2021 人工智能应用基础(无锡职业技术学院) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-03-15到2021-06-26
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第1周 人工智能概念及开发环境 第1周-单元测验-人工智能概述

1、 问题:1997年5月，著名的“人机大战”中，最终计算机以3.5比2.5的总分击败当时的国际象棋棋王卡斯帕罗夫，这台计算机被称为（ ）
选项：
A:IBM
B:深蓝
C:Alpha Go
D:Alpha Zero
答案: 【深蓝】

2、 问题:最早在达特茅斯会议上提出人工智能概念的科学家是哪一位?
选项：
A:麦卡锡
B:图灵
C:明斯基
D:冯诺依曼
答案: 【麦卡锡】

3、 问题:人工智能是研究及开发（ ）的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学。
选项：
A:完全代替人的智能
B:具有完全智能
C:和人脑一样思考问题
D:模拟、延伸和扩展人的智能
答案: 【模拟、延伸和扩展人的智能】

4、 问题:人工智能的英文缩写AI是：
选项：
A:Automatic Intelligence
B:Artificial Intelligence
C:Automatic Information
D:Artificial Information
答案: 【Artificial Intelligence】

5、 问题: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获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（  ）
选项：
A:专家系统
B:神经网络
C:机器学习
D:自然语言处理
答案: 【机器学习】

【作业】第1周 人工智能概念及开发环境 第1周-作业-人工智能概述

1、 问题:编写简单的代码，通过运行，能输出“HelloAI”
评分规则: 【 print("HelloAI")
】

【作业】第2周 计算机视觉应用及视频分析实战 第2周-作业-计算机视觉应用

1、 问题:利用百度AI开放平台，完成文字识别功能。示例如下：# 1 从aip中导入相应的模拟 AipOcr# 2 准备凭证# 3 定义本地图片资源# 4 直接调用OCR接口# 5 输出结果
评分规则: 【 # 1 从aip中导入相应的模拟 AipOcrfrom aip import AipOcr# 2 凭证APP_ID = ‘19077346’API_Key = ‘E8noZQpp7KfGPkWMx0V3GoDG’Secret_Key = ‘0PrFGz2vywgt9sMYHE3XkVFeITwYtoNE’aipOcr = AipOcr( APP_ID , API_Key , Secret_Key )# 3 定义本地资源filePath = ‘D:\data\WordTest.png’image = open( filePath , ‘rb’) .read()# 4 直接调用OCR接口result = aipOcr.basicGeneral(image)# 5 输出# print(result)MyWords = result[‘words_result’]Output = ”N = len(MyWords)for i in range(N):    Output += MyWords[i][‘words’]print(Output)
】

第2周 计算机视觉应用及视频分析实战 第2周-单元测验-计算机视觉应用

1、 问题:文字识别的英文OCR，是哪个缩写？
选项：
A:Optical Character Recognition 
B:Oval Character Recognition 
C:Optical Chapter Recognition
D:Oval Chapter Recognition
答案: 【Optical Character Recognition 】

2、 问题:在一堆有关动物的图片中，把动物和周围的背景分离，单独把动物图像扣出来，这类问题属于（ ）。 
选项：
A:图像分割
B:图像检测
C:图像分类 
D:图像问答
答案: 【图像分割】

3、 问题:特别适合于图像识别问题的深度学习网络是（ ）。 
选项：
A:卷积神经网络
B:循环神经网络 
C:长短期记忆神经网络 
D:编码网络 
答案: 【卷积神经网络】

4、 问题:在通过手机进行人脸认证的时候，经常需要用户完成眨眼，转头等动作。这是在进行人脸识别的（ ）技术。 
选项：
A:人脸检测
B:人脸分析
C:人脸语义分割
D:活体检测
答案: 【活体检测】

5、 问题:在体育运动训练中，根据人体关键点信息，分析人体姿态、运动轨迹、动作角度等，辅助运动员进行体育训练，分析健身锻炼效果，提升教学效率。这里可以采用（ ）技术。 
选项：
A:人体关键点识别 
B:手势识别
C:人脸语义分割
D:人像分割 
答案: 【人体关键点识别 】

【作业】第3周 语音技术及自然语言处理 第3周-作业-语音技术与自然语言处理

1、 问题:编程题利用百度AI开放平台，完成语音合成功能。示例如下：# 1 从aip中导入相应的模拟 AipSpeech# 2 准备凭证# 3 准备需要合成的文字# 4 直接调用AipSpeech对象中的synthesis方法# 5 保存结果
评分规则: 【 #1 导入相关模块from aip import AipSpeech# 2 相关凭证、APP_ID = ‘17181021’AK = ’16YjmjjrwUt4x3NHmuXKsxZg’SK = ‘2SkFkmGMttTbz5sQWVX7NMAZW8itH8mN ‘client = AipSpeech(APP_ID , AK , SK )# 3 准备文本资源Text = ‘欢迎使用百度人工智能开放平台’filePath = ‘D:\data\MyVoice.mp3’# 4 调用接口，合成语音result = client.synthesis(Text, ‘zh’ , 1 )# 5 保存文件if not isinstance(result , dict):    with open( filePath , ‘wb’) as f:        f.write(result)
】

2、 问题:1. 对自然语言处理包括分词、命名实体识别、词性标注、依存句法分析等。为了正确解释句法成分，防止结构歧义问题，需要用到的自然语言技术包括 （      ）和依存句法分析。
评分规则: 【 词性标注
】

3、 问题:2. 翻译方式有基于规则的翻译方法、基于神经网络的翻译方法、基于统计的翻译方法、基于实例的翻译方法。对于一些热词、新词，以及俗语和习惯用语，最合适的翻译方法是基于 （      ）的翻译方法。
评分规则: 【 实例
】

第3周 语音技术及自然语言处理 第3周-单元测验-语音技术与自然语言处理

1、 问题:对语言语音的特征（类似中文中的声母韵母）进行提取建模的模型，称之为（ ）。  
选项：
A:语言模型 
B:声学模型 
C:语音模型
D:声母模型 
答案: 【声学模型 】

2、 问题:在人机系统进行语音交互的时候，经常需要一开始呼叫系统的名字，系统才能开始对话。这类技术被称为（ ）。
选项：
A:语音识别 
B:语音合成 
C:语音放大
D:语音唤醒
答案: 【语音唤醒】

3、 问题:在众多语音对话中，识别出说话人是谁的技术，被称为（ ）。 
选项：
A:语音识别 
B:语音合成 
C:语音唤醒 
D:声纹识别
答案: 【声纹识别】

4、 问题:百度语音技术服务的Python SDK中，提供服务的类名称是（ ）。 
选项：
A:AipSpeech
B:SpeechAip 
C:BaiduSpeech 
D:SpeeshBaidu 
答案: 【AipSpeech】

5、 问题:百度语音识别服务中，（ ）格式的音频文件是不支持的。 
选项：
A:mp3(压缩格式) 
B:pcm(不压缩) 
C:wav(不压缩，pcm编码) 

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