2025年人工智能技术基础与应用知识考试试题及答案

2025年人工智能技术基础与应用知识考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项属于监督学习任务？A.图像聚类分析B.垃圾邮件分类C.用户兴趣推荐系统D.异常检测答案：B2.卷积神经网络（CNN）中，池化层的主要作用是？A.增加特征维度B.减少计算量并保留关键特征C.提升模型泛化能力D.增强非线性表达答案：B3.在自然语言处理（NLP）中，Transformer模型的核心机制是？A.循环神经网络（RNN）B.注意力机制（Attention）C.长短时记忆网络（LSTM）D.词嵌入（WordEmbedding）答案：B4.以下哪种技术不属于多模态学习的典型应用？A.图文生成（输入文本生成图像）B.视频描述（输入视频生成文字解说）C.语音识别（输入语音生成文本）D.跨模态检索（输入图像检索相关文本）答案：C5.大语言模型（如GPT-4）训练时，“上下文学习”（In-ContextLearning）的关键依赖是？A.大规模参数存储的模式记忆能力B.实时在线学习新数据的能力C.小样本微调的高效性D.多任务学习的迁移能力答案：A6.强化学习中，“奖励函数”的设计直接影响？A.状态空间的大小B.智能体的学习目标与行为策略C.环境的动态性D.经验回放缓冲区的容量答案：B7.以下哪项是联邦学习（FederatedLearning）的核心优势？A.集中式数据存储提升训练效率B.保护用户数据隐私，避免数据泄露C.降低模型训练的计算资源需求D.直接利用第三方公开数据集答案：B8.在计算机视觉中，“目标检测”与“图像分类”的主要区别是？A.目标检测需要定位具体位置，图像分类仅需类别标签B.目标检测使用CNN，图像分类使用RNNC.目标检测输出概率分布，图像分类输出坐标框D.目标检测仅处理单目标，图像分类处理多目标答案：A9.以下哪种技术可用于解决深度学习模型的“过拟合”问题？A.增加训练数据量B.减少模型层数C.提高学习率D.移除激活函数答案：A10.人工智能伦理中，“可解释性”（Interpretability）的主要目的是？A.提升模型预测精度B.确保模型决策过程可被人类理解C.降低模型训练成本D.增强模型的泛化能力答案：B二、填空题（每题3分，共15分）1.机器学习的三大基本类型包括监督学习、无监督学习和__________。答案：强化学习2.深度学习的三要素是数据、算法和__________。答案：算力3.自然语言处理中，“词向量”（WordVector）的主要作用是将离散的文本转化为__________的数值表示。答案：连续低维4.大模型训练中，“参数高效微调”（Parameter-EfficientFine-Tuning）的典型技术包括__________（列举一种即可）。答案：LoRA（低秩自适应）/PromptTuning（提示微调）5.多模态大模型的“对齐”（Alignment）训练通常指将不同模态的__________映射到同一语义空间。答案：特征表示三、简答题（每题10分，共40分）1.简述生成式AI（如StableDiffusion）与判别式AI（如ResNet图像分类）的核心区别，并各举一例应用场景。答案：生成式AI的目标是从训练数据中学习概率分布，生成新的、符合训练数据模式的样本（如根据文本生成图像）；判别式AI的目标是学习输入到输出的映射函数，完成分类、回归等任务（如图像类别判断）。应用场景示例：生成式AI用于艺术创作（如AI绘画）；判别式AI用于医学影像诊断（如肺部结节分类）。2.解释“迁移学习”（TransferLearning）的基本思想，并说明其在实际应用中的优势。答案：迁移学习的核心是将从源任务（如大规模图像分类）中学习到的知识（如特征提取能力）迁移到目标任务（如特定医学影像分析），避免从头训练模型。优势包括：减少目标任务所需的标注数据量、降低计算资源消耗、提升小样本场景下的模型性能。3.对比“卷积神经网络（CNN）”与“视觉Transformer（ViT）”在图像特征提取上的差异。答案：CNN通过局部感受野和权值共享机制提取空间局部特征（如边缘、纹理），依赖卷积核的滑动窗口操作；ViT将图像分块后视为序列，通过自注意力机制全局建模不同图像块之间的关系，更擅长捕捉长距离依赖（如图像中不同区域的关联）。4.列举大语言模型（LLM）在实际应用中可能面临的三类风险，并提出对应的缓解策略。答案：风险及策略：（1）生成错误信息（如虚假事实）：通过引入外部知识库（如维基百科API）进行事实校验；（2）偏见与歧视（如性别/种族刻板印象）：在训练数据中增加多样性样本，并通过人工标注的“对齐”训练纠正；（3）安全漏洞（如诱导模型生成恶意代码）：设计安全提示词过滤机制，结合强化学习从人类反馈中学习安全策略。四、综合应用题（每题12.5分，共25分）1.某制造企业需设计一套基于计算机视觉的智能质检系统，用于检测电子元件表面的划痕、缺焊等缺陷。请结合AI技术，设计系统的核心技术流程，并说明关键步骤的技术选型依据。答案：技术流程及关键步骤：（1）数据采集与预处理：-采集不同光照、角度下的元件图像（包含正常与缺陷样本）；-预处理：使用图像增强（如亮度调整、旋转）增加数据多样性；通过灰度化、去噪（如高斯滤波）提升特征质量。（2）缺陷检测模型构建：-选择目标检测模型（如YOLOv8或FasterR-CNN），因其可同时定位缺陷位置并分类（如划痕、缺焊）；-若缺陷尺寸较小（如微米级），可采用多尺度特征融合（如FPN，特征金字塔网络）提升小目标检测精度。（3）模型训练与优化：-采用迁移学习，基于预训练的视觉模型（如ResNet）微调，减少小样本场景下的过拟合；-损失函数选择：结合分类损失（如交叉熵）与定位损失（如CIoU），平衡分类与定位性能。（4）部署与实时检测：-模型轻量化（如剪枝、量化）后部署至边缘计算设备（如工业相机配套的GPU芯片），满足实时性要求（≥30帧/秒）；-异常样本自动回传，用于模型持续迭代优化。2.假设你是某医疗AI公司的算法工程师，需开发一个辅助医生诊断的大模型系统。请分析该系统需解决的核心技术挑战，并提出对应的解决方案（至少3项）。答案：核心挑战与解决方案：（1）医学数据的专业性与稀缺性：-挑战：医学影像（如MRI、病理切片）标注需要专业医生，标注成本高且样本量有限；-解决方案：采用半监督学习（如自训练）利用未标注数据；结合医学知识图谱（如SNOMED-CT术语库）增强模型的语义理解。（2）诊断结果的准确性与可解释性：-挑战：大模型的“黑箱”特性可能导致医生难以信任其结论；-解决方案：引入注意力可视化技术（如Grad-CAM）显示模型关注的关键区域（如肺部CT中的结节位置）；设计基于规则的推理模块（如结合临床指南）辅助验证模型输出。（3）多模态数据的融合与对齐：-挑战：诊断需综合患者病历（文本）、影像（图像）、检验报告（表格）等多模态数据；-解决方案：构建多模态大模型（如CLIP架构扩展），通过跨模态对比学习对齐文