人工智能基础概念题库与参考答案解析
一、单选题（共20题，每题1分，共20分）
1.一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（）。
A、VJ
B、C#
C、Foxpro
D、LISP
正确答案：D
答案解析：LISP是一种人工智能语言。它在人工智能领域有广泛应用，特别是在符号处理、知识表示和推理等方面。A选项VJ不是常见的人工智能语言；B选项C#是一种通用的编程语言，常用于软件开发等领域，并非专门的人工智能语言；C选项Foxpro是一种数据库管理系统相关的语言，不属于人工智能语言。
2.下列哪一个不是神经网络的代表（）
A、卷积神经网络
B、递归神经网络
C、残差网络
D、xgboost算法
正确答案：D
答案解析：XGboost算法是一种梯度提升算法，不属于神经网络。卷积神经网络、递归神经网络、残差网络都属于神经网络的不同类型。
3.时间序列分析方法的选择，主要取决于需要解决的问题，以及时间序列的()。
A、特点
B、离散度
C、聚合度
D、线性关系
正确答案：A
答案解析：时间序列分析方法的选择主要取决于要解决的问题以及时间序列自身的特点，不同特点的时间序列适用不同的分析方法。离散度主要描述数据的分散程度，聚合度并非时间序列分析方法选择的关键决定因素，线性关系只是时间序列特点的一部分，不如特点表述全面。所以主要取决于时间序列的特点，答案选A。
4.新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以（）为核心，以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点
A、云平台
B、软件
C、算力
D、算法
正确答案：D
答案解析：新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以算法为核心，算法在其中起到关键的驱动和支撑作用。数据和硬件是基础条件，在此之上通过先进的算法来提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互等多方面的能力。软件包含了算法等内容，但这里强调核心是算法更为准确；算力是硬件提供的能力，并非核心；云平台是提供服务的一种形式，也不是关键共性技术的核心。
5.在数据加工过程中，将特征值按比例缩小，使之落入一个特定的区间的方法是()
A、标准化
B、平滑处理
C、特征构造
D、聚集
正确答案：A
答案解析：标准化是将特征值按比例缩小，使之落入一个特定的区间，如常见的将数据缩放到[0,1]区间等，以消除不同特征之间量纲的影响。平滑处理主要是对数据进行去噪等操作；特征构造是通过对已有特征进行组合等方式创造新特征；聚集是对数据进行分组等操作。所以答案是[A]
6.以下()不属于机器学习中基于实例学习方法。
A、ID3算法
B、K近邻方法
C、局部加权回归法
D、基于案例的推理
正确答案：A
答案解析：ID3算法是决策树学习算法，不属于基于实例学习方法。K近邻方法是基于最近邻实例进行分类或回归；局部加权回归法根据局部的实例来构建回归模型；基于案例的推理是基于过去的实例案例进行推理决策，它们都属于基于实例学习方法。
7.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片
B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算
C、目前处于成熟高速发展阶段
D、相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
正确答案：C
答案解析：人工智能芯片是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片，能更好地适应人工智能中大量矩阵运算，相对于传统CPU处理器，具有很好的并行计算性能。目前人工智能芯片仍处于发展阶段，尚未达到成熟高速发展阶段，C选项表述错误。
8.下列哪项不是目前深度学习的必备技术？
A、反向传播算法
B、卷积可视化解释
C、非线性激活函数
D、深度神经网络
正确答案：B
答案解析：深度学习的必备技术主要包括反向传播算法用于计算梯度以更新模型参数、非线性激活函数赋予模型非线性拟合能力、深度神经网络构建多层结构进行复杂模式学习。而卷积可视化解释并不是深度学习的必备基础技术。
9.视觉编码的前提是分析并了解目标用户的，尽量降低目标用户的
A、视觉感知习惯；感知时间
B、视觉感知特征；感知障碍
C、视觉感知习惯；感知障碍
D、视觉感知特征；感知时间
正确答案：B
10.用Tensorflow处理图像识别任务时，若输入数据的形状为[64,224,224,3]，下面说法正确的是
A、每一张图片都是二值图片
B、每一张图片都是三通道图片
C、模型一次处理224张图片（batchsize为224）
D、以上选项均不正确
正确答案：B
答案解析：输入数据形状为[64,224,224,3]，其中最后一维的3表示通道数，所以每一张图片都是三通道图片。A选项二值图片通道数一般为1；C选项batchsize为64，表示模型一次处理64张图片。
11.下列哪一项属于特征学习