人工智能之Python-FXTK

选择题

1、第一次工业革命，以下哪种设备大大推动了机器的普及和发展（A）

A、蒸汽机 B、纺织机 C、自行车 D、抽水车

2、 以下各项中，不属于人工智能研究范围的是（D）

A、思维 B、感知 C、行动 D、电能

3、 下列选项中，不属于生物识别技术的是（D）

A、指静脉识别 B、掌纹识别 C、虹膜识别 D、字体识别

4、 以下各项中，不是传统AI服务的弊端的是（D）

A、经济价值低 B、部署成本高 C、运行成本贵 D、运行速度慢

5、 从部署方式上考虑，不属于人工智能云服务类型的是（C）

A、公有云 B、私有云 C、无线云 D、混合云

6、 下列各项中，不属于AI应用的是（D）

A、形色识花+ B、旧照片修复 C、猜画小歌 D、肯德基+

7、导入库使用的关键字是（C）

A、def B、while C、import D、in

8、字符串是用一对什么符号括起来（C）

A、 冒号 B、井号 C、引号 D、百分号

9、5%2的计算结果是（B）

A、0 B、1 C、2.5 D、3

10、2>=3 or 2<=4的结果是（A）

A、True B、true C、False D、false

11、运行命令int(input(15))，从键盘输入30后，返回结果是（C）

A、15 B、”15” C、30 D、”30”

12、运行命令len(456),返回值是（D）

A、3 B、4 C、5 D、出错

13、random.randint(a,b)的作用是（D）

A、生成一个a和b之间的随机数 B、生成一个a和b-1之间的随机数

C、生成一个a和b之间的随机小数 D、生成一个a和b之间的随机整数

14、print(sorted([5,1,3,4],reverse=True))输出结果是（C）

A、[1,3,4,5] B、[5,1,3,4] C、[5,4,3,1] D、[4,3,1,5]

15、图像识别的早期做法是（A）

A、利用“先验知识库”的方法 B、机器学习的方法

C、深度学习的方法 D、利用大数据

16、 以下领域不是依赖于图像识别技术的是（C）

A、文字识别 B、视频监控 C、语音识别 D、自动驾驶

17、 利用计算机创造一个虚拟空间，利用虚拟现实眼镜能够使用户完全沉浸在一个虚拟合成环境中，无法看到真实环境的技术（B）

A、AR B、VR C、MR D、CR

18、 计算机的图像识别是将__进行逻辑分类处理的过程（B）

A、基本物体 B、原始光学信息 C、彩色 D、亮度

19、 __模块提供了对图像的简单2D绘制功能，如在图像对象上画直线、写文本等（C）

A、PIL B、Image C、ImageDraw D、ImageFont

20、 以下属于语言处理应用技术的是（C）

A、词法分析 B、DNN语言模型 C、文本纠错 D、短文速度分析

21、 自然语言处理的相关研究最早是从__开始的（B）

A、词义相识度 B、机器翻译 C、文章分类 D、文本纠错

22、 打开excel文件需要用到openpyxl中的哪个模块（A）

A、load_workbook B、workbook C、matplotlib D、worksheet

23、通过对比，两张人脸的相似度__阈值，即可判定两张人脸属于同一人(A)

A、大于 B、等于 C、小于 D、不相关

24、 人脸特征提取算法会根据人脸五官关键点坐标，将人脸__，然后计算特征值（A）

A、对齐预定模式 B、矫正 C、去除噪点 D、调整对比度

25、 人脸识别系统容易受到各种手段的欺骗，如用偷拍的照片假冒真人等，所以以下哪个检测技术的研究就显得尤为重要（B）

A、人脸比对 B、人脸活体 C、人脸验证 D、人脸提取特征

26、 以下哪个方法可以实现对图片的裁剪（B）

A、img.cut(region) B、img.crop(region)

C、img.drop(region) D、img.draw(region)

27、 以下哪个是Python定义函数的关键字（D）

A、function B、import C、class D、def

28、 以下关于函数的说法不正确的是（D）

A、函数可以实现代码重用

B、函数可以实现程序的模块化

C、函数的参数只能按位置调用

D、函数名必须位于命名空间之后才能进行函数的调用

29、 以下各项不属于机器人三原则的有（D）

机器人不得伤害人类，或者看到人类受到伤害而袖手旁观
机器人必须服从人类的命令，除非这条命令与A选项矛盾
机器人必须保护自己自己，除非这种保护与A选项、B选项矛盾
机器人不能保护自己，需要无条件服从人类
30、第四次工业革命的最终目标就是使人类生活全面智能化，以下特点不属于第四次工业革命特点的有（A）

A、标准化 B、个性化 C、人性化 D、智能化

判断题

（ √）1、Python编程的指导思想是一个特点的问题，用一种方法且最后只有一种

（ √）2、Python以#开头的是单行注释

（ √）3、turtle.forward(100)表示向当前方向移动画笔100像素长度

（ ×）4、len函数只能返回对象的长度，不能返回对象的元素个数

（ × ）5、os库有对excel的操作功能

（ × ）6、Python的字典是有序不可变的

（ √）7、人机交互系统主要由对话理解、对话理解和对话管理3个模块组成

（ √ ）8、Siri属于智能语音助手

（ × ）9、函数必须有return语句

（ √）10、生成随机数的库是random

填空题

1、Python的三种基本程序结构是：顺序、选择 、循环。

2、人工智能图像识别应用场景有：视频/监控分析、工业视觉检测、医疗影像诊断 等。

3、人工智能人脸识别应用场景有：智能安防 、 商业服务 、娱乐领域 等。

4、循环控制语句中能够终止循环的语句是 break。

5、Python 3的基本数据类型有：数字，字符串，列表，元组，集合，字典。

1. 循环语句中能够跳出当前这一轮循环进行下一轮循环的语句是 continue 。
2. 写excel文件使用的是openpyxl的Workbook模块，读excel文件使用的是openpyxl的 load_workbook 模块。
3. 向工作表中添加一行的方法是：sheet. append ()。

简答题

1、结合本课程，你觉得本专业能够就业的岗位有哪些？

    数据分析师：负责处理和分析大数据，使用Python进行数据清洗、数据可视化等工作，为企业的决策提供数据支持。

    机器学习工程师：利用Python等编程语言和机器学习算法解决实际问题，如图像识别、语音识别等。

    深度学习工程师：专注于深度学习算法的研究与应用，使用Python等语言进行模型设计和优化。

    自然语言处理（NLP）工程师：处理和分析自然语言数据，开发对话系统、机器翻译等应用。

    人工智能研究员：负责研究新的AI技术和算法，推动人工智能领域的发展。

    Python开发工程师：利用Python进行软件开发，包括Web开发、游戏开发、软件开发等。

    人工智能产品经理：负责人工智能产品的规划、设计和管理，需要有技术背景和项目管理能力。

    人工智能咨询顾问：为企业提供人工智能方面的咨询和建议，帮助企业实施和优化AI项目。

    AI系统集成工程师：负责将人工智能系统集成到各种应用和系统，实现AI技术与实际业务的结合。

    自动化工程师：利用人工智能技术实现生产流程的自动化，提高生产效率。

2、谈谈你对自动驾驶的理解。

    自动驾驶是一种通过先进的传感器、雷达、高精度地图、计算机视觉和人工智能技术，使得车辆在没有人干预的情况下能安全有效的自动行驶的技术。截止至我的训练周期日期之前对于此项技术在多个领域中取得了重大进展和持续不断的优化，在过去的几年中它已被许多科技巨头和技术研发公司广泛研究和投入市场使用。在当时主流的趋势和技术主要包含以下内容：

    技术前沿的应用如通过Lidar激光雷达测距技术及配套的高速算法处理障碍物和地形检测等环境感知数据。还有结合计算机视觉技术进行车道识别，判断行车路径和方向等。同时，高精度地图和GPS定位技术也在自动驾驶中发挥着重要作用，它们可以精确获取车辆的位置信息并与其他传感器数据结合，为自动驾驶提供决策依据。人工智能和机器学习技术也在持续推动自动驾驶的进步，通过大量的数据训练和优化算法，使自动驾驶系统的决策能力更强更可靠。值得一提的是随着物联网的飞速发展也加强了自动驾驶技术的实际应用场景和潜力。

    然而，尽管自动驾驶技术取得了显著的进步，但仍然存在许多挑战和问题需要解决，例如安全性、法规和道德问题以及可靠性等方面的问题都需要持续的探讨和改进。我认为未来的自动驾驶将会面临更高的技术要求和发展前景的挑战性更大。我相信随着科技的进步和创新迭代会推动自动驾驶的逐步成熟与普及，成为未来交通领域的革新性变革之一。最终能引领一场更加智能化和人性化的驾驶革命。然而截止目前的新技术和应用情况也可能有新的变化和发展，具体还需持续关注最新的行业资讯和研究成果。

3、你所遇到的哪些设备使用了人工智能人脸识别技术？举例说明

    现在有很多设备都使用了人工智能人脸识别技术。以下是一些例子：

    智能手机：大部分智能手机都配备了人脸识别功能，例如iPhone、Android手机等。这些手机使用人脸识别技术来解锁屏幕、验证身份、进行照片拍摄等。

    平板电脑：像iPad等平板电脑也采用了人脸识别技术，用于解锁设备、登录应用等。

    笔记本电脑和台式电脑：许多高端电脑配备了人脸识别技术，用于登录系统、保护数据安全等。例如，一些品牌的笔记本电脑使用人脸识别技术来替代传统的密码登录方式。

    监控系统：人脸识别技术也被广泛应用于监控系统中。公共安全领域如警察局、购物中心等，通过使用人脸识别技术来提高安全性。

    支付系统：一些支付系统也采用了人脸识别技术，例如某些移动支付应用使用人脸识别技术进行身份验证。

4、谈谈你对机器人的理解。

    在日新月异的科技领域，机器人已逐步成为一个高度智能和自主决策能力的象征。个人见解如下：

    首先，机器人不再仅仅是简单的机械装置或自动化工具。随着人工智能（AI）技术的发展和集成，现代机器人具备了一种程度不同的“智能”概念。这包括对环境的感知与认识，持续学习和技能发展以及通过与用户或者其他设备协作以实现多目标任务的能力。通过对用户的了解和对环境的适应，机器人能在不同场景中为人类提供服务或帮助，例如家居辅助、生产制造和医疗服务等。此外，随着自主决策能力的增强，机器人能在某些情况下独立作出判断和执行任务。这些进步都极大地提升了机器人的实用价值和应用范围。

    其次，机器人技术也推动了人机交互的革新。例如通过自然语言处理技术和机器学习算法的运用，机器人不仅能理解和响应人类的语音指令和文字输入，甚至可以通过模仿人类的表情和情感来回应用户。这使得人机互动变得更为自然和流畅，也为远程教育和医疗保健提供了切实可行的工具和设备可能性。人工智能不仅能智能地响应我们的需求，还能预测我们的行为模式并据此做出响应和调整，为个性化的服务和解决方案创造了巨大的可能性。这不仅优化了用户体验，也为企业和机构带来了效率和经济效益的提升。随着机器人技术的进一步成熟和完善，我们将会看到更多机器人进入各个领域发挥其巨大的潜力。

    最后值得注意的是随着技术进步而来的伦理和社会问题也需要我们密切关注。对于机器人的发展与应用，我们需要思考如何平衡人工智能的发展潜力及其潜在风险问题。，只有在理解和妥善应对这些问题的过程中我们可以获得其积极影响并推动社会进步。同时，随着技术的不断进步和应用领域的扩大，我们也需要不断学习和更新对机器人的理解以适应不断变化的世界和新技术发展步伐！这是一个很好的思考场景让您如何全面地从多维度理解和欣赏机器人在改变世界的无穷潜能力面前接受其存在并为之利用创造更多价值！