在这个人工智能高速发展的时代，《人工智能应用基础》课程已经吸引了众多学子们的关注。为了更好地理解和掌握这门学科，以下是对该课程相关习题及答案的生动整理。
一、单选题
1. 人工智能的正式诞生标志是1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”这个术语，开启了人工智能的新纪元。
2. 神经网络的基本单元是神经元，它们是构建人工智能模型的重要基石。
3. 在大语言模型领域，ChatGPT无疑是一颗璀璨的明星，代表了当今的技术前沿。
4. 为了确保视频的流畅度，视频生成的推荐帧率是每秒24帧。
二、填空题
1. 大模型训练流程中的两大关键步骤是预训练和微调，这是让模型从海量数据中学习和成长的关键过程。
2. 人工神经网络模拟的对象是人脑的神经网络，旨在通过模拟生物神经网络的结构和功能来实现智能。
3. 自动驾驶中的人机交互是通过感知、决策和执行控制来协同实现的，让驾驶更加智能和便捷。
三、简答题
1. 通用大模型与专用大模型的区别在于，通用大模型能够处理广泛的数据，但面临成本高和灵活性不足的问题；而专用大模型则是针对特定场景进行优化，精度和效率更高。
2. 强人工智能与弱人工智能的显著区别在于，强人工智能具有自我意识，能够模仿人类的思维；而弱人工智能仅能执行特定的任务，没有自主意识。
四、项目练习答案（部分精选）
项目3（神经网络）：在神经网络中，隐藏层是输入层和输出层之间的关键部分，起到了信息处理和转换的重要作用。
项目7（大模型）：现代大模型的主流结构是Transformer，这种结构需要大量的数据和计算资源来训练和优化。
项目15（视频生成）：在AI视频生成过程中，通过优化描述词可以显著改善生成效果，使视频更加生动和真实。
如需更详细的章节答案，如1.1或7.7的具体题目，请随时告知，我会尽力提供详细的解答。希望这份整理能帮助大家更好地理解和掌握人工智能应用基础的知识，为未来的科技领域发展贡献力量。
