AI 应用工程师《人工智能（工学）》2024-2025 学年秋学期期末试卷及答案

AI应用工程师《人工智能（工学）》2024-2025学年秋学期期末试卷及答案

一、选择题（本大题总共15小题，每题2分，共30分）1.以下哪个不属于人工智能的主要研究领域？（）A.机器学习B.自然语言处理C.量子力学D.计算机视觉答案：C解析：人工智能主要研究领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，量子力学不属于其研究范畴。2.机器学习中的监督学习是指（）。A.模型从无标注数据中学习B.模型从有标注数据中学习C.模型自己生成数据学习D.模型与环境交互学习答案：B解析：监督学习是利用有标注数据进行学习，通过输入特征和对应的标注来训练模型。3.以下哪种算法常用于图像分类？（）A.K近邻算法B.决策树算法C.卷积神经网络D.支持向量机答案：C解析：卷积神经网络在图像分类等计算机视觉任务中表现出色。4.自然语言处理中，词向量的作用是（）。A.压缩文本B.表示词汇语义C.加快文本生成D.增强文本可读性答案：B解析：词向量能够将词汇映射到向量空间，从而表示其语义。5.人工智能中的知识表示方法不包括（）。A.谓词逻辑表示法B.状态空间表示法C.遗传算法表示法D.语义网络表示法答案：C解析：遗传算法是一种优化算法，不是知识表示方法。6.以下哪个是深度学习的核心组件？（）A.神经元B.感知机C.隐藏层D.激活函数答案：D解析：激活函数给神经网络引入非线性，是深度学习核心组件之一。7.在人工智能中，专家系统属于（）。A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.进化主义答案：A解析：专家系统基于符号表示和推理，属于符号主义流派。8.强化学习中的奖励函数用于（）。A.惩罚智能体B.引导智能体行为C.初始化智能体参数D.评估环境状态答案：B解析：奖励函数引导智能体采取能获得更多奖励的行为。9.以下哪种技术可用于文本生成？（）A.循环神经网络B.聚类算法C.关联规则挖掘D.主成分分析答案：A解析：循环神经网络适合处理序列数据，可用于文本生成。10.人工智能中，数据预处理不包括（）。A.数据清洗B.数据标注C.数据归一化D.数据增强答案：B解析：数据标注不属于数据预处理，而是在监督学习等任务中对数据的一种操作。11.以下哪个模型常用于语音识别？（）A.生成对抗网络B.长短时记忆网络C.自编码器D.受限玻尔兹曼机答案：B解析：长短时记忆网络能有效处理语音等序列数据中的长时依赖。12.人工智能中的模型评估指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.均方误差D.数据量答案：D解析：数据量不是模型评估指标，准确率、召回率、均方误差等是常用评估指标。13.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.线性回归算法B.朴素贝叶斯算法C.层次聚类算法D.逻辑回归算法答案：C解析：层次聚类算法是无监督学习算法，用于对数据进行聚类。14.自然语言处理中的词性标注属于（）任务。A.文本分类B.机器翻译C.信息抽取D.序列标注答案：D解析：词性标注是给每个词标注词性，属于序列标注任务。15.人工智能中，模型的泛化能力是指（）。A.模型在训练数据上的表现B.模型在测试数据上的表现C.模型在新数据上的表现D.模型对参数的调整能力答案：C解析：泛化能力指模型在未见过的新数据上的表现能力。二、填空题（本大题总共5题，每题4分，共20分）1.人工智能的三大学派是符号主义、连接主义和（）。答案：行为主义2.机器学习中的决策树是一种基于（）的分类算法。答案：树结构进行决策3.自然语言处理中的词袋模型忽略了词汇的（）。答案：顺序4.深度学习中的卷积层主要作用是提取（）。答案：图像特征5.强化学习中，智能体通过与（）交互来学习最优策略。答案：环境三、简答题（本大题总共6题，每题4分，共24分）1.简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。答案：监督学习利用有标注数据，模型学习输入特征与标注之间的关系，用于预测、分类等任务；无监督学习处理无标注数据，主要用于发现数据中的结构、模式等，如聚类、降维。2.什么是自然语言处理中的词法分析？答案：词法分析是对自然语言文本进行处理，分析单词的形态结构，包括分词、词性标注、词干提取等操作。3.简述深度学习中全连接层的作用。答案：全连接层将前一层的输出与当前层的神经元全部连接，进行线性变换和非线性变换，整合和转换特征，对最终结果进行预测或分类等。4.人工智能中的知识表示有什么作用？答案：知识表示用于将知识以计算机可处理的形式表示出来，便于知识的存储、推理、共享等，是人工智能系统进行智能处理的基础。5.简述强化学习中智能体的学习过程。答案：智能体在环境中采取行动，环境根据智能体行动给出奖励或惩罚信号，智能体根据这些反馈调整策略，不断尝试找到能获得最大奖励的最优策略。6.什么是计算机视觉中的目标检测？答案：目标检测是在图像或视频中识别出特定目标的位置和类别，确定目标在图像中的边界框和所属类别。四、算法设计题（本大题总共2题，每题每6分，共12分）1.请简述一种简单的基于K近邻算法的分类流程。答案：首先选择合适的K值，然后计算测试样本与训练集中所有样本的距离，找出距离最近的K个邻居，根据这K个邻居的类别进行投票，票数最多的类别即为测试样本的预测类别。2.设计一个简单的基于决策树的回归算法步骤。答案：首先选择一个属性作为根节点，根据属性值对数据集进行划分，对每个划分后的子集重复上述过程构建子树，直到满足停止条件，最后根据构建好的决策树对新数据进行回归预测，通过遍历决策树找到叶节点，叶节点的值即为预测值。五、综合应用题（14分）假设你要开发一个简单的图像分类系统，用于区分猫和狗的图像。请描述你将采用的主要步骤和方法。答案：首先收集大量猫和狗的图像数据，并进行标注。然后对数据进行预处理，包括清洗、归一化等。接着选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络。使