八年級(jí)下冊(cè)信息科技第一單元‘機(jī)器能預(yù)測(cè)’單元測(cè)試

本次考試范圍為八年級(jí)下冊(cè)信息科技第一單元‘機(jī)器能預(yù)測(cè)’整本書內(nèi)容，考試形式為開卷，請(qǐng)根據(jù)課本內(nèi)容作答。

1. 班級(jí)

八年級(jí)1班八年級(jí)2班八年級(jí)3班八年級(jí)4班八年級(jí)5班八年級(jí)6班八年級(jí)7班八年級(jí)8班八年級(jí)9班八年級(jí)10班八年級(jí)11班八年級(jí)12班八年級(jí)13班八年級(jí)14班八年級(jí)15班八年級(jí)16班八年級(jí)17班八年級(jí)18班八年級(jí)19班八年級(jí)20班八年級(jí)21班八年級(jí)22班

2. 學(xué)號(hào)

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以下為正式考試題目，請(qǐng)仔細(xì)閱讀題目并根據(jù)課本內(nèi)容選擇或填寫正確答案。

3. 人工智能正式誕生的標(biāo)志事件是哪次會(huì)議

1950年圖靈會(huì)議1952年塞繆爾會(huì)議1956年達(dá)特茅斯會(huì)議1960年人工智能峰會(huì)

4. “機(jī)器學(xué)習(xí)”這一概念的創(chuàng)造者是

艾倫·圖靈約翰·麥卡錫阿瑟·塞繆爾杰弗里·辛頓

5. 圖靈測(cè)試的提出者是哪位科學(xué)家

艾倫·圖靈馬文·明斯基約翰·麥卡錫阿瑟·塞繆爾

6. 人工智能研究中，用邏輯符號(hào)編碼知識(shí)并推理的流派是

聯(lián)結(jié)主義符號(hào)主義行為主義貝葉斯學(xué)派

7. 人工智能發(fā)展的兩種范式中，“從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)智能”屬于哪種范式

邏輯啟發(fā)式（設(shè)計(jì)派）生物啟發(fā)式（學(xué)習(xí)派）符號(hào)主義范式行為主義范式

8. 標(biāo)志著人工智能實(shí)現(xiàn)感知智能的事件是

2012年深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別和語音識(shí)別領(lǐng)域的突破2016年AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍2022年ChatGPT的發(fā)布1956年達(dá)特茅斯會(huì)議召開

9. 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》是我國在哪一年印發(fā)的

2015年2017年2019年2021年

10. 下列哪項(xiàng)是機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)編程的主要區(qū)別

機(jī)器學(xué)習(xí)不需要編程傳統(tǒng)編程無法處理數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)基于數(shù)據(jù)自動(dòng)推導(dǎo)規(guī)則，傳統(tǒng)編程人為設(shè)定規(guī)則機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值數(shù)據(jù)

11. 機(jī)器學(xué)習(xí)流程中，“將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集”屬于哪個(gè)環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型搭建模型訓(xùn)練模型評(píng)估

12. 監(jiān)督學(xué)習(xí)中，預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值的任務(wù)屬于

分類任務(wù)回歸任務(wù)聚類任務(wù)關(guān)聯(lián)任務(wù)

13. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于輸入的數(shù)據(jù)被稱為

標(biāo)簽目標(biāo)特征樣本

14. 下列哪種學(xué)習(xí)方式的數(shù)據(jù)集沒有人為標(biāo)注的目標(biāo)信息

監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)

15. BaseML庫中，用于處理分類任務(wù)的模塊是

RegressionClassificationClusterInference

16. 線性回歸算法的核心思想是

將數(shù)據(jù)分成不同類別找到一條表示數(shù)據(jù)關(guān)系的直線模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過概率模型預(yù)測(cè)結(jié)果

17. 模型評(píng)估指標(biāo)R2的取值范圍是

-1到10到1000到11到10

18. “過擬合”是指模型出現(xiàn)哪種情況

在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上表現(xiàn)都差在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差在驗(yàn)證集表現(xiàn)好，訓(xùn)練集表現(xiàn)差無法訓(xùn)練完成

19. “模型即服務(wù)（MaaS）”的特點(diǎn)是

用戶需自行搭建硬件設(shè)備提供云端人工智能模型，用戶無需專業(yè)技能即可使用只能在本地運(yùn)行模型僅支持一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法

20. 人工智能模型的作用是

直接替代人類大腦僅用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)接收輸入數(shù)據(jù)并生成相應(yīng)輸出結(jié)果只能處理文本數(shù)據(jù)

21. 下列哪項(xiàng)是數(shù)據(jù)整理（數(shù)據(jù)清洗）的目的

增加數(shù)據(jù)量刪除所有異常值為模型訓(xùn)練提供精確和完整的數(shù)據(jù)集加快模型訓(xùn)練速度

22. 機(jī)器學(xué)習(xí)中，“模型從已知數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律”的過程稱為

模型推理模型應(yīng)用模型訓(xùn)練模型評(píng)估

23. 1950年，艾倫·圖靈在論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了著名的什么測(cè)試來判斷機(jī)器是否具備智能

24. 達(dá)特茅斯會(huì)議的召開地點(diǎn)是美國的哪所學(xué)院

25. 機(jī)器學(xué)習(xí)中，將新的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型中得出結(jié)果的過程稱為

26. 監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集同時(shí)包含用于輸入的什么和用于輸出的什么（兩個(gè)答案用頓號(hào)分隔）

27. 用于評(píng)估模型優(yōu)良程度的常用指標(biāo)，取值在0到1之間，數(shù)值越接近1說明模型誤差越小的是

28. 在機(jī)器學(xué)習(xí)流程中，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行錯(cuò)誤識(shí)別、清理、修正和補(bǔ)全等工作的過程稱為

29. BaseML庫中，用于處理回歸任務(wù)的模塊名稱是

30. 人工智能發(fā)展的第一個(gè)低谷期主要原因是計(jì)算機(jī)性能差和什么的嚴(yán)重缺失

31. 新一代人工智能的最大特點(diǎn)是不再停留在學(xué)術(shù)研究上，可以真正應(yīng)用于什么領(lǐng)域

32. 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型搭建、模型訓(xùn)練與評(píng)估和什么

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