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近年来，人工智能（AI）开启了新一轮高速发展，其正逐渐从从单体智能向群体智能、自主协同智能发展。

答案：A

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（）是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。

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要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫机器学习。

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（）和（）是监督学习的代表，（）是无监督学习的代表。

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下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？ 1 树的数量
2 树的深度3 学习速率

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通过计算这些向量之间的（），就可以计算出词语之间的（），从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的。

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图像审核（比如要检测违禁品、检测目标人）中涉及到哪些技术：（）① 人脸识别② 图像分类③ 物体检测④ 图像检索

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处理实际问题时，以下什么情况下该使用
机器学习?

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下列神经网络的组织特性描述错误的是(___)

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在Python中，令x=-3,y=5，则运行x-=(x+y)*2//3后，x的值为（）。

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“大数据”一词从（）年提出来的

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近年来，人工智能（AI）开启了新一轮高速发展，其正逐渐从从单体智能向群体智能、自主协同智能发展。

答案：A

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（）是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。

A. 算法

B. 算力

C. 程序

D. 数据

解析：数据是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。

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要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫机器学习。

点击查看答案

（）和（）是监督学习的代表，（）是无监督学习的代表。

A. 回归；分类；聚类

B. 分类；聚类；回归

C. 聚类；回归；分类

点击查看答案

下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合？ 1 树的数量
2 树的深度3 学习速率

A. 只有 1

B. 只有 2

C. 只有 3

D. 都正确

解析：通常情况下，我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。学习速率在随机森林中并不是超参数。增加树的数量可能会造成欠拟合

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通过计算这些向量之间的（），就可以计算出词语之间的（），从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的。

A. 内积

B. 先后关系

C. 距离

D. 关联关系

解析：见算法解析

点击查看答案

图像审核（比如要检测违禁品、检测目标人）中涉及到哪些技术：（）① 人脸识别② 图像分类③ 物体检测④ 图像检索

A. ①②

B. ②③④

C. ②③

D. ①②③④

点击查看答案

处理实际问题时，以下什么情况下该使用
机器学习?

A. 数据分布本身随时间变化，需要程序不停的重新适应，比如预测商品销售的趋势

B. 规则复杂程度低，且问题的规模较小的问题

C. 任务的规则会随时间改变，比如生产线上的瑕疵检测

D. 规则十分复杂或者无法描述，比如人脸识别和语音识别

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下列神经网络的组织特性描述错误的是(___)

A. 可以模拟生物神经系统

B. 面向真实世界物体

C. 面向仿真环境物体

D. 作出交互反应

解析：见算法解析

点击查看答案

在Python中，令x=-3,y=5，则运行x-=(x+y)*2//3后，x的值为（）。

A. 1

B. -4

C. 3

D. 2

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“大数据”一词从（）年提出来的

A. 2008

B. 2009

C. 2010

D. 2011

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