探索大数据与人工智能习题库

《探索大数据与人工智能》习题库

单选

1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算

A. Spark

B. Storm

C. Hive

D. Flume

2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是

A. 大数据分析的革命性方法出现

B. 大数据与与云计算将深度融合

C. 大数据一体机将陆续发布

D. 大数据未来可能会被淘汰

3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的

A.比尔·恩门

B. 麦肯锡

C. 扎克伯格

D. 乔图斯

4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用

A.精准广告

B. 网络管理

C. 网络优化

D. 客服中心优化

5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用

A.数据商业化

B. 物流网络

C. 企业运营

D. 客户关系管理

6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。

A.首席数据官

B. 首席科学家

C. 首席执行官

D. 首席架构师

7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是

A.日志收集

B. 消息系统

C. 业务系统

D.流式处理

8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点

A.面向行

B. 多版本

C. 扩展性

D. 稀疏性

9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系

A.数量越多处理时间越长

B. 数量越多处理时间越短

B.数量越小处理时间越短D.没什么关系

10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是

A.Spark Streaming

B. Mllib

C. GraphX

11、Spark是在哪一年开源的

A.1980

B. 2010

C. 1990

D. 2000

12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是

A结构化数据B. 非结构化数据C. 半结构化数据D. 全结构化数据

13、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是

A.机器性能

B. 语言歧义性

C. 知识依赖

D. 语境

14、语音识别常用的应用有四个,下列不是常用应用的是

A.聊天

B. 拨号

C. 导航

D. 设备控制

15、以下哪种学习方法不属于人工智能算法

A.迁移学习

B. 对抗学习

C. 强化学习

D.自由学习

16、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么

A.模型

B. 表结构

C. 结果

D. 报表

17、总体来说,人工智能发展的未来趋势是

A.上升

B. 下降

C. 不动

D. 大幅度下降

18、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()

A.九天

B. OneNET

C. 移娃

D.大云

19、以下数据单位从小到大排列的顺序是

A.GB、B、KB

B. B、KB、MB

C. KB、ZB、PB 、MB、KB

20、以下数据单位换算错误的是

A.1KB=1024B

B. 1GB=1024MB

C. 1TB=1000GB

D. 1MB=1024KB

21、以下不是非结构化数据的项是

A.图片

B. 音频

C. 数据库二维表数据

D. 视频

22、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()

A.Reduce

B. Hash

C. Clean

D. Loading

23、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,请问它的英文缩写是

A.AI

B. BI

C. AL

D. AF

24、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架

A.Kafka

B. Tensorflow

C. Caffe

25、BP神经网络的学习规则是

A.梯度上升法

B.梯度下降法

C. 梯度提升法

D. 梯度曲线法

26、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一

A.语音合成

B. 语音播放

C. 语音识别

D. 语义理解

27、数据生态中,算法模型分为两代,那么第一代算法模型是

A.Tez

B. Spark

C. Pig

28、Spark是基于什么的迭代计算框架它适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小;

A.内存

B. 硬盘

C. 磁带

D. 显卡

29、下列选项中,哪项是分布式文件存储系统

A.HDFS

B. Flume

C. Kafka

D. Zookeeper

30、工信部官网正式发布大数据产业”十三五“发展规划是在哪一年

A.1987

B. 1997 D. 2017

31、学习没有标签的数据集的机器学习方法是

A.监督学习

B. 无监督学习

C. 半监督学习

D. 强化学习

32、当前世界产生的数据总量的单位是

A.KB

B. ZB

C. GB

D. TB

33、下列选项中正确说明价值密度低的是

数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据

数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据

34、中国移动研发了智能客服问答机器人(),使业务流程自动化,更加智能的回答用户解决业务咨询、业务办理、流量查询等问题。

A.精灵

B. 阿尔法蛋

C. 小度

D. 移娃

35、IBM的()是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。

A.AlphaGo

B. 深蓝

C. 图灵机模型

D. 深度学习机器人

36、在HDFS中存在NameNode、DataNode、Client,而NameNode是管理者,DataNode是文件存储者,那么Client是什么呢

A.连接器

B. 客户端

C. 接口提供者

D. 数据采集

37、mapreduce计算模型适用于哪种任务

A.多线程处理

B. 有关联的行处理

C. 批处理

D. 实时数据变化处理

38、大数据特征有几种（不包括IBM提出的新特征）

39、Hadoop是（）年诞生的

40、以下哪个不属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用

A.精准广告

B.网络管理

C.营销洞察

D.大数据检测和决策

41、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型，称为分类，标签为连续的类型，称为什么

A.给定标签

B.离散

C.分类

D.回归

42、下列选项中，正确描述Flume对数据源的支持的是

A.只能使用HDFS数据源

B.可以配置数据源

C.不能使用文件系统

D.不能使用目录方式

43、IBM提出的大数据5V特征包括（）、更快(Velocity)、更多(Variety)、更值钱(Value)和更真实（Veracity）

A.更有效

B.更大（Volume）

C.更充分

D.更直观

44、下列选项中，不是大数据的一部分的是

A.海量计算

B.大量数据管理

C.数据分析

D.单机计算

45、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（）

A.Map

46、HBASE的特点不包括

A.面向列

B.稀疏性

C.多版本

D.低可靠性

47、mapreduce计算模型适用于哪种任务

A.多线程处理

B. 有关联的行处理

C. 批处理

D.实时数据变化处理

48、最初的大数据概念还比较模糊,只是隐约的知道像个性化推荐、搜索引擎之类的处理需理需要大量数据,那么在搜索引擎方面,谁是世界上最大的厂商

A.谷歌

B. 百度

C. 360

D. bing

49、今年,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。而哪项技术将继续成为大数据智能分析的核心技术

A.机器学习

B. 智能物流

C. 脑科学

D. 智能终端

50、下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是

A.只能使用HDFS数据源

B. 可以配置数据源

C. 不能使用文件系统

D. 不能使用目录方式

51、HBASE的特点不包括哪些

A.面向行

B. 稀疏性

C. 多版本

D. 高可靠性

52、下列选项中,不是用于数据存储的技术是哪一个

A.MongoDB

B. MySQL

C. HDFS

D. Java

53、属于“人造智能”,具有意识,达到或超越人类智慧水平的人工智能称为()

A. 高人工智能

B. 低人工智能

C. 强人工智能

D. 弱人工智能

54、下列选项中,不是人工智能的基础设施的是

A. CPU服务器

B. GPU服务器

C. 专用芯片

D. 游戏显卡

54、以下不是大数据特征的是

A.数据体量大

B. 数据种类多

C. 价值密度高

D. 处理速度快

55、以下应用没有使用你的地理位置信息的是

A.美团

B. 滴滴

C. 高德地图

D. word

56、下列选项中,不是Flume的特点的是

A. 可靠性

B. 集中式架构

C. 可扩展性

D. 可管理性

57、在Spark的软件栈中,用于交互式查询的是

A.SparkSQL

B. Mllib

C. GraphX

D. Spark Streaming

58、下列选项中,不是大数据的一部分的是

A.海量计算

B. 大量数据管理

C. 数据分析D单机计算

59、人工智能、机器学习、深度学习的包含关系是()

A.机器学习>深度学习>人工智能

B. 人工智能>深度学习>机器学习

C.人工智能>机器学习>深度学习

D. 深度学习>人工智能>机器学习

60、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是

A. 机器性能

B. 语言歧义性

C. 知识依赖

D. 语境

61、BP神经网络模型拓扑结构不包括

A.输入层

B. 隐层

C. 输出层

D. 显层

62、以下哪个不是语音识别的范畴

A.语音听写

B. 语音合成

C. 语音转写

D. 语音唤醒

63、Alpha Go是第一个击败人类职业()选手的人工智能程序。

A. 国际象棋

B. 围棋

C. 中国象棋

D. 五子棋

64、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢

A.闭源

B. 开源

C. 独立

D. 封闭

65、“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应()、高增长率和多样化的信息资产。

A. 海量

B. 少数

C. 小量

D. 结构化

66、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算

A. Spark

B. Storm

C. Hive

D. Flume

67、客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道,我们可以利用()在后端给客服中心建立庞大的知识库,供接线员们使用帮忙他们快速精准的找到答案。

A. 大数据技术

B.客户画像

C. 客户状态

D. 客户心情

67、下列选项中正确说明价值密度低的是

数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据

数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据

68、学习没有标签的数据集的机器学习方法是

A.监督学习

B. 无监督学习

C. 半监督学习

D. 强化学习

69、当前世界产生的数据总量的单位是

A.KB

B. ZB

C. GB

D. TB

70、对抗学习中两个网络互相竞争,一个负责生成样本,那么另一个负责做什么

A.判别样本

B. 计算样本

C. 统计样本

D. 生成样本

71、hdfs中namenode的metadata的作用是

A.描述数据的存储位置等属性

B.存储数据

C.调度数据

72、rdd是由多个什么组成

a.partition

73、IBM提出的大数据5V特征包括更大(Volume)、更快(Velocity)、更多(Variety)、更值钱(Value)和()

A.更有效

B. 更充分

C. 更真实(Veracity)

D. 更直观

74、在Spark的软件栈中,用于流计算的是

A.GraphX

B. Mllib

C. Spark Streaming

D. SparkSQL

75、以下数据量可以称为大数据的是

A.100MB

B. 100KB

C. 100PB

D. 100MB

76、学习没有标签的数据集的机器学习方法是

A.监督学习

B. 无监督学习

C. 半监督学习

D. 强化学习

77、大数据的数据来源于方方面面,下列不可以作为数据源的是

A.APP应用

B. 地理信息

C. 一块石头

D. 商店订单

78、数据采集的基本步骤(ETL)中不包括哪项

A.抽取转换

B. 加载

C. 计算

79、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()

A. Reduce

B. Hash

C. Clean

D. Loading

80、人工智能通过输入的图片,解析出图片的内容,这种技术叫什么

A. 图片识别

B. 语音识别

C. 自动驾驶

D. 消费金融

81、“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应()、高增长率和多样化的信息资产。

A.海量

B. 少数

C. 小量

D. 结构化

82、Hadoop2系列版本中默认的HDFS的block是多大

A. 32MB

B. 64MB

C. 128MB

D. 16MB

83、以下哪个场景可以称为大数据场景

A.故宫游客人数

B.故宫门票收入

C.美团APP的定位信息

D.文章内容

84、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是

A.重复学习

B.深度学习

C.迁移学习

D.对抗学习

85、以下哪个不属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用

A.精准广告

B.网络管理

C.营销洞察

D.大数据检测和决策

86、在Spark的软件栈中，用于图计算的是（）

A．Spark Streaming C. GraphX

多选

1、自然语言处理需要解决的难点有哪些

A.语言歧义性

B. 语言鲁棒性

C. 知识依赖

D.语境

2、人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发展

A.健康

B. 教育

C. 探索太空

D. 理财

3、下列选项属于人工智能的基本概念有:

A.机器学习

B. 深度学习

C. BP神经网络

D.卷积神经网络

4、大数据的业务应用处理需要经过哪些流程

A.数据采集

B. 数据清洗

C. 数据建模

D.数据加工

5、在数据清洗的过程中,总共可以归为三个阶段,它们分别是

A.数据加工

B. 数据质量

C. 数据校对

D. 数据标准化

6、麦肯锡全球研究所对大数据的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有以下哪些特征

A.海量的数据规模

B. 快速的数据流转

C. 多样的数据类型

D. 价值密度低

7、人工智能关键技术框架主要包括哪两层

A.基础设施

B. 算法

C. 技术

D. 人员

8、大数据应用领域成就有哪些

A.金融

B. 互联网电子商务

C. 工业生产

D. 没有明显成就

9、以下哪些属于大数据在电信行业的应用

A.网络管理和优化

B. 数据商业化

C. 客户关系管理

D. 企业运营管理

10、以下哪两个属于大数据特征

A.数据体量大

B. 价值密度高

C. 数据种类多

D. 处理速度慢

11、在非电信领域,大数据可被应用到的以下哪些方面

A.公共安全

B. 无明显应用

C.智能运输

D. 智能建筑

12、HBASE的特点不包括哪两项

A.面向行

B. 稠密性

C. 多版本

D. 高可靠性

13、那么下列哪些技术适合流处理

A.Spark Streaming

B. Storm

C. Hbase

D. MapReduce

14、以下哪两项是人工智能发展的标志性产品

A.深蓝

B. alphago

C. 智能门禁

D. 智能手机

15、使用有监督学习的问题可以被分为哪两类

A.回归问题

B. 抽样问题

C. 聚类问题

D.分类问题

16、HDFS在哪些场景中表现很差

A.大量小文件

B. 随机读取

C. 修改文件

D. 存储和管理PB级别数据

17、世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告(第13版)》,通过该报告,各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有重大意义

A.推动经济发展

B.改善公共服务

C. 增进人民福祉

D. 保障国家安全

18、电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化,下列选项中不在这两项优化之内的是

A.基础设施建设的优化

B. 网络速度的优化

C. 并发性的优化

D. 网络运营管理及优化

19、通过地理位置信息可以分析出哪些信息

A.颜值

B. 家庭住址

C. 工作地址

D. 体重

20、人工智能按照发展层级划分可以分为哪三层

A.计算智能

B. 感知智能

C. 认知智能

D. 人工智能

21、使用有监督学习的问题可以被分为哪两类

A.回归问题

B. 抽样问题

C. 聚类问题

D.分类问题

22、Flume采用了三层架构,每一层均可以水平扩展,它们分别是

A.agent

B. collector

C. storage

D. source

23、人工智能的技术方向一共有三种，他们分别是

A.语音识别

B.计算机视觉

C.自然语言

D.复杂编程

24、Spark适用于那些场景

A.计算量大

B.数据量大

C.效率要求高系统业务受理

25、关于RDD，说法正确的两项是

A.RDD 不能由多个分区（partition）组成

B.弹性、集中式内存集

C .RDD能生成childrenRD

D D.是一个容错的、并行的数据结构

26、业务运营监控，可以基于大数据分析从下列哪三个维度为运营商监控管道和客户运营情况

A.网络

B.业务

C.气候

D.用户

27、Yarn架构在Hadoop生态圈中有哪些作用

A.资源分配

B.调度

C.保证协同

D.计算数据

28、以下数据量不能说成大数据的是

29、自动驾驶中的人工智能技术包括下面哪三项

A.环境感知

B.行为决策

C.运动控制

D.温度控制

30、以下用到语音识别技术的应用包括：

A.苹果手机Siri

B..百度地图

31、监督学习的回归方法包括：

A.线性回归

B.逻辑回归

C.多项式回归

D.单一回归

32、人工智能技术的基础设施不包括哪两部分

A.系统应用

B. 机器学习算法

C. 基础硬件

D. 算法框架

33、HDFS适用于哪些场景

A.大量小文件

B. 存储和管理PB级别数据

C. 一次写入,多次读取

D. 低延迟读取

34、自然语言处理的主要难点不包括以下哪两项:

A.语言独立性

B. 语言歧义性

C. 多国语言

D. 语境

35、以下哪两个属于大数据特征

A.数据体量大

B. 价值密度高

C.数据种类多

D. 处理速度慢

36、以下应用使用了你的地理位置信息的是

A.滴滴

B. 百度地图

C. word

D. excel

37、BP神经网络模型拓扑结构包括()、()和输出层(output layer)。

A.输入层(input)

B.隐层(hidden layer)

C. 卷积层(convolutional layer)

D. 池化层(pooling layer)

38、自动驾驶中的人工智能技术包括下面哪三项

A.环境感知

B. 行为决策

C. 运动控制

D. 温度控制

39、数据建模目前有两种比较通用的方式,分别是

A.通用建模

B. 专属建模

C. 范式建模

D. 维度建模

40、下列选项中,是大数据发展趋势的是

A.开源大数据商业化进一步深化

B. 打包的大数据行业分析应用开拓新市场

B.大数据细分市场规模进一步增大D. 大数据推动公司并购的规模和数量进一步提升

41、2010年12月,工信部发布的物联网十二五规划上,把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了哪些大数据的重要组成技术

A. 海量数据存储

B. 数据挖掘

C. 图像视频智能分析

D. python

42、在人工智能发展历程中有过多次低谷期，这些低谷期最主要的两项原因是什么

A.运算力不足

B.人员不足

C.技术瓶颈

D.费用太高

43、电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，这两项优化是

A.基础设施建设的优化

B.网络速度的优化

C.并发性的优化

D.网络运营管理及优化

44、人工智能技术的基础设施不包括哪两部分

A.系统应用

B. 机器学习算法

C. 基础硬件

D. 算法框架

45、计算机视觉包括了诸多不同的研究方向,比较热门的方向主要包括以下哪两项

A.物体识别和检测

B. 物体运动和跟踪

C. 动物声音获取

D. 动物声音解析

46、电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化,下列选项中不在这两项优化之内的是

A.基础设施建设的优化

B. 网络速度的优化

C. 并发性的优化

D. 网络运营管理及优化

47、下列选项中,哪两项是可以用于数据采集的技术

A.Flume

B. Hive

C. Kafka

D. Mahout

48、大数据可以被应用到的行业有

A. 电信

B. 工业

C. 政府

D. 金融

49、人工智能的技术方向一共有三种，他们分别是

a.语音识别

b.计算机视觉

c.自然语言

d.复杂编程

50、BP神经网络模型拓扑结构包括()、()和输出层(output layer)。

A.输入层(input)

B.隐层(hidden layer)

C. 卷积层(convolutional layer)

D. 池化层(pooling layer)

51、自动驾驶中的人工智能技术包括下面哪三项

A. 环境感知

B. 行为决策

C. 运动控制

D. 温度控制

52、Yarn架构在Hadoop生态圈中有哪些作用

A. 资源分配

B. 调度

C. 保证协同

D. 计算数据

53、Kafak的总体数据流有三个关键角色,它们分别是

A.Producer

B. Message

C. Cluster

D. Consumer

54、下列选项中,是大数据发展趋势的是

A.开源大数据商业化进一步深化

B. 打包的大数据行业分析应用开拓新市场

B.大数据细分市场规模进一步增大D. 大数据推动公司并购的规模和数量进一步提升

55、人工智能可以做到的事情有:

A.图片识别

B.语音识别

C. 自动驾驶

D. 消费金融

56、以下属于计算机视觉的研究方向的有

A. 物体识别和检测

B. 语音导航

C. 视觉问答(看图说话)

D. 机器翻译

57、人工智能在目前哪些领域广泛应用：

A.智能法务

B.智能教育

C.智能健康

D.智能财务

58、HBASE的应用场景有哪些

A.半结构化或非结构化数据

B.记录非常稀疏

C.结构化数据

D.超大数据量

59、BP神经网络模型拓扑结构包括

A．输入层 B.隐层 C.输出层 D.显层

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?

A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习

D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(一)

眉山市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一） 一、单项选择题 1. 古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（ 2.0 分） A. 长度 B. 容积 C.温度 D.轻重 我的答案： A √答对 2. 最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（ 2.0 分） A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案： A √答对 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑 研究计划”。（ 2.0 分） A. 中国 B. 日本 C.美国 D.德国 我的答案： C √答对 4. 在2016 年，我国人工智能企业超过了（）家。（ 2.0 分） A.1000 B.1200 C.1400 D.1500 我的答案： D √答对 5. 在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（ 2.0 分） A. 被第三方偷窥或篡改 B. 如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私

D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案： D √答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（ 2.0 分） A. 一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B. 能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案： C √答对 7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（ 2.0 分） A. 文本识别 B. 机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： C √答对 8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（ 2.0 分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案： C √答对 9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（ 2.0 分） A. 长度 B. 容积 C.温度 D.轻重 我的答案： D √答对 10.近几年，全球人工智能产业发展突飞猛进，人工智能脸部识别率的准确度已经达到（）。（ 2.0 分） A.99.7% B.99.8% C.99.9%

大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？ 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日

机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊） 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血， 由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休 闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，

正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理 论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询

大数据时代人工智能的创新与发展研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/af11283216.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。

人工智能就是数据分析吗

人工智能就是数据分析吗 关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科?我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买?某些设备会坏吗?哪种价格能使利润较大化?这些问题中的每一个都可以通过以下熟悉的工作流来解决：首先，我们确定一个希望预测和收集关于该度量或状态的历史信息的度量或状态。例如，确定数百万名顾客中哪些人对过去的营销活动作出了反应。 接下来，我们收集可能与预测我们的目标相关的更多数据。例如，每个客户的过去的支出，人口概况，等等。 然后，我们通过一个或多个算法传递数据，这些算法试图在目标和附加数据之间找到关系。 通过该过程，创建一个模型，如果向其输入新数据，就会产生预测。如果顾客有这份资料，她将有何反应?如果我们在这一点上定价，我们将会有多大的利润? 人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。 以图像识别为例。首先，我们识别了一堆猫的照片。然后，我们拿了一堆非猫的照片。我们通过对图像的深度学习算法来学习准确地预测图像是否是一只猫。当得到一个新的图像

时，模型将以图像是猫的概率来回答。听起来很像预测分析，不是吗? 现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的陈述，这些陈述都包含了我们关心的特定含义。我们还收集了广泛的其他发言。我们对数据运行NLP过程，试图找出如何分辨什么是重要的，以及如何分辨被询问的内容。当我们向过程中输入新的文本行时，它将以概率的方式确定语句的意义是什么。NLP过程将为各种可能的解释分配概率，并将其发回(想想沃森扮演的危险)。这听起来也很像预测。 人工智能与嵌入式工业化分析的关系 正如我在“分析革命”中所写的，当今的一个主要趋势是将预测分析嵌入到业务流程中，以便在业务决策时以自动化、嵌入式、规定性的方式使用模型。例如，当一个人浏览一个网页时，模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位，就不存在人为干预。这一过程提供报价，直到被告知停止为止。 今天许多人工智能的应用也需要工业化。例如，当一张图片被发布在社交媒体上时，我们会立即对其进行分析，以确定该图像中的是谁。当我向Siri或Alexa发表声明时，它试图确定我说了什么，什么是较好的答案。虽然这可以说是预测分析的一个更高级的应用程序，进入了嵌入式的、规定性的、自动化的过程，它仍然非常符合预测分析的使用方式。 如何在你的组织中核算人工智能 看看你的分析和数据科学组织为你驱动人工智能。这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测，将这些预测推到业务流程中，并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。 鉴于人工智能的重要性不断上升，它必须包括在您的分析战略，以使该战略是可信和完整的。请注意，这并不意味着您的策略必须包括短期内部署人工智能。在追求人工智能之前，你可能还有其他事情要做。然而，即使人工智能还不是一个优先事项，这一事实至少应该在

2020最新人工智能与健康考试试题及答案

精选考试类文档，如果您需要使用本文档，请点击下载！ 祝同学们考得一个好成绩，心想事成，万事如意！ 2020最新人工智能与健康考试试题及答案 姓名成绩 温馨提示：同学们，经过培训学习，你一定积累了很多知识，现在请认真、仔细地完成这张试题吧。加油！ 一、判断题(每题2分)。 1.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 2.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确

3.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。 错误 4.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 5.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 错误 6.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 7.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确 8.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。 正确 9.我们要围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的经济基础。 错误 10.由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发

只集中于工业服务和智能助手两个方面。 错误 11.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 12.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。错误 13.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最低层次是安全需求。 错误 14.点对点的养老服务模式通过互联网、物联网技术，来使服务需求得到实现，无论身处何处，打破了地域限制，不需要得知服务提供者是谁。 正确 15.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确 16.大数据需要云计算，大数据就等于云计算建设。 错误 17.“互联网+”医疗服务体系鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服务空间和内容，构建一体化医疗服务体系。 正确

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

探索大数据和人工智能-97分

以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快 以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习

B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型

C.集群计算资源管理框架

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案

资阳市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一） 一、单项选择题 1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（ 2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：A√答对 2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案：A√答对 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 我的答案：C√答对 4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（2.0分） A.1000 B.1200 C.1400 D.1500 我的答案：D√答对 5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）

A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D√答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（2.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案：C√答对 9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重

大数据和人工智能哪个好

大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败

了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。 学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记

浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识 光环大数据

https://www.wendangku.net/doc/af11283216.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。

浅谈大数据与人工智能的发展必要性

浅谈大数据与人工智能的发展必要性 全球迎来人工智能发展新一轮浪潮，人工智能成为各方关注的焦点。从软件时代到互联网，再到如今的大数据时代，数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变，可以说大数据引领人工智能发展进入重要战略窗口。 从发展意义来看，人工智能的核心在于数据支持。首先，大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。人工智能的发展也需要学*量的知识和经验，而这些知识和经验就是数据，人工智能需要有大数据支撑，反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步，两者相辅相成，任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。 其次，人工智能创新应用的发展更离不开公共数据的开放和共享。从国际上看，开发、开放和共享政府数据已经成为普遍潮流，英美等发达国家已经在公共数据驱动人工智能方面取得一定成效。而我国当前仍缺乏国家层面的整体战略设计与部署，政府数据开放仍处于起步阶段。在开放政府数据成为全球政府共识的背景下，我国应顺应历史发展潮流，抓住大数据背景下发展人工智能这一珍贵历史机遇，加快数据开发、开放和共享步伐，提升国家经济与社会竞争力。

从发展现状来看，人工智能技术取得突飞猛进的进展得益于良好的大数据基础。首先，海量数据为训练人工智能提供了原材料。据We Are Social公司统计，全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65％，活跃互联网用户突破了40亿人，接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC 预测，2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。如此海量的数据给机器学习带来了充足的训练素材，打造了坚实的数据基础。移动互联网和物联网的爆发式发展为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。 其次，互联网企业依托大数据成为人工智能的排头兵。Facebook 近五年里积累了超过12亿全球用户；IBM服务的很多客户拥有PB级的数据；Google的20亿行代码都存放在代码资源库中，提供给全部2．5万名Google工程师调用；亚马逊AWS为全球190个国家/地区超过百万家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。在中国，百度、阿里巴巴、腾讯分别通过搜索、产业链、用户掌握着数据流量入口，体系和工具日趋成熟。 再者，公共服务数据成为各国政府关注的焦点。美国联邦政府已在Data．gov数据平台开放多个领域13万个数据集的数据。这些领域包括农业、商业、气候、教育、能源、金融、卫生、科研等多个主题。英国、加拿大、新西兰等国都建立了政府数据开放平台。在我国，2011年香港特区政府上线data．gov．hk，上海率先在内地推出首个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山、南京等城市也都陆续上线数据平台。

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

大数据，数据分析和人工智能方向就业前景 大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、

脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。 以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。

探索大数据和人工智能题库

序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用？ 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括（）、更快 （Velocity）、更多（ Variety ）、更值钱 （Value）和更真实（ Veracity ）。 2单选A, 更有效B B.更大（ Volume） C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 （）？ 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化，这两项优化是下列选项中的哪两个？ 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告（第13版）》，通过该 报告，各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义？ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做（） 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 自然语言处理难点目前有四大类，下列选项中不 是其中之一的是？ 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业（）选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展？ 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项？ 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员

2020年专业技术人员继续教育《人工智能与健康》试题5

一、单项选择题 1、（），各国陆续出台了健康促进政策，希望通过改变个人生活习惯、加强健康教育等方式促进国民健康。 A、20世纪50—70年代 B、20世纪80年代 C、21世纪初 D、19世纪40年代 正确答案：B 2、（）的文化是长治久安的治国方略，是实施理想抱负的平台。 A、修之于身 B、修之于家 C、修之于乡 D、修之于天下 正确答案：C 3、（）年，英国建立了全民免费医疗体系。 A、1940 B、1948 C、1950 D、1958 正确答案：B 4、大成至圣先师是（）。 A、孔子 B、孟子 C、墨子 D、杨朱 正确答案：A 5、高档商品或奢侈品的价格主要由知识产权的高额附加值决定，知识产权就是它所用的商标和品牌。这体现了专利具有（）。 A、制度价值 B、市场价值 C、文化价值

D、经济价值 正确答案：D 6、根据本讲，（）是家庭文化环境和谐的环境激励场。 A、亲子关系和谐 B、敬老关系和谐 C、社会关系和谐 D、夫妻关系和谐 正确答案：C 7、根据本讲，获取信息技术中属于点对点的是（） A、拉技术 B、推技术 C、P2P D、BT 正确答案：C 8、根据本讲，强调天下兴亡，匹妇尤有责的是（）。 A、曾国藩 B、曾玉屏 C、曾纪芬 D、曾麟书 正确答案：C 9、根据本讲，突发事件可能引起跨国界的传播，例如SARS疫情，这体现了突发事件的（）。 A、突发性和不确定性 B、群体性和公共性 C、严重性 D、紧迫性 正确答案：B 10、根据本课内容，面对疫情给我们带来的负性情绪，（）能获得积极的心理支持，也是最简便的释放方法和最有效的舒缓情绪的方式。

A、与人交流 B、交际聚会 C、外出散步 D、画画写作 正确答案：A 11、突发事件分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、生活安全事件四种类型，它们之间是（）。 A、单独发生或耦合 B、自生灾害 C、衍生灾害 D、以上都有可能 正确答案：D 12、在知识产权管理方面，（）是根本。 A、制度 B、人才 C、规范 D、技术 正确答案：B 13、本讲指出5G正处在（）的过程中。 A、起步 B、建设 C、推广 D、以上都对 正确答案：D 14、以（）为主导、公立医院为主体的互联网医疗，更难使互联网医院走得更远、更好。 A、市场 B、政府 C、个人 D、以上都不对 正确答案：B

人工智能中大数据技术的应用分析

新材料与新技术 化 工 设 计 通 讯 New Material and New Technology Chemical Engineering Design Communications ·64· 第44卷第7期 2018年7月 1 人工智能中大数据技术应用的目的及意义 在现代科学技术的迅速发展下，人工智能在目前的人类日常生活中得到了更高的关注热度并被广泛应用。人工智能技术是通过对人类智能活动的规律分析发展而来的，在机器人、控制系统和仿真模拟等领域都有着较高程度的应用，而在这一技术当中应用大数据技术可以挖掘大量数据中的内在规律，通过对数据的分析与总结可以找出一些发展规律，并完成数据转化为知识和知识再转化为大数据，从而推动人工智能技术进一步的发展。 2 大数据技术应用的关键点 2.1 收集数据 随着计算机技术的不断发展，数据信息的数量越来越庞大，平均增长速度已经达到了每年50%，这使得数据的收集工作变得相当繁琐，而应用大数据技术则可以解决这些难题，传统信息技术的发展得到了转换，在查找或者分类方面的数据处理工作，应用大数据技术可以节约大量的人力和物力资源，并且通过人工智能来读取所收集的数据，实现数据处理的智能化，可以让人工智能的精准度得到进一步提升。 2.2 存储数据 存储大数据主要是通过对并行数据库的应用，这种方法应用广泛，并且性能作用都比较高。通过对人工机器人的利用，可以将原有数据块中比较有价值的信息提取出来，与智能机器人相融合，而没有价值的数据块则可以直接删除，在这样的情况下，就有了更多的存储空间可以利用，并且机器人在吸收了核心数据后让大数据储存的风险也得到了有效的降低。 2.3 表示和检索以及随机访问数据 大数据的特性使得数据表示非常的复杂麻烦，在传统的数据管理系统中进行数据检索时，系统会在不同的服务器中对检索的关键词进行平行搜索，但是这并不方便进行对大数据的处理工作，查找出的信息结果也没有达到用户的预期理想效果，为了解决这些问题，必须要转变现有的方式，比如说有些用户会利用HDFS 系统来进行大数据信息开源，这种系统是属于Apache Hadoop 框架之下的，通过这种系统应用可以让大数据的随机访问目标实现。 2.4 使用数据和挖掘数据 在使用和发展大数据技术的过程当中，必须要注重对大 数据的挖掘，通常的数据库都具有规模大、信息不全面和随机性强的特点，要在这种数据库中提取出一些有价值的信息，可以让企业和个人在行业或者生活当中遇到的风险概率得到有效降低，并且保障企业和个人决断的科学性和正确性。 3 人工智能领域中大数据技术的使用 各种数据的涌入使得人们逐渐进入了大数据时代，尤其是在人工智能领域中，大数据发挥着重要的作用[5]。 3.1 智能机器人 对人工智能机器人的感知层面、操作层面以及认知层面等进行设计，可以让机器人帮助老人以及儿童找出需要的号码，为用户播放音乐，同时为用户提供与之相关的实时信息等，通过人工智能和大数据的融合，能够让机器人做出类似人类大脑的决策。通过信息传感器收集数据，利用模式识别引擎分析大数据的结构化以及系统化，设定人工智能机器人的学习技能时，采用数据以及学习算法对其进行完善，在操作过程中使得相对应的训练资料数据随之增多，随着神经元节点的增多，加强了智能机器人的语义识别。 3.2 智能制造 针对于智能制造而言，其中包含了智能制造系统以及智能制造技术两方面，在进行制造的过程中，可以进行推理、分析以及决策等相关的智能活动，通过智能制造，对自动化的理念进行了创新，使其更加的智能化、高度化以及柔性化。大数据则是制造业的基础，在智能化制造以及定制的相关平台，都离不开大数据的支撑。 3.3 智能电网 大数据技术可以应用于各个电网环节，通过对用户用电情况的分析来完善对电网的配电和供电计划，并且让网络监控更加完善，使供电具备更高的可靠性，当智能电网在人民生活当中应用更加广泛时，智能电网大数据服务的发展会更加全面高效，国家的电网效率也能够得到更进一步的提升。4 结束语 在大数据时代人工智能技术飞速发展的背景下，应用和推广人工智能技术必须要认识到其现有的局限性，并通过与人们的实际生活生产情况的结合，采取相应的改进和完善措施，找到正确有效的发展人工智能技术的路径，使人工智能技术可以与社会的发展相适应，从而通过对大数据技术的利用来为人类生活提供更优质的服务。 参考文献 [1] 闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用，2016，（36）：98.[2] 陈岭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].环球市场，2016，（32）：34.[3] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋，2017，（16）：112. 摘　要：首先分析了人工智能中大数据技术应用的目的和意义，其次阐述了大数据技术应用的关键点所在，然后总结了人工智能领域中大数据的使用，旨在通过对大数据时代人工智能发展的分析与探讨，促进人工智能的发展和应用。 关键词：人工智能；大数据技术；技术应用中图分类号：TP18；TP311.13 文献标志码：A 文章编号：1003–6490（2018）07–0064–01 Application Analysis of Big Data Technology in Artificial Intelligence Gao Ta ，Chen Yong-tao ，Meng Lian-xing Abstract ：The article ?rst analyzes the purpose and signi ?cance of the application of big data technology in arti ?cial intelligence.Secondly ，it discusses the key points of the application of big data technology.Then it summarizes the use of big data in the ?eld of arti ?cial intelligence.It aims to pass the era of big data.The analysis and discussion of arti ?cial intelligence development promotes the development and application of arti ?cial intelligence. Key words ：arti ?cial intelligence ；big data technology ；technology application 人工智能中大数据技术的应用分析 高?塔，陈勇涛，孟连星 （河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定?071000） 收稿日期：2018–04–12作者简介： 高塔（1996—），女，河北廊坊人，本科在读，主要研究 方向为人工智能。