人工智能工程师基础测试：Python与数学知识

"《人工智能工程师》基础测试题涵盖了Python编程基础和机器学习之数学基础，主要涉及字典创建、逻辑判断、递归函数理解、列表操作以及概率统计等知识点。" 1. **Python基础** - 字典创建：题目提到了几种创建字典的方式，例如`dict1={}`, `dict2={3:5}`, `dict3={(1,2,3):"uestcn"}` 和 `dict4={(1,2,3):"ucstc"}`。其中，`dict3` 的创建方式是错误的，因为字典的键必须是可哈希的，元组`(1,2,3)`不可作为字典的键。 - 逻辑判断：题目给出了不同形式的Python逻辑表达式，如`min=x if x<y else y`是正确的三目运算符用法，而`max=x>y?x:y`不是合法的Python语法。另外，`if (x>y) min=x`和`while!x:pass`也是不完整的Python语句。 - 阶乘函数`Fact(n)`：这是一个递归函数，用于计算阶乘。正确答案指出，当`n=1`时函数应返回`1`，并且存在递归调用。然而，没有明确的停止条件可能导致过多的递归调用，从而导致栈溢出。 - 列表操作：题目提出了反向排列列表的问题，`a[::-1]`是正确的方法，它将列表元素反向排列。 2. **机器学习之数学基础** - 概率统计： - 正态分布：题目展示了几种正态分布图形，并要求识别均值相同但方差不同的分布。选项`B`被标记为正确答案，这通常意味着它的标准差更大，而均值保持不变。 - 条件概率：通过贝叶斯定理，可以计算某人迟到且乘火车的概率。如果迟到的概率在各种交通方式中是独立的，那么迟到后他乘火车的概率会相对于先验概率增大。 - 不确定性探索：罐子中球的比例问题是一个典型的伯努利试验示例，展示了如何在不完全信息的情况下推断比例，这在机器学习中的抽样和假设检验中有重要应用。 这些题目旨在测试人工智能工程师对Python编程语言的基本理解和概率统计的基本概念，这些都是构建和训练AI模型的基础。通过解答这些问题，学生可以评估自己在这些领域的知识水平，并据此制定学习计划。