2026年中国联通AI技术培训考试题库

2026年中国联通AI技术培训考试题库一、单选题（共10题，每题2分）1.在自然语言处理领域，以下哪种技术通常用于文本情感分析？A.决策树B.朴素贝叶斯C.卷积神经网络D.长短期记忆网络2.中国联通在智慧城市项目中应用AI技术，以下哪项场景最符合边缘计算的应用？A.云端语音识别B.城市交通流量预测C.智能路灯控制D.远程医疗影像分析3.在AI模型训练中，以下哪种方法可以有效解决过拟合问题？A.数据增强B.正则化C.批归一化D.交叉验证4.中国联通推出的“5G+AI”融合解决方案中，以下哪项技术属于计算机视觉范畴？A.语音合成B.委托学习C.目标检测D.强化学习5.在联邦学习框架中，以下哪项是保护用户数据隐私的关键技术？A.知识蒸馏B.差分隐私C.迁移学习D.自监督学习6.中国联通在工业互联网应用中，以下哪种算法常用于设备故障预测？A.线性回归B.随机森林C.支持向量机D.神经网络7.在AI伦理规范中，以下哪项原则强调算法决策的透明性？A.公平性B.可解释性C.效率性D.可持续性8.中国联通在金融风控领域应用AI技术，以下哪种模型常用于异常检测？A.逻辑回归B.深度信念网络C.孤立森林D.线性判别分析9.在AI模型部署中，以下哪种技术可以提高模型的实时响应能力？A.离线推理B.模型剪枝C.热更新D.动态batching10.中国联通在智慧医疗项目中，以下哪种技术常用于医学影像诊断？A.生成对抗网络B.强化学习C.集成学习D.递归神经网络二、多选题（共5题，每题3分）1.在AI模型优化中，以下哪些方法可以提高模型的泛化能力？A.数据清洗B.早停法C.超参数调优D.批归一化2.中国联通在智能客服系统中应用AI技术，以下哪些技术可以提高对话效果？A.语义角色标注B.上下文记忆C.逻辑推理D.多模态融合3.在AI安全领域，以下哪些技术可以防御对抗样本攻击？A.鲁棒性训练B.数据增强C.对抗训练D.权重扰动4.中国联通在智慧农业项目中应用AI技术，以下哪些技术可以用于作物病虫害检测？A.图像分类B.光谱分析C.目标检测D.预测模型5.在AI模型部署中，以下哪些技术可以提高模型的资源利用效率？A.模型量化B.知识蒸馏C.模型并行D.轻量级框架三、判断题（共10题，每题1分）1.AI模型的“黑箱”特性意味着模型决策过程不可解释。（对/错）2.中国联通在5G网络中应用AI技术，可以实现网络自优化。（对/错）3.深度学习模型需要大量标注数据进行训练。（对/错）4.联邦学习可以完全替代传统分布式学习。（对/错）5.AI伦理规范要求所有AI应用必须经过人类审核。（对/错）6.中国联通在智慧交通项目中应用AI技术，可以减少交通事故发生率。（对/错）7.强化学习是一种无监督学习方法。（对/错）8.AI模型的可解释性可以完全消除伦理风险。（对/错）9.中国联通在工业互联网应用中，AI技术可以提高生产效率。（对/错）10.AI模型的“迁移学习”可以提高新任务的学习速度。（对/错）四、简答题（共5题，每题4分）1.简述中国联通在智慧城市项目中应用AI技术的优势。2.解释什么是“对抗样本攻击”，并提出至少两种防御方法。3.简述联邦学习的工作原理及其在保护数据隐私方面的作用。4.中国联通在金融风控领域应用AI技术，可以解决哪些问题？5.简述AI模型部署中常见的挑战及应对方法。五、论述题（共2题，每题6分）1.结合中国联通的业务场景，论述AI技术如何推动数字化转型。2.分析AI伦理规范对行业发展的意义，并提出具体建议。答案与解析一、单选题1.B解析：朴素贝叶斯常用于文本分类和情感分析，通过概率计算判断文本情感倾向。其他选项中，决策树适用于分类和回归，卷积神经网络和长短期记忆网络主要用于图像和序列数据处理。2.C解析：智能路灯控制属于边缘计算场景，因为需要实时响应低延迟的需求，而云端计算和远程医疗属于中心化处理。3.B解析：正则化通过惩罚项减少模型复杂度，防止过拟合；数据增强通过扩充数据集提高泛化能力；批归一化和交叉验证是优化手段，但正则化直接解决过拟合问题。4.C解析：目标检测属于计算机视觉技术，用于识别图像中的特定对象；语音合成属于自然语言处理，其他选项与视觉无关。5.B解析：差分隐私通过添加噪声保护用户数据隐私，而其他选项中知识蒸馏用于模型压缩，迁移学习和自监督学习与隐私保护无关。6.B解析：随机森林适用于时间序列预测和异常检测，而其他选项中线性回归和SVM适用于静态数据，神经网络适用于复杂模式识别。7.B解析：可解释性要求算法决策过程透明，而公平性关注算法偏见，效率性和可持续性涉及资源利用和环境问题。8.C解析：孤立森林适用于异常检测，通过孤立异常点实现检测；其他选项中逻辑回归和线性判别分析适用于常规分类，深度信念网络适用于复杂模型。9.C解析：热更新可以动态优化模型，提高实时响应能力；其他选项中离线推理和模型剪枝适用于优化，动态batching提高吞吐量。10.A解析：生成对抗网络可以生成高质量医学影像，辅助诊断；其他选项中强化学习和集成学习适用于决策和控制，递归神经网络适用于序列数据处理。二、多选题1.A,B,C,D解析：数据清洗、早停法、超参数调优和批归一化均可以提高模型泛化能力。2.A,B,C,D解析：语义角色标注、上下文记忆、逻辑推理和多模态融合均可以提高对话效果。3.A,B,C,D解析：鲁棒性训练、数据增强、对抗训练和权重扰动均可以防御对抗样本攻击。4.A,C解析：图像分类和目标检测适用于作物病虫害检测；光谱分析和预测模型与视觉无关。5.A,B,C,D解析：模型量化、知识蒸馏、模型并行和轻量级框架均可以提高资源利用效率。三、判断题1.错解析：部分AI模型可以通过可解释性技术（如LIME）实现决策透明。2.对解析：AI技术可以优化5G网络参数，实现动态调整。3.对解析：深度学习模型依赖大量标注数据，但自监督学习可以减少依赖。4.错解析：联邦学习是分布式学习的一种，但无法完全替代传统方法。5.错解析：伦理规范要求关键应用经审核，但非所有应用。6.对解析：AI技术可以识别危险驾驶行为，降低事故率。7.错解析：强化学习是有监督学习方法，通过奖励信号学习。8.错解析：可解释性降低部分风险，但无法完全消除。9.对解析：AI技术可以优化生产流程，提高效率。10.对解析：迁移学习可以复用已有知识，加速新任务学习。四、简答题1.中国联通在智慧城市项目中应用AI技术的优势-实时数据处理：AI技术可以实时分析城市数据（如交通、能源），优化资源配置。-降本增效：通过自动化决策减少人力成本，提高运营效率。-个性化服务：AI可以提供定制化公共服务（如智能交通灯调度）。-风险预警：AI可以预测城市风险（如公共安全、疫情传播）。2.对抗样本攻击及其防御方法-攻击：攻击者通过微小扰动输入数据，使模型误判。-防御方法：-鲁棒性训练：在训练中加入对抗样本，提高模型抗干扰能力。-数据增强：通过旋转、缩放等方法增加数据多样性。3.联邦学习及其作用-工作原理：各设备在不共享数据的情况下联合训练模型。-作用：保护用户隐私，适用于医疗、金融等敏感领域。4.AI技术在金融风控中的应用-欺诈检测：识别异常交易行为。-信用评估：通过机器学习模型提高评估准确性。-风险预测：预测市场波动和信贷风险。5.AI模型部署的挑战及应对方法-挑战：模型复杂度高、资源限制、实时性要求。-应对方法：模型剪枝、量化、边缘计算。五、论述题1.AI技术如何推动中国联通数字化转型-业务智能化：AI技术可以