950多分通过了HCIA-AI V4.0 3+1 升级考试，时间没白花，把刷的题库分享给大家。

完整的题库已经发布在“题主”小程序上了，这里只发了一小部分，有需要的同学可以自己去找。

以下哪个选项是昇腾AI处理器中AICore数据通路的特点?

A. 多进单出

B. 单进多出

C. 多进多出

D. 单进单出

答案： A

现在训练LLM存在很多挑战，其中联算比失衡指的是以下哪个选项跟不上LLM运算量发展?

A. 内存带宽

B. 服务器之间互联带宽

C. 内存容量

D. 服务器内部互联带宽

答案：D

智能驾驶的能力越来越强，以下哪一项因素不是支撑它发展的因素?

A. 智能座舱语音助手

B. 高性能的车机芯片

C. 强大的AI算法

D. 优质的传感设备

答案： A

以下哪一项是Transformer相对于RNN的优势?

A. 可以理解语音信息

B. 能够识别垃圾邮件

C. 能够实现中英翻译

D. 能够有效地理解更长的文本信息

答案： D

某工程师想要部署一个大语言模型的应用，可以通过以下哪个选项获取模型?

A. MindSpeed-LLM

B. ModelArts

C. MindSDK

D. ModelZoo

答案：D

关于AI技术，以下哪项描述是错误的?

A. 训练AI模型可以不使用数据和AI计算芯片

B. AI模型是从数据中学习，不同类型的任务需要的训练数据也不完全相同

C. AI框架可以提高工程师实现AI模型的效率

D. 训练AI模型使用的的数据类别可以是图片，文字或者语音

答案：A

DeepSeek-R1是效果最为出众的模型之一，它届于以下哪个范畴的人工智能?

A. 通用人工智能

B. 弱人工智能

C. 强人工智能

D. 超人工智能

答案：B

在信用卡欺诈检测场景和垃圾邮件分类场景中，分别对模型的哪个评估指标要求较高?

A. 精度、召回率

B. 召回率、召回率

C. 召回率、精度

D. 精度、精度

答案：C

机器学习算法中，以下哪一项不属于集成学习策略?

A. Stacking

B. Boosting

C. Marking

D. Bagging

答案：C

DeepSeekV3是主流的大语言模型，它所用到的基础结构是下哪个选项?

A. LSTM

B. transformer block

C. CNN

D. seq2seg

答案：B

在卷积神经网络中，RLU函数的作用是什么?

A. 降低参数量

B. 减少特征图尺寸

C. 提取图像边缘

D. 引入非线性元素

答案： D

John在训练模型过程中，将模型保存为ckpt(checkpoint)格式，以下描述错误的是哪个选项?

A. ck知文件记录了模型权重，是一种轻量级的格式

B. ckp文件可以记录模型的不同版本，便于进行比较和选择

C. 可以直接加载ckpt文件进行分布式训练

D. 训练中断后，可加载ckpt文件继续训练

答案：C

以下哪个特性是动态计算图相比静态计算图的主要优势之一?

A. 更好的可移植性

B. 更高的执行效率

C. 更低的内存占用

D. 更高的灵活性

答案：D

以下哪个选项不是FPGA架构芯片的特点?

A. 可通过编程灵活配置芯片架构

B. 开发周期较短

C. 量产后成本低

D. 峰值计算能力较低

答案：D

以下哪项任务特性最适合采用AIAgent?架构来实现?

A. 仅涉及简单的数值计算，无需外部接口

B. 流程固定且快策路径完全可预定义

C. 需要频繁执行相同或类似的操作序列

D. 完全依赖于人类的即时创意和直觉

答案：C

在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用什么法则进行逐层求导

A. 对等法则

B. 链式法则

C. 归一法则

D. 累加法则

答案：B

一张图片依次经过了以下网络结构:conv1=nn.Conv2d(in channels-=3, out channels-=16, Kernel_size=3, stride=1, padding=1)pool=nn.MaxPool2d(kernel size=2, stride=2.Padding=0) fatten=nn.Flatten(0fc1=nn.Linear(n, 10)假设紛入图片的大小为32*32*3.n的值应该设置为以下哪个选项?

A. 4096

B. 3136

C. 3600

D. 4624

答案：A

以下嘴个选项是知识蒸馏的基本思想?

A. 模型训练完成之后，设置一个倾值，刚除低于这个阔值的权更参数，得到一个参数量较小的新网络

B. 评估原始模型中每个神经元对输出的贡献量，对贡献量较小的神经元采用更低位宽的致据类型表示

C. 构建一个较小的网络，将复杂网络的有用信总提取出来迁移到这个网络上

D. 评估原始模型中每个神经元对输出的贡献量，别除贡献量较小的神经元 确认

答案：C

某工程师在使用AI开发框架Mindspore实现深度学习算法时，以下哪个功能不是MindSpore提供的?

A. 数据处理

B. 开发接口

C. 集群管理

D. 阅试调优

答案：C

以下不属于华为应用使能套件的是哪个选项?

A. MindIE

B. CANN

C. MindSDK

D. ModelZoo

答案： A

全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法地匀属于梯度下降算法，关于其优缺点，以下哪项描述是错误的?

A. 随机梯度算法可以找到损失函数的最小值

B. 批量梯度算法可以达到局部最优

C. 全局梯度算法单步计算过程比较耗时

D. 全局梯度算法可能无法找到损失函数的最小值

答案：A

输入一个32x32的图像，用大小为5x5的卷积核进行做步长为一的卷积计算，输出的图像尺寸为以下哪个选项?

A. 28x23

B. 28x28

C. 29x29

D. 23x23

答案： B

某工程师在训练模型时，可以通过以下哪个工具管理团队的NPU算力集群?

A. MindSpeed

B. MindSpore

C. MindCluster

D. Mind Edge

答案：C

某工程师希望通过AI模型实现水果图像分类，以下哪项是训练模型时需要使用的数据

A. 水果颜色值

B. 水果甜度

C. 水果图片

D. 敲击水果声音数据

答案：C

以下关于机器学习整体流程描述正确的是哪一项?

A. 数据收集->数据清洗->模型训练->特征提取与选择->模型评估测试->模型部署与整合

B. 数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型部署与整合->模型评估测试

C. 数据收集->特征提取与选择->数据清洗->模型训练->模型评估测试->模型部署与整合

D. 数据收集->数据清洗->特征提取与选择->模型训练->模型评估测试->模型部苦与整合

答案：D

John会用PyTorch实现了一个包含全连接层和CNN层的网络结构，以下关于此网络结构描述正确的是哪个选项?

conv1=nn.Conv2d(in channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, Stride=1, padding=1)pool nn.MaxPool2d(kernel size=2, stride=2,padding=0)fc1Nn.Linear(32 *88,128)fc2 nn.Linear(128,10)x torch.randn(1, 3, 32,32)x=Pool(F.relu(conv1(x)))x Frelu(fc1(x))x fc2(x)

A. 网络可以运行，可以接受四维的图像数据集输入

B. 网络不可执行，需要改习都分隐藏层输出维度后才可执行

C. 网络不可以远行，需要加入池化层后才可正常执行

D. 网络可以正常运行，可用于多(10)分类任务

答案：B

在昇腾AI软件栈中，MindStudio属于以下哪一种类别?

A. 管理运维工具

B. 全流程开发工具链

C. 异构计算架构

D. 深度学习框架

答案： B

以下关于CPU低时延设计的描述错误的是哪一个选项?

A. 强大的ALU单元，可在很短时钟周期完成计算

B. 高时钟频率降低时延

C. 有很多ALU和很少Cache，缓存合并访问DRAM.降低时延

D. 复杂逻辑控制单元，多分支程序可通过分支预测能力降低时延

答案：C

以下哪一种算法使AI在自然语言处理领域获得了重大突破?

A. 信号去噪技术

B. 卷积神经网络

C. 循环神经网络

D. Transformer架构

答案：D

从技术架构角度，关于AI芯片的描述，错误的是哪一个选项?

A. ASIC属于专用集成电路

B. CPU的功能主要是解释计算机指令以及储存计算机硬件中的数据

C. GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器

D. FPGA实现了半定制芯片的功能

答案： B

知识图谱的应用不包含以下哪一个选项?

A. 推荐系统

B. 智能驾驶路径规划

C. 搜索引擎

D. 智能问答

答案：B

小艺是华为全场景设备上的智慧助手，在AI大模型加持下，具备全场景解决方案能力。虽然能力强，但它依然存在局限性。以下哪一项日常中常见的问题是它不能解决的?

A. 编写简单的文案

B. 设置重要事件提醒

C. 预测未来一周内的天气

D. 对文档进行总结

答案：C

机器学习中，从数据处理到模型开始训练之前，以下哪个选项不是这个过程的一部分?

A. 数据清理

B. 数据采集

C. 数据标准化

D. 数据降维

答案：B

GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的?

A. 随机森林的并行计算效率高于GBDT

B. GBDT与随机森林都可以建立在CART树的基础之上的

C. GBDT算法中弱学习器单个效果可能很差

D. GBDT算法比随机森林容易欠拟合

答案：D

昇腾AI处理器中的AI Core可以完成矩阵、向量、标量的相关运算，其中向量和标量之间的运算由以下哪个模块完成?

A. 标量计算单元A

B. 向量计算单元

C. 矩阵计算单元

D. AI CPU

答案：B

以下哪一个选项正确描述了AI、机器学习、深度学习之间从大到小的包含关系?

A. 深度学习、机器学习、AI

B. AI、机器学习、深度学习

C. 深度学习、AI、机器学习

D. AI、深度学习、机器学习

答案：B

以下关于前馈神经网络的猫述错误的是哪一项?

A. 前馈神经网络由于输出层神经元数较多，因此无法解决二分类任务，但可以实现多分类

B. 前馈神经网络中使用了非线性激活函数

C. 前馈神经网络是一种全连接神经网络

D. 前馈神经网络中每一个神经元的输出都经过了激活函数

答案： A

John使用PyTorch实现一个两层全连接结构的网络:fc1=nn，Linear(input size，hidden_size)，fc2=nn.Linear(hidden size，outputsize)，现在他将MNIST数据集(28281，共10个类别)放入到网络中进行训练，以下关于他赋值操作正确的有哪些选项?

A. output size=10，hidden size=784

B. input size=[28，28，28]，output size=10，hidden size=128

C. input size=784，output size=10

D. input size=[28，28，28]，hidden size=128

答案：C

John在使用PyTorch+GPU进行模型训练时，发现资源利用率低且损失函数震荡难以收敛，他可以通过以下哪个选项来尝试解决问题?

A. 增大学习率

B. 增加神经网络的深度

C. 增大batch_ size

D. 减少训练集数据远

答案：C