AI 技术工程师《AI 技术（工学）》2024-2025 学年春季学期期中试卷及答案

AI技术工程师《AI技术（工学）》2024-2025学年春季学期期中试卷及答案

一、单项选择题(本大题总共15小题，每题2分，共30分）1.以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归答案：C解析：聚类算法属于无监督学习算法，而决策树、支持向量机、线性回归都属于监督学习算法。2.在深度学习中，用于图像分类的经典网络模型是？A.RNNB.CNNC.LSTMD.GRU答案：B解析：CNN（卷积神经网络）常用于图像分类等计算机视觉任务。3.以下哪个是AI中自然语言处理的任务？A.图像分割B.机器翻译C.目标检测D.语音识别答案：B解析：机器翻译属于自然语言处理任务，其他选项分别属于图像领域和语音领域。4.人工智能的英文缩写是？A.AIB.BIC.CID.DI答案：A解析：人工智能英文为ArtificialIntelligence，缩写是AI。5.下列关于数据预处理的说法错误的是？A.数据清洗是去除噪声数据B.数据集成是将多个数据源中的数据结合起来并统一存储C.数据归约是对数据进行放大处理D.数据变换是对数据进行规范化等操作答案：C解析：数据归约是在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。6.支持向量机的核心思想是？A.最小化经验风险B.最大化间隔C.概率估计D.特征提取答案：B解析：支持向量机通过最大化间隔来实现分类。7.以下哪种激活函数不会出现梯度消失问题？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax答案：C解析：ReLU（修正线性单元）在一定程度上缓解了梯度消失问题。8.下列哪项不属于AI应用领域？A.医疗诊断辅助B.金融风险预测C.汽车制造D.智能安防监控答案：C解析：汽车制造本身不是AI应用领域，但可以应用AI技术。9.神经网络中的权重更新通常使用什么方法？A.梯度下降B.牛顿法C.拟牛顿法D.以上都是答案：D解析：梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等都可用于神经网络权重更新。10.关于K近邻算法，说法正确的是？A.K值越大，分类越准确B.K值越小，分类越准确C.K值与分类准确性无关D.以上说法都不对答案：B解析：K值越小，模型越复杂，分类越准确，但可能过拟合。11.以下哪个不是AI编程语言？A.PythonB.JavaC.C++D.SQL答案：D解析：SQL主要用于数据库操作，不是专门的AI编程语言。12.在强化学习中，智能体通过什么来学习最优策略？A.环境反馈B.自身经验C.先验知识D.以上都有答案：A解析：强化学习中智能体通过环境反馈的奖励信号来学习最优策略。13.下列关于深度学习模型训练的说法正确的是？A.训练数据越多越好B.模型参数越多越好C.训练时间越长越好D.都需要适度答案：D解析：训练数据、模型参数、训练时间都要适度，否则会出现过拟合、计算资源浪费等问题。14.以下哪种技术用于处理文本中的情感分析？A.词袋模型B.隐马尔可夫模型C.循环神经网络D.以上都可以答案：D解析：词袋模型、隐马尔可夫模型、循环神经网络等都可用于文本情感分析。15.人工智能发展的第三个阶段是？A.计算智能B.感知智能C.认知智能D.智能创造答案：C解析：人工智能发展经历计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。二、多项选择题(本大题总共5题，每题4分，共20分)1.以下属于深度学习优化算法的有？A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.Adam答案：ABCD解析：Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam都是深度学习中常用的优化算法。2.自然语言处理中的词法分析包括？A.词性标注B.命名实体识别C.词干提取D.句法分析答案：AC解析：词性标注和词干提取属于词法分析，命名实体识别和句法分析不属于词法分析。3.机器学习中的模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差答案：ABCD解析：准确率、召回率、F1值常用于分类模型评估，均方误差常用于回归模型评估。4.以下哪些是AI硬件设备？A.GPUB.FPGAC.嵌入式芯片D.服务器答案：ABC解析：GPU、FPGA、嵌入式芯片都可用于加速AI计算，服务器是运行AI程序的硬件载体但不是专门的AI硬件设备。5.强化学习中的策略梯度算法包括？A.基于策略优化算法B.基于价值优化算法C.Actor-Critic算法D.Q学习算法答案：AC解析：基于策略优化算法和Actor-Critic算法属于策略梯度算法，基于价值优化算法和Q学习算法不属于策略梯度算法。三、填空题(本大题总共6题，每题4分，共24分)1.人工智能的三要素是数据、算法和（）。答案：算力解析：数据、算法、算力是人工智能发展的三个关键要素。2.卷积神经网络中卷积层的主要作用是（）。答案：提取特征解析：卷积层通过卷积核提取图像等数据的特征。3.在机器学习中，交叉验证的常用方法有（）折交叉验证。答案：K（如5折、10折等，常见为5或10）解析：K折交叉验证是将数据分成K份进行验证。4.自然语言处理中的文本生成模型有（）等。（写出一种即可）答案：GPT（或其他合理答案）解析：GPT是自然语言处理中常用的文本生成模型。5.强化学习中的环境用（）来描述。答案：状态转移概率和奖励函数解析：状态转移概率和奖励函数用于描述强化学习中的环境。6.深度学习中常用的正则化方法有（）。（写出一种即可）答案：L1正则化（或L2正则化）解析：L1正则化和L2正则化是深度学习中常用的正则化方法。四、简答题(本大题总共2题，每题6分，共12分)1.简述决策树算法的基本原理。答案：决策树算法是基于树结构进行决策的算法。它从根节点开始，根据特征的取值将数据集划分为不同的子集，每个内部节点对应一个特征和一个取值，分支表示不同的取值情况，叶节点表示类别或预测值。通过不断递归划分，直到满足停止条件，如所有子集属于同一类别或达到最大深度等。最终得到一棵决策树，可用于对新数据进行分类或预测。解析：决策树算法通过对数据的递归划分构建决策模型。2.说明在AI中使用卷积神经网络进行图像分类的流程。答案：首先对输入图像进行预处理，包括归一化等操作。然后将图像输入到卷积神经网络中，通过卷积层不断提取图像的特征，池化层对特征进行降维。接着将特征输入到全连接层进行分类，通过softmax函数得到各个类别的概率分布，从而确定图像所属类别。解析：卷积神经网络通过一系列层的操作对图像进行特征提取和分类。五、综合题(14分)请设计一个简单的基于机器学习的学生成绩预测模型。假设已知学生的平时作业成绩、考试成绩、课堂表现等数据作为特征，预测学生的最终课程成绩。要求：1.选择一种合适的机器学习算法。（4分）2.简述该算法的原理。（4分）3.说明如何进行模型训练和评估。（6分）答案：1.可以选择线性回归算法。2.线性回归算法的原理是通过对输入的特征数据（平时作业成绩、考试成绩、课堂表现等）进行线性组合，构建一个线性模型，试图找到一条直线（在多维情况下是超平面），使得预测值与真实值之间的误差最小。通过最小化均方误差来确定模型的参数（权重）。3.模型训练：将已知的学生数据分为训练集和测试集。使用训练集数据对线性回归模型进行训练，通过计算梯度等方法不断调整模型的参数，使