Đang tải... (xem toàn văn)
câu hỏi ôn tập môn trí tuệ nhân tạo , câu hỏi và đáp án trắc nghiệm môn trí tuệ nhân tạo, ĐỀ CƯƠNG MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1 Phát biểu nào sau đây đúng với trí tuệ nhân tạo Là một lĩnh vực nghiên cứu của khoa học máy tính Xây dựng các hệ thống thông minh Ra đời từ những năm 1950 Tất cả đều đúng 2 Tác tử hợp lý là tác tử Suy nghĩ hợp lý Hành động hợp lý Suy nghĩ hợp lý hoặc hành động hợp lý Suy nghĩ hợp lý và hành động hợp lý 3 Các thành phần cơ bản của một tác tử thông minh Cảm biến Bộ điều khiển Cảm biến hoặc Bộ điều khiển Cảm biến và bộ điều khiển 4 Môi trường Ảnh hưởng đến cảm nhận của tác tử Bị ảnh hưởng bởi các hành động của tác tử Là các yếu tố xung quanh mà ta cần quan tâm khi thiết kế tác tử Tất cả các yếu tố đã nói 5 Tác tử tự trị Được cung cấp một số tri thức ban đầu Có khả năng tự học Hành vi có thể khác với ban đầu Tất cả những điều đã nói 6 Khi mô tả môi trường nhiệm vụ (task environment), ngoài cảm biến và bộ điều khiển, cần mô tả những gì sau đây: Cách đánh giá hiệu suất Môi trường Cả cách đánh giá hiệu suất và môi trường Còn có yếu tố khác 7 Môi trường của tác tử lái xe taxi tự động có những tính chất nào sau đây: Quan sát được một phần Đa tác tử Quan sát được hoàn toàn Quan sát được một phần và đa tác tử 8 Môi trường của tác tử chơi cờ không tính giờ có những tính chất nào sau đây: Xác định Tĩnh Ngẫu nhiên Xác định và tĩnh
Trang 1ĐỀ CƯƠNG MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1
Phát biểu nào sau đây đúng với trí tuệ nhân tạo Là một lĩnh vực nghiên cứu của khoa học máy tính Xây dựng các hệ thống thông minh
Cảm biến hoặc Bộ điều khiển Cảm biến và bộ điều khiển 4
Môi trường
Ảnh hưởng đến cảm nhận của tác tử
Bị ảnh hưởng bởi các hành động của tác tử
Là các yếu tố xung quanh mà ta cần quan tâm khi thiết kế tác tử
Khi mô tả môi trường nhiệm vụ (task environment), ngoài cảm biến và bộ điều khiển, cần mô tả những gì sau đây:
Cách đánh giá hiệu suất Môi trường
Cả cách đánh giá hiệu suất và môi trường Còn có yếu tố khác
Trang 2Môi trường của tác tử lái xe taxi tự động có những tính chất nào sau đây: Quan sát được một phần
Đa tác tử
Quan sát được hoàn toàn
Quan sát được một phần và đa tác tử
Tác tử phản xạ đơn giản không sử dụng những gì sau đây
Tập luật điều kiện-hành động Cảm nhận hiện tại
Chuỗi cảm nhận Tất cả các ý đã nói 10
Tác tử phản xạ dựa trên mô hình không sử dụng những gì sau đây:Error! Filename not specified.
Tập luật điều kiện-hành động Trạng thái bên trong
Trang 3Tác tử có khả năng tự học
Tác tử phản xạ dựa trên mô hình Tác tử dựa trên mục tiêu
Tác tử dựa trên tính hữu ích 12
Hình vẽ sau là loại tác tử nào?
Tác tử có khả năng tự học
Tác tử phản xạ dựa trên mô hình Tác tử dựa trên mục tiêu
Tác tử dựa trên tính hữu ích 13
Hình vẽ sau là loại tác tử nào?
Trang 4Tác tử có khả năng tự học
Tác tử phản xạ dựa trên mô hình Tác tử dựa trên mục tiêu
Tác tử dựa trên tính hữu ích
Trang 5kiểu hàng đợi FIFO
kiểu hàng đợi LIFO (ngăn xếp)
kiểu hàng đợi ưu tiên (trong đó các phần tử được sắp xếp theo giá trị hàm f)
Trang 6kiểu hàng đợi LIFO (ngăn xếp)
kiểu hàng đợi ưu tiên (trong đó các phần tử được sắp xếp theo giá trị hàm f) Tất cả đều sai
Trong tìm kiếm với chi phí nhỏ nhất (Uniform cost search) tập biên (frontier/fringe) được cài đặt theo cấu trúc
kiểu hàng đợi FIFO
kiểu hàng đợi LIFO (ngăn xếp)
kiểu hàng đợi ưu tiên (trong đó các phần tử được sắp xếp theo chi phí quãng đường từ nút xuất phát đến nút đang xét)
Tất cả đều sai 19
Với độ sâu của lời giải d và hệ số phân nhánh b thì tìm kiếm sâu dần (iterative deepening search) có độ phức tạp về thời gian là:
Chiến lược tìm kiếm với chi phí nhỏ nhất (UCS - Uniform Cost Search) sẽ trở thành chiến lược tìm kiếm nào sau đây nếu các chi phí ở mỗi bước (mỗi cạnh của cây tìm kiếm) là như nhau.
Tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth first search) Tìm kiếm theo chiều sâu (Depth first search)
Tìm kiếm theo độ sâu giới hạn (Depth limited search) Tìm kiếm sâu dần (Iterative deepening search)
Trang 7Tìm kiếm A* sử dụng hàm đánh giá nào sau đây:
Trong giải thuật tìm kiếm A*, gọi h*(n) là chi phí thực tế để đi từ nút n đến đích thì hàm heuristic h(n) nào dưới đây được xem là chấp nhận được nếu đối với mọi
h1 (n) = tổng số dịch chuyển ít nhất để đưa các ô số nằm sai vị trí về vị trí đúng h2 (n) = tổng số các ô số nằm sai vị trí so với ở trạng thái đích
Trong 2 hàm trên thì
Hàm h1(n) ưu thế hơn/vượt trội hơn hàm h2(n) Hàm h1(n) ưu thế hơn/vượt trội hơn hàm h2(n) Không hàm nào vượt trội hơn hàm nào
Tất cả đều sai 26
Phát biểu nào dưới đây không đúng với điểm cực đại địa phương trong thuật toán
tìm kiếm leo đồi:
Mọi trạng thái lân cận của nó đều không tốt hơn nó
Khi gặp điểm cực đại địa phương, thuật toán leo đồi sẽ không thoát ra được Là trạng thái tốt nhất trong toàn bộ các trạng thái
Không phải là trạng thái tốt nhất 27
Để thoát khỏi các điểm cực đại địa phương, thuật toán mô phỏng tôi thép (simulated annealing) cho phép làm điều gì sau đây:
Chuyển đến trạng thái lân cận xấu hơn theo một xác suất nào đó Xác suất chuyển đến trạng thái xấu hơn giảm khi nhiệt độ giảm dần
Trang 8Xác suất chuyển đến trạng thái xấu hơn giảm khi mức độ chênh lệch của hàm mục tiêu giữa trạng thái hiện tại và trạng thái kế tiếp tăng
Phát biểu nào sau đây không đúng về diễn giải và mô hình:
Một mô hình là một diễn giải
Một diễn giải chưa chắc là một mô hình Diễn giải giống như mô hình
Diễn giải xác định một biểu thức là đúng hoặc sai 30
Nếu mệnh đề α là hệ quả logic của một cơ sở tri thức KB thì phát biểu nào sau đây
không đúng:
KB đúng thì α đúng
Một mô hình của KB cũng là một mô hình của α Một diễn giải của KB cũng là một diễn giải của α Một mô hình của α cũng là một mô hình của KB 31
Logic nào sau đây sử dụng các lượng tử với mọi và tồn tại Logic mệnh đề
Logic vị từ
Cả logic mệnh đề và logic vị từ đều sử dụng
Logic mệnh đề sử dụng với mọi, còn logic vị từ sử dụng tồn tại
Trang 9Cho cơ sở tri thức KB bên phải Sử dụng phương pháp chứng minh hợp giải Robinson, ta chứng minh được kết quả nào sau đây:
Trang 11Phát biểu nào sau đây đúng với học máy? Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo
Trang 12Phát biểu nào sau đây không đúng với hồi quy tuyến tính.
Biểu diễn bằng một hàm tuyến tính
Thường phù hợp với các bài toán có dữ liệu phân bố tương đối tuyến tính Sử dụng hàm mất mát
Là một kỹ thuật học không giám sát 51
Phát biểu nào sau đây là đúng với hồi quy tuyến tính? Biểu diễn bằng một hàm tuyến tính
Thường phù hợp với các bài toán có dữ liệu phân bố tương đối tuyến tính Nhạy cảm với nhiễu/trường hợp ngoại lệ
Tất cả đều đúng 52
Phát biểu nào sau đây đúng với hàm mất mát trong các thuật toán học máy?
Trang 13đo hiệu suất của mô hình giá trị càng nhỏ càng tốt
việc tìm giá trị tốt thường được thực hiện bằng phương pháp gradient descent tất cả đều đúng
Phát biểu nào đúng với phương pháp cập nhật tham số gradient descent? giá trị cộng vào tham số luôn ngược dấu với đạo hàm của hàm mất mát trị tuyệt đối của giá trị cộng vào tỷ lệ thuận với đạo hàm của hàm mất mát hệ số tốc độ học có ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ của mô hình
tốc độ học không nên quá cao và không nên quá thấp tốc độ học thấp quá mô hình không thể hội tụ
Phát biểu nào sau đây không đúng với hồi quy logistic?
Thường dùng cho bài toán phân hai lớp Sử dụng hàm logistic/sigmoid
Dùng để dự đoán một giá trị số
Có thể sử dụng nhiều dạng hàm mất mát 56
Phát biểu nào sau đây là đúng với hồi quy logistic? Là một kỹ thuật phân lớp tuyến tính
Sử dụng lý thuyết xác suất
Có thể sử dụng nhiều dạng hàm mất mát Tất cả đều đúng
Phát biểu nào sau đây là đúng với một mạng nơ ron nhân tạo? Thành phần nhỏ nhất là các nơ ron nhân tạo
Các nơ ron nhân tạo được kết nối với nhau Các nơ ron nhân tạo được bố trí vào các tầng Tất cả đều đúng
Hàm kích hoạt của một nơ ron nhân tạo thường là những hàm nào? hàm sigmoid
Trang 14hàm tanh hàm ReLU tất cả đều đúng 59
Phát biểu nào sau đây là đúng về một mạng nơ ron nhân tạo? gồm nhiều nơ ron
Phát biểu nào sau đây đúng về thuật toán học lan truyền ngược? không quan tâm đến hàm mất mát
cập nhật các trọng số kết nối và bias của các nơ ron
mỗi vòng lặp chỉ gồm một bước thực hiện theo chiều ngược từ tầng ra đến tầng vào tất cả đều đúng
Phát biểu nào sau đây đúng về thuật toán học lan truyền ngược? mục đích là làm giảm hàm mất mát
mỗi vòng lặp gồm hai bước
số lượng điểm dữ liệu được sử dụng ở mỗi vòng lặp là một, tất cả hoặc một phần tất cả đều đúng
Phát biểu nào sau đây đúng về mạng nơ ron nhân tạo?
dễ dàng xác định được số nơ ron ở tầng ra cho một bài toán cụ thể không dùng được cho bài toán hồi quy
không dùng được cho bài toán phân lớp tất cả đều đúng
Phát biểu nào sau đây không đúng về mô hình mạng nơ ron nhân tạo cho một bài
toán cụ thể?
mô hình không nên quá phức tạp so với dữ liệu
khi số lượng nơ ron ở tầng ẩn tăng lên thì độ chính xác trên tập dữ liệu huấn luyện tăng
Trang 15số lượng nơ ron càng nhiều càng tốt có thể xấp xỉ được tất cả các hàm liên tục 65
Phát biểu nào sau đây không đúng về học sâu?
Là một nhánh của mạng nơ ron nhân tạo
Hiện được sử dụng rộng rãi trong các mô hình học máy tiên tiến Mô hình không quá phức tạp
Có các thư viện lập trình được phát triển bởi các tập đoàn lớn 66
Phát biểu nào sau đây đúng về thành công của học sâu? Sự ra đời của các bộ dữ liệu lớn được gán nhãn
Khả năng tính toán song song tốc độ cao của GPU Sự cải tiến của các kiến trúc mạng tiên tiến
Tất cả đều đúng 67
Thuật toán K-means clustering có những hạn chế nào sau đây: Cần biết trước số lượng cụm
Nghiệm cuối cùng phụ thuộc vào các tâm cụm khởi tạo ban đầu Các cụm cần có dạng hình tròn
Tất cả đều đúng 68
Phát biểu nào sau đây không đúng đối với thuật toán K-means clustering:
Phân cụm theo khoảng cách Sử dụng hàm mất mát
Mỗi vòng lặp gồm hai bước
Kết quả các lần chạy khác nhau là như nhau 69
Phát biểu nào sau đây không đúng đối với thuật toán K-means clustering:
Đầu vào cần chỉ rõ số cụm cần phân
Đầu ra chỉ rõ các tâm cụm và nhãn cụm cho từng điểm dữ liệu Mỗi bước ở vòng lặp cố định một yếu tố và xác định yếu tố còn lại Là một phương pháp học có giám sát
Hàm entropy H(S) = 0 cho ta biết tập S là: là tinh khiết nhất/đồng nhất
có độ pha trộn/hỗn loạn là cao nhất có độ pha trộn/hỗn loạn là trung bình Tất cả đều sai
71
Trang 16Về mức tăng thông tin/độ lợi (Information Gain) trong thuật toán ID3, phát biểu nào sau đây là đúng:
mức tăng thông tin được sử dụng để chọn thuộc tính phân hoạch mức tăng thông tin càng lớn càng tốt
mức tăng thông tin = entropy nút cha – tổng có trọng số của entropy của các nút con
Tất cả đều đúng 72
Trong thuật toán cây quyết định ID3 ta chọn thuộc tính để phân hoạch/phân nhánh có mức tăng thông tin/độ lợi (Information Gain) nhỏ nhất
có mức tăng thông tin/độ lợi lớn nhất có entropy lớn nhất
có entropy nhỏ nhất 73
Phát biểu nào sau đây đúng với mô hình học tập thể Là một tập hợp các mô hình học máy cơ sở
Kết quả đầu ra là sự kết hợp kết quả của các mô hình thành phần Thường có độ chính xác cao hơn các mô hình thành phần
Tất cả đều đúng 74
Phát biểu nào sau đây không đúng với mô hình học tập thể
Làm tăng khả năng biểu diễn dữ liệu so với các mô hình học máy cơ sở Kết quả đầu ra là sự kết hợp kết quả của các mô hình thành phần
Là giảm phương sai so với các mô hình thành phần Các mô hình thành phần có thể giống nhau
Phát biểu nào sau đây không đúng với rừng ngẫu nhiên
Có thể sử dụng cho bài toán phân lớp Có thể sử dụng cho bài toán hồi quy Các mô hình cơ sở là các cây quyết định
Để tạo ra các cây cơ sở đa dạng chỉ dùng phương pháp bagging 76
Phát biểu nào sau đây đúng với rừng ngẫu nhiên?
Bộ dữ liệu của từng cây cơ sở được lựa chọn ngẫu nhiên
Tập thuộc tính xem xét phân chia tại mỗi nút cây được lựa chọn ngẫu nhiên Giá trị điểm phân chia được lựa chọn để xem xét một cách ngẫu nhiên Tất cả đều đúng
77
Trang 17Phát biểu nào sau đây đúng với hiện tượng quá khớp? Độ chính xác trên tập dữ liệu huấn luyện cao
Độ chính xác trên tập dữ liệu kiểm tra thấp
Thường xảy ra khi mô hình quá phức tạp so với dữ liệu Tất cả đều đúng