安徽大学人工智能试卷

安徽大学人工智能试卷考试时长：120分钟满分：100分班级：__________姓名：__________学号：__________得分：__________试卷名称：安徽大学人工智能试卷考核对象：人工智能专业本科三年级学生题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.人工智能的核心目标是实现人类所有认知能力的完全自动化。2.决策树算法是一种非参数的监督学习方法。3.深度学习模型在训练过程中必须依赖大量标注数据。4.机器学习中的过拟合是指模型对训练数据拟合不足。5.强化学习是一种无模型的监督学习方法。6.卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中表现优于循环神经网络（RNN）。7.朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立。8.人工神经网络中的反向传播算法通过梯度下降优化权重。9.支持向量机（SVM）在处理高维数据时具有较好的泛化能力。10.人工智能伦理问题主要涉及算法偏见和数据隐私。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种算法不属于监督学习？（）A.决策树B.K-近邻C.主成分分析D.线性回归2.在神经网络中，激活函数的作用是？（）A.减少数据维度B.增强模型非线性C.自动选择特征D.优化计算效率3.以下哪种损失函数适用于分类问题？（）A.均方误差B.交叉熵C.L1损失D.Pseudo-Huber4.下列哪种模型适用于处理序列数据？（）A.随机森林B.神经网络C.K-MeansD.决策树5.以下哪种技术不属于迁移学习？（）A.预训练模型微调B.数据增强C.多任务学习D.自监督学习6.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.逻辑回归B.K-MeansC.线性判别分析D.神经网络7.在深度学习中，Dropout的作用是？（）A.正则化模型B.加速训练C.增强泛化能力D.减少参数量8.以下哪种方法不属于强化学习中的探索策略？（）A.贪婪策略B.ε-贪婪策略C.蒙特卡洛策略D.基于模型的策略9.在卷积神经网络中，池化层的主要作用是？（）A.增强特征提取B.降维C.增加非线性D.调整输入尺寸10.以下哪种技术不属于对抗性攻击的防御方法？（）A.数据增强B.集成学习C.梯度掩码D.权重归一化三、多选题（每题2分，共20分）1.以下哪些属于深度学习模型的常见优化器？（）A.梯度下降B.AdamC.RMSpropD.SGD2.以下哪些属于卷积神经网络中的常见层？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.批归一化层3.以下哪些属于强化学习的要素？（）A.状态B.动作C.奖励D.策略4.以下哪些属于监督学习中的常见评估指标？（）A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数5.以下哪些属于无监督学习中的常见算法？（）A.K-MeansB.聚类分析C.主成分分析D.因子分析6.以下哪些属于深度学习模型的常见损失函数？（）A.均方误差B.交叉熵C.Hinge损失D.KL散度7.以下哪些属于强化学习中的探索策略？（）A.贪婪策略B.ε-贪婪策略C.蒙特卡洛策略D.Q-Learning8.以下哪些属于对抗性攻击的常见类型？（）A.针对性攻击B.非针对性攻击C.数据投毒D.模型窃取9.以下哪些属于深度学习模型的常见正则化方法？（）A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.早停法10.以下哪些属于强化学习中的常见算法？（）A.Q-LearningB.SARSAC.DQND.A3C四、案例分析（每题6分，共18分）1.场景：某电商平台希望利用用户历史购买数据预测用户对某商品的购买意愿。数据包含用户年龄、性别、购买频率、商品类别等特征，其中购买意愿为二分类标签（购买/未购买）。问题：（1）请设计一个机器学习模型用于该任务，并说明选择该模型的原因。（2）请列出至少三种可能的特征工程方法，并说明其作用。2.场景：某自动驾驶系统需要识别道路上的交通标志，数据包含图像和对应的标志类别。训练数据有限，且部分标志在夜间拍摄时模糊不清。问题：（1）请设计一个深度学习模型用于该任务，并说明选择该模型的原因。（2）请列出至少两种可能的模型训练策略，并说明其作用。3.场景：某游戏开发公司希望利用强化学习训练一个智能体进行迷宫游戏。迷宫有多个路径，智能体需要通过选择动作（左/右/上/下）到达终点。问题：（1）请设计一个强化学习算法用于该任务，并说明选择该算法的原因。（2）请列出至少两种可能的奖励设计方法，并说明其作用。五、论述题（每题11分，共22分）1.题目：请论述深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，并分析其优势和挑战。2.题目：请论述人工智能伦理问题的具体表现，并提出至少三种可能的解决方案。---标准答案及解析一、判断题1.×（人工智能的目标是实现特定任务的自动化，而非所有认知能力）2.√3.×（深度学习可以处理无标注数据，如自监督学习）4.×（过拟合是指模型对训练数据拟合过度）5.×（强化学习是一种无模型的学习方法）6.√7.√8.√9.√10.√二、单选题1.C（主成分分析属于降维方法，不属于监督学习）2.B（激活函数增强模型非线性）3.B（交叉熵适用于分类问题）4.B（神经网络适用于序列数据）5.B（数据增强属于数据预处理，不属于迁移学习）6.B（K-Means属于无监督学习）7.A（Dropout通过随机丢弃神经元正则化模型）8.A（贪婪策略属于利用策略，不属于探索策略）9.B（池化层降维）10.D（权重归一化不属于对抗性攻击防御方法）三、多选题1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D四、案例分析1.（1）模型设计：决策树或随机森林。原因：该任务为分类问题，且特征较多，决策树和随机森林可以自动处理特征交互。（2）特征工程方法：-简化特征：去除无关特征（如用户性别对购买意愿影响较小）。-特征组合：如“年龄×购买频率”作为新特征。-指标转换：如将购买频率转换为对数尺度。2.（1）模型设计：卷积神经网络（CNN）。原因：CNN擅长处理图像数据，且可以自动提取特征。（2）模型训练策略：-数据增强：通过旋转、翻转等方法扩充数据集。-自监督学习：利用无标注数据进行预训练。3.（1）算法设计：Q-Learning。原因：Q-Learning适用于离散动作空间，且可以处理部分可观测状态。（2）奖励设计方法：-到达终点奖励高值，其他动作奖励低值。-死亡惩罚：如触壁时奖励负值。五、论述题1.深度学习在NLP领域的应用：-机器翻译：Transformer模型显著提升翻译质量。-情感分析：BERT模型通过预训练提升效果。