人工智能编程技术实践题库2026版

人工智能编程技术实践题库2026版一、选择题（每题2分，共20题）1题：以下哪个不是Python中常用的深度学习框架？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.OpenCV2题：在自然语言处理（NLP）中，以下哪种技术常用于文本分类任务？（）A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.长短期记忆网络（LSTM）D.都不是3题：以下哪个不是常用的图像处理库？（）A.OpenCVB.PillowC.MatplotlibD.TensorFlow4题：在机器学习模型评估中，以下哪个指标适用于不平衡数据集？（）A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分数5题：以下哪个不是常见的强化学习算法？（）A.Q-learningB.DQNC.GAND.SARSA6题：在深度学习中，以下哪种方法常用于防止过拟合？（）A.数据增强B.正则化（L1/L2）C.DropoutD.EarlyStopping7题：以下哪个不是常用的数据预处理方法？（）A.标准化（Standardization）B.归一化（Normalization）C.欠采样D.特征提取8题：在计算机视觉中，以下哪种技术常用于目标检测？（）A.语义分割B.光学字符识别（OCR）C.YOLOD.图像生成9题：以下哪个不是常用的数据存储格式？（）A.CSVB.JSONC.XMLD.H510题：在分布式计算中，以下哪个不是常用的框架？（）A.ApacheSparkB.HadoopC.TensorFlowD.PyTorch二、填空题（每空1分，共10空）1.深度学习模型通常需要大量的__________来进行训练。2.在自然语言处理中，__________是一种常用的词嵌入技术。3.图像处理中，__________是一种常用的图像增强方法。4.机器学习模型评估中，__________指标表示模型预测正确的样本比例。5.强化学习中，__________是一种常用的探索策略。6.深度学习中，__________是一种常用的正则化方法。7.数据预处理中，__________是将数据缩放到[0,1]范围。8.计算机视觉中，__________是一种常用的图像分类算法。9.数据存储中，__________是一种常用的轻量级数据格式。10.分布式计算中，__________是一种常用的并行计算框架。三、简答题（每题5分，共5题）1题：简述深度学习模型训练过程中常见的优化算法及其优缺点。2题：简述自然语言处理中词嵌入技术的应用场景及其优势。3题：简述图像处理中常见的图像增强方法及其作用。4题：简述机器学习模型评估中常用的指标及其适用场景。5题：简述强化学习的基本原理及其应用领域。四、编程题（每题10分，共2题）1题：编写Python代码，使用TensorFlow或PyTorch实现一个简单的线性回归模型，并使用随机数据进行训练和测试。2题：编写Python代码，使用OpenCV实现一个简单的图像灰度化处理程序，并添加边缘检测功能。答案与解析一、选择题答案与解析1题：D.OpenCV解析：OpenCV是一个计算机视觉库，不是深度学习框架。2题：B.RNN解析：RNN及其变体（LSTM、GRU）常用于NLP任务，尤其是序列数据处理。3题：D.TensorFlow解析：TensorFlow是深度学习框架，不是图像处理库。4题：D.F1分数解析：F1分数综合考虑精确率和召回率，适用于不平衡数据集。5题：C.GAN解析：GAN是生成对抗网络，常用于图像生成，不是强化学习算法。6题：C.Dropout解析：Dropout是一种正则化方法，用于防止过拟合。7题：D.特征提取解析：特征提取是模型的一部分，不是数据预处理方法。8题：C.YOLO解析：YOLO是一种目标检测算法，其他选项不是目标检测。9题：D.H5解析：H5是一种科学数据存储格式，不是通用数据存储格式。10题：C.TensorFlow解析：TensorFlow是深度学习框架，不是分布式计算框架。二、填空题答案与解析1.数据解析：深度学习模型需要大量数据训练。2.Word2Vec解析：Word2Vec是一种常用的词嵌入技术。3.锐化解析：锐化是一种常用的图像增强方法。4.准确率解析：准确率表示模型预测正确的样本比例。5.ε-greedy解析：ε-greedy是一种常用的探索策略。6.L1/L2正则化解析：L1/L2正则化是一种常用的正则化方法。7.归一化解析：归一化是将数据缩放到[0,1]范围。8.卷积神经网络解析：卷积神经网络是一种常用的图像分类算法。9.JSON解析：JSON是一种常用的轻量级数据格式。10.ApacheSpark解析：ApacheSpark是一种常用的并行计算框架。三、简答题答案与解析1题：优化算法：-SGD（随机梯度下降）：简单高效，但可能陷入局部最优。-Adam：结合了Momentum和RMSprop，收敛速度快。-RMSprop：适用于高频波动数据。2题：应用场景：文本分类、情感分析、机器翻译。优势：将文本转换为向量，保留语义信息。3题：方法：锐化、对比度增强、直方图均衡化。作用：提高图像质量，增强细节。4题：指标：准确率、精确率、召回率、F1分数。适用场景：准确率适用于平衡数据集，F1分数适用于不平衡数据集。5题：原理：智能体通过与环境交互学习最优策略。应用领域：游戏AI、机器人控制、自动驾驶。四、编程题答案与解析1题：pythonimporttensorflowastf创建数据x=tf.constant([[1],[2],[3],[4]],dtype=tf.float32)y=tf.constant([[2],[4],[6],[8]],dtype=tf.float32)创建模型model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_shape=(1,))])编译模型pile(optimizer='sgd',loss='mse')训练模型model.fit(x,y,epochs=100)测试模型print(model.predict([[5]]))#输出应为[10]2题：pythonimportcv2读取图像image=cv2.imread('input.jpg')灰度化gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)边缘检测edges=cv2.C