有：（）。
A. 动作
B. 节点
C. 目标
D. 状态"
"题目：机器通过“学习”也能掌握这种分门别类的技能，如识别人脸，或者区分两种花。像这样能够完成分类任务的人工智能系统，被称为分类器。机器分类的流程可以被抽象为（）和（）这两个环节。
A. 分类器建立
B. 分类器训练
C. 提取特征
D. 学习特征"
"题目：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. 机器学习
B. 监督学习
C. 深度学习
D. 雅监督学习"
"题目：假设有一个能自己打扫卫生的真空吸尘器，它的世界只有两块地毯那么大。它可以感知自己处于哪块地毯，这块地毯是干净的还是脏的。它可以选择向左移动（R）、向右移动（L）、吸尘（S），或者什么也不做。下面是吸尘器清扫地毯这个问题的状态空间图，图中的“R”“L”“S”等称为这个问题的（ ）。
A. 解
B. 算符
C. 算子
D. 状态"
"题目：人工智能中问题求解的目的包括：（ ）。
A. 不论付出多少时间，都要找出所有的解。
B. 让机器举一反三，具有解决同类问题的能力。
C. 让机器自动找出某问题的正确解决策略。
D. 用最小的存储空间，最快的时间找到最佳解。"
"题目：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. 拟合标签
C. 数据结构
D. 特征值"
"题目：深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（? ? ）
A. 改变算法
B. 增加标签量
C. 增加模型训练的层次
D. 增加数据量"
"题目：手机上的智能语音助手，之所以能解答我们的问题是由于（ ）？
A. 基于其对人类自然语言的理解
B. 基于其庞大的符号知识库
C. 它可以凭借其逻辑能力推理并解答问题
D. 它可以先识别动词和名词，将名词变成符号，将动词变成关系，然后在知识库中找到它们。"
"题目：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. A*算法
B. KNN
C. 决策树
D. 遗传算法"
"题目：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
"
"题目：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. 产生式系统
B. 脚本表示法
C. 图搜索表示法
D. 问题归约法"
"题目：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. 适者生存
C. 遗传变异
D. 自然选择"
"题目：以下哪一项不是机器智能的来源（? ??）
A. 摩尔定律
B. 数据
C. 数据结构
D. 数学模型"
"题目：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. 产生式系统
B. 脚本表示法
C. 启发式搜索
D. 谓词逻辑表示法"
"题目：在A* 算法中，当我们找寻当前节点的相邻子节点时，需要考虑（）。
A. 如果该子节点不在任何列表中，则将其加入到Open列表，并计算F值，设置其父节点为当前节点。
B. 如果该子节点已经在Close列表中，则我们可以直接丢弃它。
C. 如果该子节点已经在Open列表中，则我们需要检查其通过当前节点计算得到的F值。如果比它原有计算的F值更小。如果更小则更新其F值，并将其父节点设置为当前节点。如果没有更小，则保持它原有的父节点和F值
D. 雅论是否在open列表中，都需要重新更新找到的子节点。并且重新计算F值。"
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发表于 2022-8-17 13:26:29
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