人工智能 (AI) 已成为当今世界最热门的技术领域之一。与传统的编程模式不同，AI 可以学习人类的行为模式，自动地进行决策和预测。这种能力的实现依赖于训练出高质量的 AI 模型。那么，如何训练 AI 模型呢？本文将介绍如何从数据准备到模型优化，一步步训练出高质量的 AI 模型。

一、数据准备

数据是训练 AI 模型的重要基础，只有高质量的数据才能训练出高质量的模型。数据准备包括以下几个方面：

• 数据收集：采集大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据，以供 AI 模型进行学习和训练。
• 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和处理，删除无用的数据，处理缺失值、异常值等，保证数据的质量。
• 数据标注：对需要进行分类、聚类、预测等任务的数据进行标注，标注的数据要准确、全面、一致。

二、模型设计

模型设计是训练 AI 模型的核心环节，模型的设计直接影响到模型的性能。模型设计包括以下几个方面：

• 选择算法：根据任务的需求，选择合适的算法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
• 构建网络结构：构建神经网络结构，确定各层的节点数、激活函数、损失函数等。
• 参数设置：设置参数的初值、学习率、正则化等。

三、模型训练

通过数据准备和模型设计，可以开始模型的训练。模型训练包括以下几个方面：

• 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
• 训练模型：使用训练集训练模型，调整模型参数，使模型的损失函数最小化。
• 验证模型：使用验证集评估模型的性能，判断模型是否出现过拟合或欠拟合的情况。
• 测试模型：使用测试集测试模型的泛化性能，评估模型在未见过的数据上的表现。

四、模型优化

经过模型训练，可以得到一个初步的 AI 模型。为了进一步提升模型性能，可以进行模型优化，主要包括以下几个方面：

• 调整参数：调整模型参数，如学习率、正则化等，以提升模型的泛化性能。
• 调整网络结构：可以增加或减少网络层数、节点数等，提升模型的性能。
• 集成学习：利用多个模型的预测结果进行集成，提升模型的性能。

本文介绍了从数据准备到模型优化的整个 AI 模型训练过程。模型训练是 AI 技术的核心，只有通过数据的充分准备、模型的精心设计和训练、以及模型的持续优化，才能训练出高质量的 AI 模型，为企业提供更好的服务。

AI干货分享：PaddlePaddle官方九大NLP模型盘点

引言自然语言处理（NLP）主要是研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。 基于神经网络的深度学习技术具有强大的表达能力、端到端解决问题的能力，因而在NLP任务的应用上越来越广泛和有效。 近日，网络PaddlePaddle开源了语义表示模型ERNIE，在多个中文NLP任务上表现超越了谷歌的BERT（请参考链接），展示了网络在NLP技术的领先能力，同时也表明PaddlePaddle作为国内目前唯一功能完备的深度学习平台，在不断得夯实框架能力,并引领技术进步。 实际上除了ERNIE，PaddlePaddle官方还有很多其他的NLP模型，覆盖了包括语义表示、语义匹配、阅读理解、机器翻译、语言模型、情感倾向分析、词法分析等各项NLP任务。 本文将对这些模型做一些梳理和介绍。 语义表示-ERNIE知识增强的语义表示模型ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）通过对词、实体等语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示。 相较于BERT学习原始语言信号，ERNIE直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。 ERNIE模型本身保持基于字特征输入建模，使得模型在应用时不需要依赖其他信息，具备更强的通用性和可扩展性。 相对词特征输入模型，字特征可建模字的组合语义，例如建模红色，绿色，蓝色等表示颜色的词语时，通过相同字的语义组合学到词之间的语义关系。 此外，ERNIE的训练语料引入了多源数据知识。 除了百科类文章建模，还对新闻资讯类、论坛对话类数据进行学习，这里重点介绍下论坛对话建模。 对于对话数据的学习是语义表示的重要途径，往往相同回复对应的Query语义相似。 基于该假设，ERINE采用DLM（DialogueLanguageModel）建模Query-Response对话结构，将对话Pair对作为输入，引入DialogueEmbedding标识对话的角色，利用DialogueResponseLoss学习对话的隐式关系，通过该方法建模进一步提升模型语义表示能力。 ERNIE在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理（NLP）各类中文任务上的验证显示，模型效果全面超越BERT，如下表所示。 项目地址：ERNIE:语义匹配-DAM,AnyQ-SimNet语义匹配是一种用来衡量文本相似度的NLP任务。 很多NLP的任务可以转化为语义匹配问题。 比如搜索可以认为是查询词与文档之间的语义匹配问题，对话系统、智能客服可以认为是问题和回答之间的语义匹配问题。 PaddlePaddle官方提供了两种语义匹配相关的模型：DAM和AnyQ-SimNet。 深度注意力匹配网络DAM（DeepAttentionMatchingNetwork）DAM是一个完全基于Attention机制的神经匹配网络。 DAM的动机是为了在多轮对话中，捕获不同颗粒度的对话元素中的语义依赖，从而更好地在多轮上下文语境中回复。 它可用于检索式聊天机器人多轮对话中应答的选择。 DAM受启发于机器翻译的Transformer模型。 将Transformer关键的注意力机制从两个方面进行拓展，并将其引入到一个统一的网络之中。 （1）自注意力机制（Self-Attention）通过从词嵌入中叠加注意力机制，逐渐捕获不同颗粒度的语义表示。 这些多粒度的语义表示有助于探索上下文和回答的语义依赖。 （2）互注意力机制（Cross-Attention）贯穿于上下文和回答的注意力机制，可以捕获不同语段对的依赖关系，从而在多轮上下文的匹配回答中为文本关系提供互补信息。 DAM模型网络结构该模型在Ubuntu和豆瓣对话两个语料库上测试了多轮对话任务，如下表所示，相比其他模型有最优的效果。 DAM模型的效果对比PaddlePaddle开源的DAM项目提供了数据准备、模型训练和推理等详细的应用步骤。 该项目的地址为：是网络自主研发的语义匹配框架，该框架在网络内有广泛的应用，主要包括BOW、CNN、RNN、MM-DNN等核心网络结构形式，同时基于该框架也集成了学术界主流的语义匹配模型。 使用SimNet构建出的模型可以便捷的加入AnyQ系统中，增强AnyQ系统的语义匹配能力。 Paddle版本Simnet提供了BOW，CNN，LSTM及GRU四种网络实现，可以通过配置文件的形式灵活选择您需要的网络，损失函数，训练方式。 PaddlePaddle官方提供了完整的数据准备、训练和推理的相关使用方法。 SimNet项目链接：阅读理解-DuReader机器阅读理解是指让机器像人类一样阅读文本，提炼文本信息并回答相关问题。 对人类而言，阅读理解是获取外部知识的一项基本且重要的能力。 同样，对机器而言，机器阅读理解能力也是新一代机器人应具备的基础能力。 DuReader是一个解决阅读理解问题的端到端模型，可以根据已给的文章段落来回答问题。 模型通过双向Attention机制捕捉问题和原文之间的交互关系，生成Query-Aware的原文表示，最终基于Query-Aware的原文表示通过PointNetwork预测答案范围。 DuReader模型在最大的中文MRC开放数据集——网络阅读理解数据集上，达到了当前最好效果。 该数据集聚焦于回答真实世界中开放问题，相比其他数据集，它的优点包括真实的问题、真实的文章、真实的回答、真实的场景和翔实的标注。 DuReader受启发于三个经典的阅读理解模型（Bi-DAF、Match-LSTM和R-NET），是一个双向多阶段模型，共有5层：词嵌入层——用预训练词嵌入模型将每一个词映射到一个向量上编码层——用双向LSTM网络为每一个问题和段落的位置抽取上下文信息Attentionflow层——耦合问题和上下文向量，为上下文中的每一个词生成query-aware特征向量Fusion层——利用双向LSTM网络捕获上下文的词之间的相互信息解码层——通过问题的attention池化的answerpoint网络定位答案在段落中的位置。 PaddleGithub链接：机器翻译-TransformerTransformer最早是谷歌提出的一种用以完成机器翻译等Seq2Seq学习任务的一种全新网络结构，它完全使用Attention机制来实现序列到序列的建模，相比于以往NLP模型里使用RNN或者编码-解码结构，具有计算复杂度小、并行度高、容易学习长程依赖等优势,整体网络结构如图1所示。 图1：Transfomer模型结构Encoder由若干相同的layer堆叠组成，每个layer主要由多头注意力（Multi-HeadAttention）和全连接的前馈（Feed-Forward）网络这两个sub-layer构成。 Multi-HeadAttention在这里用于实现Self-Attention，相比于简单的Attention机制，其将输入进行多路线性变换后分别计算Attention的结果，并将所有结果拼接后再次进行线性变换作为输出。 参见图2，其中Attention使用的是点积（Dot-Product），并在点积后进行了scale的处理以避免因点积结果过大进入softmax的饱和区域。 Feed-Forward网络会对序列中的每个位置进行相同的计算（Position-wise），其采用的是两次线性变换中间加以ReLU激活的结构。 图2：多头注意力（Multi-HeadAttention）此外，每个sub-layer后还施以ResidualConnection和LayerNormalization来促进梯度传播和模型收敛。 PaddlePaddle官方提供了该模型的数据准备、训练和推理等方法。 目前在未使用modelaverage的情况下，英德翻译basemodel和bigmodel八卡训练100K个iteration后测试BLEU值如下表所示：Transformer模型支持同步或者异步的分布式训练。 Paddle官方提供了详细的配置方法。 Github项目地址：语言模型-LSTM，GRURNN、LSTM和GRU是深度学习在NLP中应用的基础语言模型。 RNN模型在同一个单元中，每个时刻利用当前和之前输入，产生当前时刻的输出，能够解决一定时序的问题，但是受到短时记忆影响，很难将信息从较早的时间传到较晚的时间。 LSTM通过引入门结构（forget，input，output三种门结构），能够将序列的信息一直传递下去，能够将较早的信息也引入到较晚的时间中来，从而客服短时记忆。 GRU与LSTM非常相似，但是只有两个门（update，reset），因而参数更少，结构简单，训练更简单。 Paddle提供了基于PennTreeBank(PTB)数据集的经典循环神经网络LSTM语言模型实现，通过学习训练数据中的序列关系，可以预测一个句子出现的的概率。 Paddle也提供了基于PennTreeBank(PTB)数据集的经典循环神经网络GRU语言模型实现，在LSTM模型基础上做了一些简化，保持效果基本持平的前提下，模型参数更少、速度更快。 Github链接：情感倾向分析-Senta情感倾向分析针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。 情感类型分为积极、消极、中性。 情感倾向分析能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有力的决策支持。 Senta模型是目前最好的中文情感分析模型，可自动判断中文文本的情感极性类别并给出相应的置信度。 它包含有以下模型：?Bow(BagOfWords)模型--是一个非序列模型。 使用基本的全连接结构。 ?浅层CNN模型--是一个基础的序列模型，能够处理变长的序列输入，提取一个局部区域之内的特征。 ?单层GRU模型--序列模型，能够较好地解序列文本中长距离依赖的问题。 ?单层LSTM模型--序列模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题。 ?双向LSTM模型--序列模型，通过采用双向LSTM结构，更好地捕获句子中的语义特征。 网络AI平台上情感倾向分析模块采用此模型进行训练和预测。 下图展示了这种模型的原理。 基于Bi-LSTM的情感分类模型总体来说，基于Bi-LSTM的情感分类模型包括三层：单词语义层，句子语义层，输出层。 1.单词语义层，主要是将输入文本中的每个单词转化为连续的语义向量表示，也就是单词的Embedding。 2.句子语义层，通过Bi-LSTM网络结构，将单词语义的序列转化为整个句子的语义表示。 3.输出层，基于句子语义计算情感倾向的概率。 在PaddlePaddle的该模型项目地址上，给出来在C-API目录下给出了bilstm_net模型的下载脚本，可供用户下载使用（模型可支持C-API、python两种预测方式），该模型在网络自建数据集上的效果分类准确率为90%。 Github项目地址：中文词法分析-LACLAC是一个联合的词法分析模型，能够整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别等NLP任务。 LAC既可以认为是LexicalAnalysisofChinese的首字母缩写，也可以认为是LACAnalyzesChinese的递归缩写。 中文分词--是将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程词性标注（Part-of-Speechtagging或POStagging）--是指为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程命名实体识别（NamedEntityRecognition简称NER）--即专名识别，是指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等LAC基于一个堆叠的双向GRU结构（Bi-GRU-CRF），在长文本上准确复刻了网络AI开放平台上的词法分析算法。 网络结构如下图所示。 用两个Bi-GRU堆叠的Bi-GRU-CRF网络Bi-GRU是GRU网络的一种拓展，由一个反向的GRU与一个正向的GRU耦合而成，将一个完整的句子作为。 两个GRU的输入相同，但是训练方向相反。 两个网络的结果拼接以后作为输出。 堆叠多个Bi-GRU可以形成深度的网络，从而能够促进语义的表示能力。 本模型堆叠了两层Bi-GRU。 之后，将Bi-GRU的输出连到一个全连接层。 它将Bi-GRU层的输出转为一个多维度向量，向量的维度是所有可能标签的数量。 整个网络最上方，使用了CRF（条件随机场）对最后的标签做联合解码。 效果方面，分词、词性、专名识别的整体准确率95.5%；单独评估专名识别任务，F值87.1%（准确90.3，召回85.4%），总体略优于开放平台版本。 在效果优化的基础上，LAC的模型简洁高效，内存开销不到100M，而速度则比网络AI开放平台提高了57%。 Github链接：官方模型库Github地址项目地址：

人工智能基础答案2023，是什么？求答案

智慧树人工智能基础答案2023如下：

第一章测试

1、（）被称为“人工智能之父”。（）A：亚瑟·塞缪尔B：约翰·冯·诺依曼C：约翰·麦卡锡D：唐纳德·赫布答案：C

2、2016年3月9日至15日，谷歌AlphaGo机器人在围棋比赛中以比分（）击败了世界冠军李世石。（）A：4：1B：4：2C：5：0D：3：2答案：A

3、约瑟夫·魏岑鲍姆教授开发的（）,实现了计算机与人通过文本进行交流。（）A：ELIZAB：谷歌Allo C：微软小冰D：苹果Siri答案：A

4、在1986年，罗斯·昆兰提出了（）概念，这是机器学习另一个主流的闪光点。（）A：感知机B：决策树C：BP D：随机森林答案：B

5、首次提出“人工智能”是在（）年。（）A：1946 B：1916 C：1956D：1960答案：B

6、人工智能发展的驱动力包括（）。（）A：资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起B：深度学习研究成果卓著,带动算法模型持续优化C：数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升D：人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长答案：ABCD

7、人工智能产业链关键技术，主要分哪三个核心层（）。（）A：技术层B：基础层C：中间层D：应用层答案：ABD

8、克劳德·香农提出用二进制替代十进制运算，并将计算机分成了5大组件。（）A：对B：错答案：B

9、专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题、简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。（）A：对B：错答案：A

第二章测试

1、机器学习是人工智能的（）。（）A：基础B：根本C：核心D：其他都正确答案：C

2、目标检测是对目标进行识别和（）。（）A：标注B：定位C：检测D：学习答案：B

3、深度学习的核心是（）。（）A：分割B：神经网络C：分类D：提取特征答案：B

4、自然语言处理是人类与计算机之间的（）（）。A：其他都是B：朋友C：跳板D：桥梁答案：D

5、知识图谱的概念是（）。（）A：网络在2012年提出来的。B：网络在2010年提出来的。C：Google在2010年提出来的。D：Google在2012年提出来的。

答案：D

6、机器学习从学习方式上分类哪种方式需要人工标注（）。A：强化学习B：无监督学习C：半监督学习D：监督学习答案：CD

7、基于深度学习的目标检测应用有（）。（）。A：遥感检测B：行人检测C：人脸检测D：车辆检测答案：ABCD

8、自然语言处理的具体应用有（）。A：其他都是B：智能问答C：情感分析D：机器翻译答案：ABCD

9、知识图谱的应用有（）。A：智能搜索B：深度问答C：智能推荐D：反欺诈系统

答案：ABCD

10、YOLO算法的全称是you only look once。（）A：错B：对答案：B

第三章测试

1、在图像识别技术的过程中，分类器设计和决策的关键是（）。A：信息的获取B：分类决策C：特征抽取和选择D：图像预处理答案：C

2、AI的英文缩写是（）。A：ArtificialIntelligenceB：ArtificialInformation C：AutomaticIntelligenceD：AutomaticInformation答案：A

3、人工智能指的是（）。A：人的智能B：自然智能C：通用智能D：机器智能答案：D

4、图像识别技术的应用领域包括（）。A：工农业B：军事领域C：航空卫星领域D：医学领域E：公共安全答案：ABCDE

5、声音的指标包括（）A：时长B：频率C：周期D：振幅答案：BCD

6、音频数字化的步骤包括（）A：采样B：解码C：量化D：编码答案：ACD

7、语音识别系统主要可分为（）部分A：训练B：识别C：深度学习D：采样答案：AB

8、机器学习、深度学习能够自动学习与求解问题相关的有效图像特征。（）A：对B：错答案：A

9、刷脸认证时，要求用户摇摇头，眨眨眼，属于生物识别，防止恶意用户用静态图片骗过系统。（）A：错B：对答案：B

10、声音的存储早于图像技术。（）A：对B：错答案：B

第四章测试

1、我国《汽车自动驾驶化分级》国家推荐标准于（）正式实施。A：2022年12月20日B：2022年3月1日C：2021年12月20日D：2019年3月1日答案：B

2、自动驾驶的终极目标是（）A：半自动驾驶B：驾驶支援C：有条件自动化驾驶D：无人驾驶答案：D

3、全球卫星导航系统包括（）。A：俄罗斯的GLONASS B：台湾的CMOS C：美国的GPS D：中国的北斗卫星答案：ACD

4、自动驾驶汽车中，可采用（）来感知周围环境。A：超声波B：轮胎C：雷达D：摄像头答案：ACD

5、无人机系统包括（）子系统。A：动力系统B：飞控系统C：飞机机体D：通讯链路E：导航系统答案：ABCDE

6、目前市面出售的电动汽车，都是无人驾驶汽车。（）A：错B：对答案：A

7、高精地图也称为自动驾驶地图、高精地图绝对位置精度接近1m,相对位置精度在厘米级别。（）A：错B：对答案：B

8、飞控系统是无人机系统最核心的技术之一，是无人机的控制中心。（）A：错B：对答案：B

第五章测试

1、金融业在（）尝试应用多种人工智能的方法。A：风险管理B：预防诈骗C：财务咨询D：过程自动化E：客户服务答案：ABCDE

2、金融风险管理包括（）A：识别风险B：风险计算C：风险控制D：规避风险答案：ACD

3、人工智能会取代人类，特别是在金融领域。（）A：错B：对答案：A

4、聊天机器人可以解答客户咨询类问题。（）A：错B：对答案：B

5、疾病风险预测主要是指通过基因测序与检测提前预测疾病发生的风险。（）A：对B：错答案：A

第六章测试

1、大数据技术的起源（）。（）A：电信B：互联网C：金融D：公共管理答案：B

2、大数据最显著的特征是是（）。（）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高答案：A

3、当前，大数据产业发展的特点是（）。（）A：增速很慢B：规模较大C：增速很快D：规模较小E：多产业交叉融合答案：BCE

4、Hadoop的核心功能特点主要包括：（）。（）A：有丰富的计算引擎B：文文件系统高可靠性C：分布式架构D：多用户环境答案：ABCD

5、大数据技术有哪些主要特点：（）。（）A：多样性B：高速性C：海量性D：易

变性答案：ABCD

6、电商网站的用户浏览行为记录、购买行为记录，社交网站的用户行为数据记录、用户关系数据，通信行业的用户通信行为记录、上网行为记录，APP

应用的用户行为数据，交通部门的海量探测数据、路况监控数据，政府部门的民生数据，舆情数据等，这些都是真实、物化、具体的大数据。（）A：对B：错答案：A

第七章测试

1、将基础设施作为服务的云计算应用服务类型是（）。（）A：SaaS层B：服务

层C：PaaS层D：laaS层答案：D

2、将平台作为服务的云计算应用服务类型是（）。（）A：PaaS层B：SaaS层C：服务层D：laaS层答案：A

3、将软件作为服务的云计算应用服务类型是（）。（）A：PaaS层B：服务层

C：SaaS层D：laaS层答案：C

4、下列关于公有云和私有云描述不正确的是（）。（）A：公有云是云服务提供商通过自己的基础设施直接向外部客户提供服务B：私有云是为企业内部使用而构建的计算架构C：公有云能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创造新的业务价值D：服构建私有云比使用公有云更便宜答案：D

5、云计算的服务类型主要分为（）。（）A：私有云B：智能云C：混合云D：公有

云答案：ACD

6、未来云计算服务面向哪些客户（）。（）A：个人B：政府C：教育机构D：企业

答案：ABCD

7、云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算机资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。（）A：错B：对

答案：B

0、R云计算就是让我们像使用自来水、电力、燃气一样，使用IT资源。用户拧开龙头（终端），IT资源就像自来水一样喷涌而出，供用户使用（）A：错B：对答案：B

第八章测试

1、2017年，美国（）该计划的目标是支持基础研究，从而加快美国在协作型机器人开发和实际方面的进程。（）A：人工智能与国际安全B：人工智能、

自动化和经济C：国家机器人计划2、0 D：人工智能未来法案答案：C

2、2018年，欧盟发布（）该计划以“人工智能欧洲造”为主题，提出设计伦理和设计安全两大关键原则，旨在使欧盟成为人工智能技术的世界领先地区。

（）A：人工智能合作宣言B：促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划C：欧盟2030自动驾驶战略D：欧盟人工智能战略答案：B

5、()2018年，欧盟发布（）就人工智能可能引发的社会、经济、伦理道德和法

律等重要问题开展合作，确保欧洲在人工智能研发和应用上具有强大竞争力。（）A：欧盟2030自动驾驶战略B：促进人工智能在欧洲发展和应用的协调

行动计划C：欧盟人工智能战略D：人工智能合作宣言答案：D

4、2018年，欧盟发布（）旨在秉持以人为本的人工智能发展理念，推动欧盟人工智能领域的技术研发、道德规范制定以及投资规划。（）A：促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划B：人工智能合作宣言C：欧盟2030自动驾驶战略D：欧盟人工智能战略答案：D

5、2018年，日本（）肯定了人工智能的重要作用，同时也强调了重视其负面影响，主张在推进人工智能技术研发时，综合考虑其带来的影响，构建能够使人工智能有效且安全的“AI-Ready社会”。（）A：日本再兴战略B：日本机器人战略：愿景、战略、行动计划C：人工智能技术战略D：以人类为中心的人工智能社会原则答案：D

6、2016年，我国（）提出了支持人工智能领域软硬件开发及规模化应用（）A：促进人工智能和实体经济深度融合B：“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知C：政府工作报告D：新一代人工智能发展规划答案：B

7、2018年，我国国务院（）提出加强新一代人工智能研发应用。（）A：“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知B：新一代人工智能发展规划C：政府工作报告D：促进人工智能和实体经济深度融合答案：C

8、我国人工智能机器视觉的独角兽企业有（）。（）A：云从科技B：旷视科技C：商汤科技D：依图科技答案：ABCD

第九章测试

1、深度学习是（）领域中一个新的研究方向深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。（）A：机器学习B：智能学习C：搜索技术D：多媒体学习答案：A

2、聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话，通过（）。（）A：图灵测试B：人类测试C：机器测试D：智能测试答案：A

3、YOLO将对象检测重新定义为一个（）。它将单个卷积神经网络（CNN）应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。（）A：物理问题B：回归问题C：测试问题D：模型问题答案：B

4、人脸图像中包含的模式特征十分丰富，分别为（）。（）A：颜色特征B：模板特征C：直方图特征D：结构特征答案：ABCD

5、常见的深度学习廊架有（）。A：TensorFlowB：PythonC：PaddlePaddle D：Pytorch答案：ACD

6、人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。（）A：错B：对答案：B

7、人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。（）A：错B：对答案：B

8、YOLO能够处理实时视频流，延迟小于25毫秒。它的精度是以前实时系统的两倍多。同样重要的是，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。（）A：对B：错答案：A

9、飞桨是集核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，（）A：错B：对答案：B

10、TensorFlow由微软团队开发和维护。（）A：对B：错答案：B##第一章测试

11、最早在达特茅斯会议室提出人工智能概念的科学家是（）。A：麦卡锡B：冯·诺依曼C：香农D：图灵答案：A

12、人工智能的英文缩写是（）。A：ArtificialIntelligenceB：AutomaticInformationC：ArtificialInformationD：AutomaticIntelligence答案：A

13、人工智能就是人形机器人。（）A：对B：错答案：B

14、计算驱动导致人工智能的发展走入低谷的主要原因是计算能力有限。（）A：错B：对答案：B

15、下面的哪些属于人工智能领域的应用。（）A：刷脸支付B：扫地机器人C：讯飞语音识别D：小爱音箱E：答案：ABCDE

智慧树网人工智能

1、国家和教育部对人工智能普及教育高度重视，了解人工智能基础知识是人工智能新时代的需求；

2、人工智能极大影响了人类社会交流方式、思维方式和解决问题的方法，需要普及人工智能相关知识以应对变革的到来；

3、目前各行各业“人工智能+专业”的发展趋势必然会扩大对人工智能类复合人才的需求，需要各行各业的学习者了解和使用人工智能技术。