1、通用计算与人工智能计算在硬件设计上存在显著差异，典型CPU中将超过70%的晶体管用于构建以下哪个选项?
A.高度并行的计算单元
B.数据通路
C.高速缓存(Cache)及复杂的控制单元(Control Unit)
D.乘法累加阵列(MAC Array)
2、在AI Core的存储系统中，哪个组件承担核心的数据调度职能，既能访问外部缓存和内存，又能管理内部缓冲区间的数据读写与格式转换?
A.存储控制单元
B.输入缓冲区
C.输出缓冲区
D.寄存器组
3、在半监督学习的医疗影像分析案例中，初始模型对大量无标注CT影像进行预测，并从中筛选出高置信度的样本加入训练集，以下哪个选项是这种具体方法的名称?
A.决策树回归
B.自训练(Self-training)
C.对比学习(Contrastive Learning)
D.支持向量回归(SVR)
在房价预测的例子中，使用房屋面积、房间数量等特征来预测一个连续的市场价格，这属于哪一类经典的机器学习任务?
A. 回归
B.强化学习
C.分类
D.聚类
5、LSTM的输入门要完成筛选新信息并写入细胞状态的功能，需依赖以下哪两个关键子组件的协同工作?
A.sigmoid(控制丢弃比例)和 ReLU(激活候选信息)
B.tanh(控制输出权重)和 Softmax(生成候选信息)
C.ReLU(控制写入权重)和 sigmoid(生成候选信息)
D.sigmoid(控制写入权重)和 tanh(生成候选新信息)
6、智能家居系统中，通过手机远程控制灯光开关，主要依赖以下哪种技术?
A.计算机视觉
B.物联网与无线通信
C. 强化学习
D.自然语言生成
7、语音助手中实现"听懂用户说话"的核心技术是以下哪个选项?
A. 语音合成
B.图像识别
C.机器翻译
D.语音识别
8、LSTM 的输入门要完成筛选新信息并写入细胞状态的功能，需依赖以下哪两个关键子组件的协同工作?
A. sigmoid(控制丢弃比例)和 ReLU(激活候选信息)
B.ReLU(控制写入权重)和 sigmoid(生成候选信息))
C.sigmoid(控制写入权重)和 tanh(生成候选新信息)
D.tanh(控制输出权重)和 Softmax(生成候选信息)
9、以下关于数据预处理的描述中，哪个选项是错误的?
A.数据清理包含填充缺失值，发现并消除噪声数据及异常点
B.通过主成分分析来对数据进行降维
C.数据标准化通过标准化数据来减少噪声，并提高模型准确性
D.数据降维简化数据属性，提高模型容量
10.全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，关于其优缺点，以下哪项描述是错误的?
A.全局梯度算法单步计算过程比较耗时
B.全局梯度算法一定可以找到损失函数的最小值
C.批量梯度算法可以达到局部最优
D.随机梯度算法可能陷入局部最优值
11、John会用PyTorch实现了一个包含全连接层和CNN层的网络结构，以下关于此网络结构描述正确的是哪个选项?
conv1 = nn.Conv2d(in channels=3, out channels=16, kernel size=3, stride=1, padding=1)pool=nn.MaxPool2d(kernel size=2,stride=2,padding=0)fc1 =nn.Linear(16*15 *15,128)
fc2 = nn.Linear(128, 10)
x=torch.randn(1,3,32,32)
x= pool(F.relu(conv1(x)))
x= F.relu(fc1(x))
x= fc2(x)
A.网络不可执行，需要改变部分隐藏层输出维度后才可执行
B.网络可以正常运行，可用于多(10)分类任务
C.网络可以运行，可以接受四维的图像数据集输入
D.网络不可以运行，需要加入池化层后才可正常执行
12、a =([[1, 2, 3], [4, 5], [6,7]])
x= Tensor(a, dtype.int32)
在Mindspore中，运行以上这段代码后，以下描述正确的是哪个选项?
A.创建一个维度为(2,3)的tensor
B.程序异常，抛出TypeError
C.创建一个维度为(3,2)的tensor
DD.程序异常，a必须转化为数组，才能正常执行
13、以下哪个选项是昇腾AI处理器中AICore数据通路的特点?
A.由AICPU决定是单进单出还是多进多出
B.多进单出
C.单进单出
D.单进多出
14、现在训练LLM存在很多挑战，其中联算比失衡指的是以下哪个选项跟不上LLM运算量发展?
A. CPU和计算节点之间带宽
B.内存带宽
C.服务器之间互联带竞
D.服务器内部互联带宽
15、以下关于CPU低时延设计的描述，错误的是哪一个选项?
A.有较少ALU和很多Cache，缓存合并访问DRAM，降低时延
B.复杂逻辑控制单元，多分支程序可通过分支预测能力降低时延
C.较弱的ALU单元，需多ALU并行计算提高处理性能
D.高时钟频率降低时延
16、以下哪个选项是知识蒸馏的基本思想?
A.评估原始模型中每个神经元对输出的贡献量，对贡献量较小的神经元采用更低位宽的数据类型表示
B,模型训练完成之后，设置一个阈值，删除低于这个阈值的权重参数，得到一个参数是较小的新网络
C.构建一个复杂的网络，随机将一些神经元置零变为精简网络
D.构建一个较小的网络，将复杂网络的有用信息提取出来迁移到这个网络上
17、"从有标签的历史数据中来预测房价"，这是一个什么问题?
A.规则问题
B.聚类问题
C.分类问题
D.回归问题
18、以下关于机器学习整体流程描述正确的是哪一项?
A.数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型评估测试->模型部署与整合
B.数据收集->特征提取与选择->数据清洗->模型训练->模型部署与整合->模型评估测试
C.数据收集->模型训练->特征提取与选择->数据清洗->模型评估测试->模型部署与整合
D.数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型部署与整合->模型评估测试
19、关于反向传播，以下描述错误的是哪一项?
A.反向传播无法在时序维度进行传播
B.反向传播会使用激活函数的梯度
C.反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
D.反向传播指的是误差通过网络反向传播
20、以下哪个特性是动态计算图相比静态计算图的主要优势之一?
A. 更高的训练精度
B.更高的执行效率
C.更高的灵活性
D.更低的内存占用
21、AICore的存储单元作为数据驻留与中转的物理载体，主要包含哪些组成部分?
A. 寄存器组
B.存储控制单元
C.多种缓冲区(输入输出缓冲区)
D.乘法累加阵列(MAC Array)
22、一个理想的机器学习模型应具备哪些优良特性?
A.完成单次预测所耗费的时间能满足实际应用场景的要求
B.在训练集上具有极低的训练误差
C.其决策过程能够被人类理解和信任
D.在未知的新数据上表现出稳定的高性能,
23、下列哪些项属于监督学习(Supervised Learning)范畴内的典型任务?
A.智能体通过与环境交互，根据奖励信号学习最优策略
B.在没有标签的用户数据中，根据相似度发现不同的客户群组
C.根据已标注的手写数字数据集训练一个模型来识别新图片中的数字
D.根据历史天气数据(特征)和对应的真实温度(标签)训练模型预测明日的温度
24、半监督学习方法产生的根本动因和其核心优势包括以下哪些选项?
A. 它能够利用大量无标注数据的内在结构，缓解对标注数据的依赖，以较低成本提升模型性能
B.它能够完全替代专家标注，不再需要任何有标注数据
C.获取大量无标注数据非常困难且成本高昂
D.为数据提供专业、准确的标注需要耗费高昂的人力与时间成本
25、下列哪些项是分类任务(Classification)的典型应用场景?
A.根据用户行为数据将客户自动划分为不同的群体
B.根据手写数字图片判断其代表的数字是0到9中的哪一个
C.根据文本评论内容判断其情感倾向是正面或负面
D.根据房屋特征预测其连续的市场价格
26、下列哪些项是聚类任务的特点?
A. 依赖于预先定义的类别标签
B.根据数据内在的相似性将未标注的样本划分为若干个簇
C.输出为连续的数值
D.属于无监督学习方法
27、机器学习中的"学习"被形式化定义，涉及哪些关键要素?
A.计算成本C
B.经验E
C.性能评价标准P
D.任务T
28、在哪些典型情境下，采用机器学习方法被认为是必要且有效的技术路径?
A.任务规则或环境持续演化，系统需具备从流动数据中持续学习的能力
B.问题的解决方案涉及高维、非线性或难以通过显式编程表达的映射关系
C.任务具有清晰逻辑结构且输入与输出映射关系明确
D.数据生成机制不明确或缺乏明确的参数化分布形式
29、AI技术已经应用在以下哪些科学领域?
A.药物研究
B.气象预测
C.经典物理学
D.新型材料研发
30、在基础卷积神经网络(CNN)的核心结构中，包括以下哪些部分?
A.全连接层
B.卷积层
c.池化层
D.词嵌入层
31、在使用梯度下降法训练神经网络时，以下哪些因素可能导致训练不稳定?
A.图片输入数据种类多样化
B.输入数据存在大量异常值
C.权重初始化不当
D.学习率过大
32、以下关于聚类算法的描述，哪些项是正确的?
A. k-means需要指定聚类簇数k，并且初始聚类中心对聚类效果影响很大园
B.k-means和DBSCAN多次运行都不会产生相同的结果
C.DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太受噪声和离群点的影响
D.层次聚类可采用"自下向上"的聚合策略，也可以采用"自顶向下"的分拆策略
33、以下哪些选项可以用于聚类任务?
A.k-means
B. KNN
C.DBSCAN
D.PCA
34、某工程师使用一个全连接神经网络实现了100分类任务，此网络有15层隐藏层，每层均有32个神经元，输出层有100个神经元，输入层有20个神经元。现在他需要修改此网络结构以实现2分类任务，以下哪些修改不能实现该功能?
A.将隐藏层和输出层神经元数量加倍
B.减少一层隐藏层，将剩下的隐藏层神经元数量减半
C.增加一层隐藏层，神经元数为16，并将输出层神经元数量修改为2
D.减少输入层神经元数量
35、关于卷积神经网络池化层，以下哪些描述是正确的?
A.池化操作采用扫描窗口实现
B.池化层可以减小特征图的尺寸
C.经过池化的特征图一定会变小
D.常用的池化方法有最小池化和平均池化
36、在昇腾AI处理器中，AICore的存储控制单元可以完成以下哪些操作?
A. Img2Col
B.矩阵运算
c.补零
D.转置
37、与ASIC芯片相比，以下哪些选项是FPGA芯片的特征?
A.相同工艺条件下，功耗更大
B.研发风险较高
C.实现相同功能时，需要的芯片规模更小
D.运行时需加载配置，无法立即运行
38、以下哪些选项是构建知识图谱的主要步骤?
A.确定领域
B.获取数据
C.数据升维
D.数据加密
39、深度学习是比较火热的人工智能技术，但是在做深度学习任务时常常会遇到各种各样的问题，以下哪些问题会在深度学习任务中出现?
A.梯度爆炸问题
B.数据不平衡问题
C.欠拟合问题
D.过拟合问题
40、John使用AI框架创建了一个tensor A，A具备以下哪些属性?
A.存储位置
B.维数
C.精度类型
D.形状
41、回归任务要求模型根据输入数据预测一个连续数值输出，其输出为连续值而非离散标签,
正确
错误
语音助手能识别用户指令，核心是依赖语音识别技术将语音信号转化为文本，再通过自然语言处理理解指令含义。
)正确
错误
43、具身智能系统是将先进 A1技术与物理交互无缝整合的智能系统，通过自主感知、决策和执行能力，在动态复杂环境中实现适应性行为。
正确
错误
44、Adam 梯度优化算法具有自适应学习率特性，因此无需手动设置初始学习率，可直接使用算法默认值处理所有训练任务。
正确
错误
45、异常数据在模型训练过程中需要全部删除，即便是少量的异常数据也会大幅降低模型的泛化能力。
正确
错误
46、理论上，训练时的损失值会随着模型复杂度的上升和训练时间的增加不断减小,
正确
错误
47、在随机森林中，基学习器所使用的特征衡量指标需要是信息熵。
)正确
)错误
48、深度学习是机器学习的一部分，人工智能也是机器学习的一部分,
)正确
)错误
49、SVM、k-NN和决策树都属于非参数模型。
正确
错误
50、在RNN中，每一时刻隐藏状态的权重都保持一致，这样可以增加网络的参数量。
正确
错误
51、为防止过拟合，在训练过程中，可以插入对测试集数据的测试。当发现验证集数据的Loss上升时，提前停止训练。
正确
错误
52、Self-Attention机制可以捕捉到序列的位置信息，添加位置编码是为了增加输入序列长度
正确
错误
53、PyTorch、MindSpore等AI开发框架通常提供内置的预处理功能，用于数据采集、数据清洗、特征选择、特征降维和归一化等操作。
)正确
)错误
John在使用MindSpore框架实现AI模型训练时，他应该先通过set context配置模型训练相关的参数，如设备ID、计算图模式等。
正确
错误
55、数据降维的目的是减少数据量，提高模型训练效率,
正确
错误
56、在为一个支持向量机(SVM)优化超参数时，若gamma有3个候选值，C有3个候选值，使用网格搜索方法总共需要评估 种超参数组合。(请填写阿拉伯数字)
9
在机器学习中，位于模型外部、用于引导和调节模型参数优化过程的配置项被称为(请填写英文全5称)
hyper-parameters
58、在机器学习的形式化定义中，如果一个计算机程序在任务T上的性能(以P衡量)随着经验E的积累而得以提升，则称该程序从经验E中进行了(请填写英文全称)
learning
59、LSTM 门控组件(如输入门的 sigmoid 层)默认使用 sigmoid 激活函数，若某时间步输入到遗忘门 sigmoid层的计算结果Z=0，则该遗忘门的输出值(即信息保留权重)为。(请填写阿拉伯数字)
0.5
60、原始 Transformer 架构中，使用了包含自注意力机制和全连接神经网络的块，编码器(Encoder)中包含了个这个样的块。(请填写阿拉伯数字)
6