使用我们的人工智能 (AI) 考试套餐 [Q23-Q44] 马上准备通过 AIF 考试

11 月 20, 202311 月 20, 2023 考试使用我们的人工智能 (AI) 考试套餐 [Q23-Q44] 马上准备通过 AIF 考试 0 条评论

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第 23 号 19 世纪，统计学的发展导致了___________theorem，并被用于概率推断。
(选择缺失的单词）。

波兹曼的

科尔莫哥罗夫

贝叶斯

中心极限

说明
19 世纪统计学的发展促成了以托马斯-贝叶斯牧师命名的贝叶斯定理的提出。该定理用于概率推理，即利用数据计算假设或结果的可能性的过程。该定理用于根据事件的先验概率及其相关条件确定事件发生的概率。贝叶斯定理还用于机器学习、人工智能、经济学和医学研究等多个领域。
资料来源
* BCS 人工智能基础证书学习指南：https://www.bcs.org/category/18071
* APMG
国际： https://www.apmg-international.com/en/qualifications/qualification-resources/bcs-foundatio
* EXIN: https://www.exin.com/en/certification/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence

第 24 号 张量流是一个典型的开源什么？

基于云的人工智能应用。

智能机器人范例。

机器学习库。

基于代理的建模应用

说明
TensorFlow 是一个端到端的机器学习开源平台。它具有全面、灵活的
由工具、图书馆和社区资源组成的生态系统，让研究人员能够推动最先进的 ML 和
开发人员可轻松构建和部署由 ML 支持的应用程序。
https://www.tensorflow.org/#:~:text=TensorFlow%20is%20an%20end%2Dto,and%20deploy%20ML%20power

NO.25 哪些单调重复、要求准确性的任务最适合您？

人加机器

机器

人类

人工通用智能。

说明
单调重复、要求精确的任务最适合由机器来完成。机器能够准确、快速地完成几乎不需要创造力的任务，如数据录入或图像识别。
这是因为机器能够快速、准确地处理大量数据，而且比人类更不容易出错。此外，机器在处理大量数据时不会感到厌烦或分心，因此非常适合处理需要始终保持准确性的任务。如需了解更多信息，请参阅《BCS 人工智能基础证书学习指南》或上述资源。
搜索结果：BCS 人工智能基础证书学习指南，第 4 章：机器学习： https://www.bcs.org/category/19669

NO.26 医疗保健可以从 Al，特别是机器学习中获益，其中一个例子是？

自动轮椅。

自动血液采样。

自动驾驶汽车。

诊断图像分析

说明
医疗保健可以从人工智能，特别是机器学习中获益。其中一个例子是诊断图像分析，它可以帮助自动识别 X 光、CT 扫描和核磁共振扫描等医学图像中的异常并进行分类。机器学习算法可用于检测数据中的模式，从而准确诊断疾病。
参考资料
[1] https://www.bcs.org/upload/pdf/foundation-certificate-ai-syllabus-v1.pdf [2] https://www.apmg-international

NO.27 向量微积分中的向量是一个有大小和方向的量。
什么是计算机编程中的向量？

一维数组。

一个二维标量数组。

复数数组

一个常数

NO.28 以下哪项是根据一组数据拟合曲线的例子？

Python.

最小二乘回归

贝叶斯网络。

后向传播。

NO.29 戴维-查尔默斯（David Chalmers）教授是如何描述意识难题的？

心理学

湍流。

量子力学

宇宙

NO.30 以下哪项是基于机器的系统的优势？

能够判断模棱两可和未知的情况。

能够同情人类。

可靠、准确地完成单调的任务。

能解释 Al 系统的输出

第 31 号 阿尔对第四次工业革命的快速发展做出的主要贡献是什么？

强化设计。

自动化

大数据

Al 私人助理。

https://research.com/careers/what-is-the-fourth-industrial-revolution

第 32 号 欧盟和联合国已将 "为所有人设计 "作为一项核心原则。这种设计叫什么？

核心设计

通用设计。

亲生物设计

乌托邦式的设计

https://universaldesign.ie/What-is-Universal-Design/

NO.33 谁是计算机编程的先驱？

温迪-霍尔夫人

卡伦-斯帕克-琼斯

艾达-拉芙蕾丝

索菲-威尔逊

说明
https://www.techopedia.com/2/31564/watercooler/ada-lovelace-enchantress-of-numbers
艾达-拉芙蕾丝是英国数学家和作家，被公认为计算机编程的先驱。1842 年，她撰写了一篇文章，概述了计算的基本原理，成为第一个认识到计算机潜力并描述可用于计算机编程算法的人。她的著作奠定了现代计算机的基础，被公认为对计算机领域最重要的贡献之一。
参考文献： https://www.bcs.org/more/certifications/foundation-certificate-in-artificial-intelligence/

NO.34 当弱学习者的假设准确率仅略高于 50% 时，可以采用什么技术？

过度拟合

激活。

迭代。

提升。

弱学习者：弱学习者：通俗地讲，是指表现稍好于天真模型的模型。
更正式地说，这一概念已被推广到多类分类中，其含义也不同于优于 50% 的准确率。
对于二元分类，众所周知，对弱学习器的确切要求是优于随机猜测。[......]请注意，要求基础学习器优于随机猜测对于多类问题来说太弱了，而要求优于 50% 的准确率又过于严格。
- 第 46 页，《Ensemble Methods》，2012 年。
它以正式的计算学习理论为基础，提出了一类具有弱可学习性的学习方法，这意味着它们比随机猜测的效果更好。弱可学习性是作为更理想的强可学习性的简化而提出的，在强可学习性中，可学习性实现了任意的良好分类准确性。
可学性的一个较弱模型被称为弱可学性，它放弃了对学习者能够达到任意高准确度的要求；弱学习算法只需输出一个比随机猜测稍好（以一个反多项式表示）的假设即可。
- 弱可学性的优势》，1990 年。
这是一个很有用的概念，因为它经常被用来描述集合学习算法的贡献成员的能力。例如，有时引导集合的成员被称为弱学习者，而不是强学习者，至少在口语中是这样。
更具体地说，弱学习者是提升类集合学习算法的基础。
所谓 "提升"（boosting），是指能将弱学习者转化为强学习者的一系列算法。
https://machinelearningmastery.com/strong-learners-vs-weak-learners-for-ensemble-learning/

第 35 号 以下哪项是基于机器的系统的优势？

能够判断模棱两可和未知的情况。

能够同情人类。

可靠、准确地完成单调的任务。

能解释 Al 系统的输出

说明
机器系统的主要优势之一是能够可靠、准确地执行单调重复的任务。这对于数据录入或分析等需要高度准确性和精确性的任务尤其有用。机器系统还能快速处理大量数据，这意味着它们能比人类更快、更高效地完成任务。此外，机器系统还可以根据输入的数据进行编程，以作出某些决定和采取某些行动，从而实现某些流程的自动化，而无需人工干预。参考资料
* BCS人工智能基础证书学习指南（2019），人工智能系统，第8章。
* https://www.apmg-international.com/en/al-adoption/advantages-of-al/

第 36 号 计算机科学家和经济学家用什么术语来描述代理的快乐程度？

索引。

温暖

公用设施

说明
https://griffinshare.fontbonne.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1008&context=ijds 计算机科学家和经济学家使用 "效用 "一词来描述一个人的快乐程度。效用是对满意度或偏好的一种衡量，用于评估代理对特定结果的满意度。效用可用于确定代理的最佳决策或行动，以最大限度地提高其满意度。参考文献
[1] BCS 人工智能基础证书学习指南，"决策与规划"，第 99-100 页。[2] APMG-International.com，"人工智能基础" [3] EXIN.com，"人工智能基础"。

第 37 号 在机器学习中，大脑的轴突被称为什么？

树突

边缘

四面体

节点

说明
在机器学习中，大脑的轴突被称为节点。节点是神经网络的组成部分，负责处理输入数据并产生输出。节点是一个数学函数，它接收输入数据，对其进行计算并产生输出。每个节点都通过边与网络中的其他节点相连，边代表各节点之间的连接强度。两个节点之间的连接强度由分配给每条边的权重决定。
权重在训练过程中进行调整，以产生所需的结果。
如需了解更多信息，请参阅《BCS 人工智能基础证书学习指南》（https://www.bcs.org/upload/pdf/bcs-foundation-certificate-in-artificial-intelligence-study-guide.pdf）或 EXIN 人工智能基础认证（https://www.exin.com/en/exams/artificial-intelligence-foundation）。

第 38 号 欧盟道德准则》用什么来证明阿尔值得信赖？

质量保证计划。

联合国的可持续发展目标。

客户反馈。

以人为本的价值体系。

第 39 号 基于代理的模型是对自主代理（个体和集体）的模拟。从模拟产生的数据中可以学到什么？

Paraview.

机器学习

Python.

电子表格

说明
基于代理的模型是对自主代理（个体和集体）的模拟。机器学习可用于从模拟生成的数据中学习。机器学习算法可以分析模拟生成的数据并找出模式，然后用于帮助代理做出决策和采取行动。参考文献
[1] BCS 人工智能基础证书学习指南，"仿真与建模"，第 101-104 页。
[2] APMG-International.com，"人工智能基础" [3] EXIN.com，"人工智能基础"。

NO.40 狭窄或薄弱的 Al 对机器人很有用。
以下哪项是狭义 Al 的例子？

意识模拟。

人造将军 Al.

有意识的整合。

NLP - 自然语言处理。

第 41 号 反射和基于模型的反射是什么的两种类型？

机器人

人工智能代理。

算法。

编纂者：

说明
反射和基于模型的反射是人工智能代理的两种类型。人工智能代理（Artificial Intelligent Agents）是一种计算机系统，其行为和思维方式与人类类似，包含解决问题、决策、交流和学习等要素。反射型代理是根据当前环境和条件采取行动的反应型代理，而基于模型的反射型代理则使用环境模型做出决策。参考资料BCS 人工智能基础证书学习指南》，https://bcs.org/ai/certificate/ 和 APMG International，https://www.apmg-international.com/qualifications/artificial-intelligence-foundation-certificate。

第 42 号 将数据分成训练数据集和测试数据集是什么工作的一部分？

机器学习数据准备。

批量学习

机器学习后处理

高性能计算战略。

第 43 号 将数据分成训练数据集和测试数据集是什么工作的一部分？