2025 年大学人工智能与信息社会（算法实践项目）下学期期末测试卷

2025年大学人工智能与信息社会（算法实践项目）下学期期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不是人工智能中常用的搜索算法？（）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.随机搜索D.A搜索2.在机器学习中，用于评估模型性能的指标不包括以下哪一项？（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.数据量3.人工智能中的知识表示方法不包括（）。A.谓词逻辑表示法B.语义网络表示法C.流程图表示法D.框架表示法4.以下哪个不是深度学习中的常见神经网络结构？（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.决策树D.递归神经网络5.强化学习中的智能体通过什么来学习最优策略？（）A.奖励信号B.惩罚信号C.初始状态D.动作空间6.人工智能在自然语言处理中的应用不包括（）。A.机器翻译B.语音识别C.文本分类D.图像生成7.以下哪种技术可以用于数据降维？（）A.主成分分析B.线性回归C.决策树D.支持向量机8.在人工智能算法实践中，数据集划分时通常不采用以下哪种比例？（）A.7:2:1B.8:1:1C.6:3:1D.9:0:19.人工智能中的专家系统主要由以下哪些部分组成？（）A.知识库、推理机、解释器B.数据、模型、算法C.输入、输出、处理单元D.网络结构、参数、训练方法10.以下哪种算法常用于处理不平衡数据集？（）A.过采样B.欠采样C.SMOTE算法D.以上都是二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.人工智能的主要研究领域包括（）。（多选）A.机器学习B.自然语言处理C.计算机视觉D.机器人学E.博弈论2.深度学习中常用的优化器有（）。（多选）A.AdamB.SGDC.RMSPropD.AdaGradE.LSTM3.以下哪些是人工智能在医疗领域的应用（）。（多选）A.疾病诊断辅助系统B.药物研发C.医疗影像分析D.智能健康监测E.远程手术控制4.人工智能算法实践中，数据预处理的步骤通常包括（）。（多选）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约E.数据标注5.知识图谱在人工智能中的作用包括（）。（多选）A.语义理解B.知识推理C.信息检索D.智能问答E.数据可视化三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，在括号内打“√”或“×”）1.人工智能就是让计算机像人一样思考和决策。（）2.机器学习中的监督学习需要有标注数据。（）3.卷积神经网络只能处理图像数据。（）4.强化学习中的策略梯度算法是一种基于模型的方法。（）5.自然语言处理中的词向量可以表示词语的语义信息。（）6.人工智能算法的性能只取决于算法本身，与数据无关。（）7.随机森林是一种集成学习算法。（）8.知识表示的目的是为了让计算机能够理解和处理人类知识。（）9.深度学习模型训练过程中，损失函数的值一定会不断下降。（）10.人工智能在金融领域的应用主要是进行股票预测。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述机器学习中分类算法的基本原理，并列举至少三种常见的分类算法。2.什么是深度学习中的反向传播算法？它在神经网络训练中起到什么作用？3.在人工智能算法实践中，如何评估一个模型的泛化能力？请说明常用的评估方法和指标。五、论述题（总共1题，每题20分，请结合具体实例论述人工智能在某个领域的应用及发展趋势）答案：一、选择题1.C2.D3.C4.C5.A6.D7.A8.D9.A10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.×四、简答题1.分类算法的基本原理是根据输入数据的特征，将其划分到不同的类别中。常见的分类算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。决策树通过构建树结构进行分类；支持向量机寻找最优分类超平面；朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。2.反向传播算法是用于计算神经网络梯度的算法。它从输出层开始，反向传播误差，计算每个神经元的梯度。在神经网络训练中，反向传播算法通过不断调整神经元的权重，使得损失函数最小化，从而让模型学习到数据中的规律。3.评估模型泛化能力常用的方法有交叉验证，如K折交叉验证。指标有准确率、召回率、F1值、均方误差等。对于分类问题用准确率等评估分类效果；对于回归问题用均方误差评估预测准确性。通过这些方法和指标可判断模型在未见过的数据上的表现。五、论述题人工智能在医疗领域有广泛应用。例如疾病诊断辅助系统，通过分析大量医疗影像（如X光、CT等）和病历数据，利用深度学习