第二届全国人工智能应用技术技能大赛理论知识竞赛题库_在线真题试卷与模拟练习_第二届全国人工智能应用技术技能大赛理论知识竞赛题库_考试宝

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年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -114- 五、工业机器人系统运维员S(　　) 知识模块(　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -119- 六、无人机装调检修工(　　)知识模块 (　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛目录第一部分单项选择题一、公共知识模块1 二、智能硬件装调员(　　)知识模块15 三、工业视觉系统运维员S(　　)知识模块28 四、人工智能训练师S(　　)知识模块40 五、工业机器人系统运维员S(　　)知识模块53 六、无人机装调检修工(　　)知识模块66 第二部分判断题一、公共知识模块79 二、智能硬件装调员(　　)知识模块82 三、工业视觉系统运维员S(　　)知识模块84 四、人工智能训练师S(　　)知识模块87 五、工业机器人系统运维员S(　　)知识模块90 六、无人机装调检修工(　　)知识模块92 第三部分多选择题一、公共知识模块94 二、智能硬件装调员(　　)知识模块99 三、工业视觉系统运维员S(　　)知识模块104 四、人工智能训练师S(　　)知识模块109

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -1- 五、工业机器人系统运维员S(　　)知识模块 114 六、无人机装调检修工(　　)知识模块119

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -1- 第一部分单项选择题一、公共知识模块(　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -15- 二、智能硬件装调员(　　)知识模块（题号从

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -28- 三、工业视觉系统运维员S(　　)知识模块 (　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -40- 四、人工智能训练师S(　　)知识模块 (　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -53- 五、工业机器人系统运维员S(　　) 知识模块(　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -66- 六、无人机装调检修工(　　)知识模块 (　　)

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -79- 第二部分判断题一、公共知识模块(　　)

(　　)卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计，称为池化(　　)。池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。

(　　)假设在ImageNet数据集(　　)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。

(　　)1957年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能(　　)”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。

（）循环神经网络(　　)主要用于自然语言处理。

(　　)反向传播算法(　　)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -82- 二、智能硬件装调员(　　)知识模块（题号从22001～22060，共60道题）

年全国行业职业技能竞赛——第三届全国人工智能应用技术技能大赛 -84- 三、工业视觉系统运维员S(　　)知识模块 (　　)

(　　)用户空间的原点(　　)通常位于图像左上像素的左上角。

（）卷积神经网络(　　)中的卷积层主要用于特征提取。