2025年人工智能技术与应用专业考试题及答案

2025年人工智能技术与应用专业考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项属于生成式人工智能（AIGC）的典型技术路线？A.支持向量机（SVM）分类B.基于Transformer的文本生成C.卷积神经网络（CNN）目标检测D.K-means聚类分析2.在深度学习模型优化中，以下哪种方法主要用于解决梯度消失问题？A.权重衰减（WeightDecay）B.批量归一化（BatchNormalization）C.残差连接（ResidualConnection）D.学习率热启动（Warmup）3.多模态大模型（如GPT-4V）的核心技术突破是？A.单一模态数据的深度特征提取B.跨模态语义对齐与联合表征学习C.提升单任务的精度上限D.降低模型参数量以提高推理速度4.强化学习中，“智能体（Agent）”与环境交互的核心目标是？A.最小化即时奖励（ImmediateReward）B.最大化累积折扣奖励（CumulativeDiscountedReward）C.快速收敛至局部最优策略D.减少状态空间的维度5.自然语言处理（NLP）中，“上下文学习（In-ContextLearning）”依赖于模型的哪种能力？A.小样本微调（Few-shotFine-tuning）B.预训练阶段的模式识别与泛化C.监督学习中的标签匹配D.强化学习中的奖励信号优化6.计算机视觉领域，“视觉-语言对齐（Vision-LanguageAlignment）”的主要应用场景不包括？A.图像描述生成（ImageCaptioning）B.跨模态检索（如“文本搜图”）C.单目深度估计（MonocularDepthEstimation）D.视觉问答（VisualQuestionAnswering）7.以下哪项是大模型（如千亿参数模型）训练时面临的主要挑战？A.计算资源消耗与并行训练效率B.小样本场景下的过拟合问题C.传统监督学习的标签不足D.模型可解释性的提升8.联邦学习（FederatedLearning）的核心设计目标是？A.集中式数据训练以提升模型精度B.保护用户隐私的前提下协同训练模型C.降低单个设备的计算负载D.解决非独立同分布（Non-IID）数据的训练问题9.人工智能伦理中，“算法公平性（AlgorithmFairness）”主要关注？A.模型在不同群体（如性别、种族）上的性能差异B.模型训练的能耗与环境影响C.模型输出的可解释性D.数据采集的合法性10.在多智能体强化学习（MARL）中，“策略协调（PolicyCoordination）”的关键是？A.每个智能体独立优化自身奖励B.设计全局奖励函数以引导协作行为C.减少智能体之间的通信开销D.提升单个智能体的决策速度二、填空题（每空2分，共20分）1.生成对抗网络（GAN）由__________和判别器（Discriminator）组成，其训练目标是通过博弈达到纳什均衡。2.自监督学习（Self-SupervisedLearning）的典型方法包括__________（如BERT的掩码语言模型）和对比学习（ContrastiveLearning）。3.大模型推理加速技术中，__________（如FP4/INT8量化）通过降低数值精度减少计算量。4.计算机视觉中的“多尺度特征融合”常用于解决__________（如不同大小目标的检测）问题。5.自然语言处理中的“长文本理解”挑战主要源于__________（如Transformer的二次时间复杂度）和上下文依赖的衰减。6.强化学习中的“探索-利用权衡（Exploration-ExploitationTrade-off）”指智能体需要在尝试新策略（探索）和利用已知最优策略（利用）之间平衡，常用方法包括__________（如ε-贪心策略）。7.多模态学习中，“跨模态迁移（Cross-ModalTransfer）”的核心是将__________（如图像）的知识迁移到另一模态（如文本）。8.人工智能安全领域，“对抗样本（AdversarialExample）”是指通过__________（如微小扰动）使模型做出错误决策的输入样本。9.知识图谱与大模型的结合方式主要包括__________（如将知识图谱三元组作为训练数据）和动态查询（如通过检索增强生成）。10.边缘人工智能（EdgeAI）的关键技术包括__________（如模型剪枝、蒸馏）和低功耗计算架构设计。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述自监督学习与监督学习的核心区别，并举例说明自监督学习在NLP中的典型应用。2.分析大语言模型（LLM）微调（Fine-tuning）的常用方法（如全参数微调、LoRA、Prefix-Tuning）及其适用场景。3.计算机视觉中，为何需要“多尺度特征融合”？请结合目标检测任务（如YOLO或FasterR-CNN）说明其具体实现方式。4.对比强化学习中的策略梯度（PolicyGradient）方法与值函数（ValueFunction）方法（如DQN），分析各自的优缺点。5.讨论人工智能伦理中“可解释性（Interpretability）”的重要性，并列举至少两种提升模型可解释性的技术（如注意力可视化、局部解释模型LIME）。四、综合应用题（共20分）某医院计划开发基于人工智能的肺结节辅助诊断系统，要求模型能从胸部CT影像中自动检测结节，并输出良恶性概率及关键特征定位。请完成以下任务：（1）设计该系统的技术架构，列出核心模块（如数据预处理、特征提取、检测与分类、结果可视化）并说明各模块功能；（2）选择适合的模型方案（如CNN、Transformer、多模态融合模型），并阐述选择理由；（3）分析该系统在临床应用中的关键挑战（如数据标注、模型泛化性、伦理风险）及应对策略。参考答案一、单项选择题1.B2.C3.B4.B5.B6.C7.A8.B9.A10.B二、填空题1.生成器（Generator）2.掩码学习（MaskedLearning）3.模型量化（ModelQuantization）4.目标尺度变化（或“多尺度目标检测”）5.序列长度限制（或“长程依赖问题”）6.随机探索策略7.一个模态8.微小扰动（或“对抗扰动”）9.知识注入（或“知识融合”）10.模型轻量化（或“模型压缩”）三、简答题1.核心区别：监督学习依赖人工标注的标签（如“情感极性：正面/负面”），自监督学习通过数据自身构造监督信号（如“预测被掩码的单词”）。NLP应用：BERT通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）自监督训练，学习文本的上下文表征；GPT系列通过自回归语言模型（预测下一个词）实现长文本理解。2.全参数微调：调整模型所有参数，适用于数据量充足、任务与预训练任务差异大的场景（如专业领域问答），但计算成本高；LoRA（低秩适配）：仅训练低秩矩阵替代全参数调整，适用于资源受限场景（如边缘设备），保留大部分预训练参数；Prefix-Tuning：在输入前添加可训练的“前缀”向量，冻结主体模型参数，适用于少样本任务（如小样本分类），减少过拟合风险。3.必要性：真实场景中目标大小差异大（如肺结节直径2-30mm），单尺度特征图难以同时捕捉小目标的细节和大目标的全局信息。实现方式：以YOLOv8为例，通过FPN（特征金字塔网络）将浅层高分辨率特征（保留细节）与深层低分辨率特征（包含语义信息）融合，生成多尺度特征图；FasterR-CNN则通过RPN（区域提议网络）在不同尺度的锚框（Anchors）上提取特征，结合ROIPooling实现多尺度检测。4.策略梯度方法（如REINFORCE、PPO）：直接优化策略函数π(a|s)，适用于连续动作空间（如机器人控制），但方差大、收敛慢；值函数方法（如DQN、DDQN）：通过估计状态-动作值Q(s,a)间接优化策略，适用于离散动作空间（如游戏AI），但无法处理连续动作，且对Q函数近似误差敏感。5.重要性：可解释性确保医生（或用户）理解模型决策依据（如肺结节诊断中“毛刺征”是恶性判断的关键），提升信任度；帮助定位模型缺陷（如对特定人群的偏见）；符合监管要求（如欧盟AI法案）。技术：注意力可视化（如Transformer的注意力热力图，显示模型关注的图像区域）；LIME通过局部线性模型近似黑箱模型，解释单个预测的关键特征（如“肺结节边缘不清晰”对恶性概率的贡献值）。四、综合应用题（1）技术架构与模块功能：-数据预处理：对CT影像进行归一化（调整灰度范围）、去噪（如非局部均值滤波）、肺实质分割（通过U-Net分离肺组织与其他器官），提升后续处理效率；-特征提取：采用多尺度CNN（如ResNet-50）或视觉Transformer（ViT）提取结节的形态（大小、边缘）、密度（钙化程度）等特征；-检测与分类：检测模块使用YOLO或FasterR-CNN定位结节位置；分类模块通过全连接层或Transformer解码器输出良恶性概率（0-1评分）；-结果可视化：在CT影像上叠加结节边界框（BBox），标注关键特征（如“毛刺征：存在”），生成结构化报告（包含概率值、依据特征）。（2）模型方案选择：推荐“CNN+Transformer”混合模型。理由：CNN擅长局部特征提取（如结节边缘细节），Transformer通过自注意力机制捕捉长程依赖（如结节与周围组织的空间关系）；混合模型（如Detr）可同时实现检测与分类，减少多阶段模型的误差累积；针对医学影像的小样本特性，可通过迁移学习（预训练于公开医学影像数据集，如LIDC-IDRI）初始化模型参数。（3）关键挑战与应对策略：-数据标注：医学影像标注需放射科专家参与，成本高、周期长。应对：采用弱监督学习（如利用病灶区域的稀疏标注）；引入主动学习（模型标注存疑样本，专家仅审