(2025年)全国人工智能技能知识竞赛考试题库(含答案)

(2025年)全国人工智能技能知识竞赛考试题库(含答案)一、单项选择题（每题2分，共40分）1.以下哪项属于监督学习任务？A.聚类分析B.异常检测C.图像分类（带标签数据集）D.降维处理答案：C2.深度学习中，ReLU激活函数的主要优势是？A.避免梯度消失B.输出范围在(-1,1)C.计算复杂度高D.适合所有类型的神经网络答案：A3.自然语言处理（NLP）中，BERT模型的核心创新是？A.单向语言模型B.双向Transformer编码C.循环神经网络结构D.基于规则的句法分析答案：B4.计算机视觉中，FasterR-CNN的主要改进是？A.引入区域建议网络（RPN）B.采用更深的卷积层C.优化损失函数为交叉熵D.支持视频目标检测答案：A5.强化学习中，“奖励延迟”问题通常通过哪种方法缓解？A.经验回放B.时间差分学习（TD）C.策略梯度D.状态-动作值函数估计答案：B6.以下哪种技术属于多模态学习？A.仅处理文本的情感分析B.结合图像和文本的跨模态检索C.单模态语音识别D.纯数值的时间序列预测答案：B7.联邦学习的核心目标是？A.集中所有数据训练模型B.在数据不共享前提下联合建模C.提升单个设备的计算能力D.降低模型训练的时间成本答案：B8.提供对抗网络（GAN）中，判别器的训练目标是？A.提供更真实的样本B.区分真实样本与提供样本C.最小化提供样本的损失D.优化提供器的参数答案：B9.以下哪项是迁移学习的典型应用场景？A.用大量标注的医学影像数据训练新模型B.将预训练的BERT模型微调用于特定领域文本分类C.从头训练一个图像分类模型D.仅使用当前任务数据进行模型优化答案：B10.知识图谱的基本组成单元是？A.节点和边（实体-关系-实体）B.矩阵和向量C.规则和案例D.神经元和连接答案：A11.边缘计算与AI结合的主要优势是？A.完全依赖云端计算资源B.降低数据传输延迟和隐私风险C.无需本地存储数据D.仅适用于大规模模型推理答案：B12.AI伦理中，“算法歧视”的主要成因是？A.模型参数过多B.训练数据包含偏见C.计算资源分配不均D.模型可解释性过强答案：B13.以下哪种模型属于轻量级神经网络？A.ResNet-152B.MobileNetV3C.VGG-19D.GPT-4答案：B14.时间序列预测中，LSTM相比普通RNN的改进在于？A.引入门控机制控制信息流动B.增加隐藏层数量C.采用卷积操作替代循环D.仅处理固定长度序列答案：A15.多标签分类任务与多分类任务的主要区别是？A.多标签允许一个样本属于多个类别B.多分类仅输出概率最高的类别C.多标签使用交叉熵损失D.多分类需要更复杂的模型结构答案：A16.以下哪项是AI系统可解释性的主要挑战？A.模型参数可视化B.深度学习模型的“黑箱”特性C.数据标注的准确性D.训练过程的稳定性答案：B17.计算机视觉中，语义分割与目标检测的区别是？A.语义分割需为每个像素分配类别，目标检测需定位边界框B.目标检测仅输出类别，语义分割需输出位置C.语义分割使用RPN，目标检测使用全连接层D.两者无本质区别答案：A18.以下哪种技术用于解决AI模型的“过拟合”问题？A.数据增强B.增加模型层数C.减少训练轮次（epoch）D.提高学习率答案：A19.自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）的主要作用是？A.将单词转换为固定长度的语义向量B.直接输出文本情感倾向C.提供符合语法的句子D.分析句子的句法结构答案：A20.AI安全中，对抗样本攻击的核心原理是？A.向输入数据添加微小扰动导致模型误判B.破坏模型的硬件计算单元C.篡改训练数据的标签D.耗尽模型的计算资源答案：A二、判断题（每题1分，共10分）1.无监督学习需要使用带标签的数据进行训练。（）答案：×2.卷积神经网络（CNN）中的池化层主要用于减少特征图的空间尺寸，保留关键信息。（）答案：√3.强化学习中的“环境”会根据智能体的动作返回奖励和新状态。（）答案：√4.提供式模型（如VAE）的目标是学习数据的概率分布，判别式模型（如SVM）的目标是学习类别边界。（）答案：√5.知识图谱中的“实体”只能是现实中的物理对象，不能是抽象概念。（）答案：×6.AI系统的公平性仅需确保训练数据无偏见，无需考虑模型部署后的动态反馈。（）答案：×7.边缘AI要求模型具备低延迟、低功耗的特性，通常通过模型压缩（如剪枝、量化）实现。（）答案：√8.多模态学习中，不同模态数据（如图像、文本）的特征需要对齐到同一语义空间。（）答案：√9.联邦学习中，参与方需要将原始数据上传至中央服务器进行联合训练。（）答案：×10.对抗训练（AdversarialTraining）是一种提升模型鲁棒性的方法，通过引入对抗样本增强模型的泛化能力。（）答案：√三、简答题（每题6分，共30分）1.简述迁移学习的核心思想及其应用价值。答案：迁移学习的核心思想是利用已有的知识（来自源任务）解决目标任务，避免从头训练模型。其价值在于：①减少目标任务对标注数据的需求；②降低计算资源消耗；③加速模型在新场景中的部署（如将预训练的图像模型迁移至医疗影像分析）。2.卷积神经网络（CNN）中，卷积层与全连接层的作用分别是什么？答案：卷积层通过滑动窗口（卷积核）提取局部空间特征（如边缘、纹理），利用权值共享降低参数数量；全连接层将卷积层输出的高维特征映射到样本的类别空间，完成最终的分类或回归任务。3.自然语言处理中，注意力机制（Attention）是如何提升模型性能的？答案：注意力机制允许模型在处理每个位置的输入时，动态关注输入序列中与当前任务相关的关键部分（如句子中的重要单词），避免长距离依赖问题（传统RNN的缺陷），从而更精准地捕捉语义关联。4.分析AI伦理中“可解释性”的重要性。答案：可解释性是指AI系统的决策过程能被人类理解。其重要性体现在：①监管合规（如医疗、金融领域需说明决策依据）；②问题定位（模型错误时可追溯原因）；③信任建立（用户更接受可解释的AI决策）；④公平性保障（识别潜在的偏见来源）。5.列举三种常用的模型评估指标，并说明其适用场景。答案：①准确率（Accuracy）：适用于类别分布均衡的分类任务；②F1分数：综合精确率和召回率，适用于类别不均衡场景；③均方误差（MSE）：用于回归任务，衡量预测值与真实值的偏差；④AUC-ROC：评估二分类模型的整体区分能力。四、案例分析题（每题10分，共20分）案例1：某医院计划部署AI辅助诊断系统，用于肺部CT影像的结节检测。假设你是技术负责人，需完成以下任务：（1）数据预处理阶段需关注哪些关键问题？（2）模型选择时，应优先考虑哪些性能指标？（3）部署前需评估哪些伦理风险？答案：（1）数据预处理关键问题：①数据质量（如去噪、伪影校正）；②标注一致性（确保放射科医生标注的结节位置和类型统一）；③数据平衡（避免良性/恶性结节样本比例失衡）；④隐私保护（基于联邦学习或匿名化处理患者信息）。（2）模型性能指标：①召回率（避免漏诊恶性结节）；②精确率（减少假阳性，降低患者不必要的进一步检查）；③推理速度（满足临床实时诊断需求）；④鲁棒性（对不同设备、扫描参数的CT图像保持稳定性能）。（3）伦理风险评估：①诊断结果的可解释性（需说明模型判断结节恶性的依据，如具体影像特征）；②责任归属（模型误判时，医生与开发方的责任划分）；③数据隐私（患者影像数据的存储、传输是否符合《个人信息保护法》）；④公平性（模型对不同年龄、性别、种族患者的诊断准确率是否存在差异）。案例2：某企业拟优化智能客服系统，要求提升多轮对话理解能力和用户满意度。现有技术方案包含意图识别、对话状态跟踪、响应提供模块。（1）意图识别模块可采用哪些AI技术？（2）多轮对话中，如何处理上下文依赖问题？（3）需采取哪些措施保障用户隐私？答案：（1）意图识别技术：①预训练语言模型（如微调的BERT、GPT）；②结合领域本体的规则匹配；③基于支持向量机（SVM）或随机森林的传统机器学习方法（适用于小样本场景）；④多模态意图识别（结合文本、语音的情感分析）。（2）上下文依赖处理：①引入对话状态跟踪（DST）模块，记录用户历史对话中的关键信息（如订单号、问题类型）；②使用循环神经网络（RNN）或Tra