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题目：语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
题目：谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。
题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
题目：P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
“题目：下图表示的是前向状态空间搜索。
”
题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
题目：现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。
题目：状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
题目：人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
题目：人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
题目：深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。
“题目：
人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。
A.标签
B.特征值
C.数据结构
D.拟合标签”
“题目：（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A.KNN
B.决策树
C.遗传算法
D.A*算法”
“题目：（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。
A.亚瑟·塞缪尔
B.冯·诺依曼
C.托马斯·贝叶斯
D.艾伦·麦席森·图灵”
“题目：贝叶斯网络是（）首先提出来的。
A.贝叶斯
B.朱迪亚·珀尔
C.高斯
D.康托尔”
“题目：贝叶斯网络是一个（）。
A.有向环形图
B.无向环形图
C.有向无环图
D.无向无环图”
“题目：当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
A.输入层
B.输出层
C.隐含层
D.应用层”
“题目：当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。
A.约翰?霍兰德
B.亚瑟·塞缪尔
C.冯·诺依曼
D.艾伦·麦席森·图灵”
“题目：机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。
A.监督学习
B.无监督学习
C.机器学习
D.深度学习”
“题目：深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（）
A.增加数据量
B.改变算法
C.增加模型训练的层次
D.增加标签量”
“题目：算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。
A.KNN
B.决策树
C.遗传算法
D.A*算法”
“题目：下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。
A.路径1
B.路径2
C.
D.”
“题目：下面的动物识别系统中，我们可以在方框中点击所知动物的某些特征，计算机可以据此来识别该动物。这一系统所使用的知识表示方法是（）
A.图搜索表示法
B.脚本表示法
C.产生式系统
D.问题归约法”
“题目：遗传算法具有（）的迭代过程的搜索算法。也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
A.生存＋检测
B.遗传变异
C.自然选择
D.适者生存”
“题目：以下哪一项不是机器智能的来源（?）
A.摩尔定律
B.数据
C.数学模型
D.数据结构”
“题目：以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（）。
A.谓词逻辑表示法
B.脚本表示法
C.启发式搜索
D.产生式系统”
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