2026年人工智能算法应用实操题集含深度学习

2026年人工智能算法应用实操题集含深度学习一、选择题（共5题，每题2分）说明：以下题目主要考察深度学习算法在金融风控领域的应用。1.在银行信贷审批中，若需预测借款人违约概率，以下哪种深度学习模型最适合？（）A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.LSTM（长短期记忆网络）D.GBDT（梯度提升决策树）2.某电商平台使用深度学习模型进行用户画像，若需处理时序数据（如用户行为日志），应优先选择哪种网络结构？（）A.DNN（深度神经网络）B.Autoencoder（自动编码器）C.Transformer（Transformer模型）D.XGBoost3.在医疗影像分析中，若需检测病灶区域，以下哪种算法的局部特征提取能力最强？（）A.SVM（支持向量机）B.AlexNet（AlexNet）C.MobileNet（MobileNet）D.LightGBM4.某城市交通管理部门需预测拥堵情况，以下哪种模型适合处理多源异构数据（如天气、路况、时间等）？（）A.LogisticRegression（逻辑回归）B.CNN-LSTM混合模型C.RF（随机森林）D.KNN（K近邻算法）5.在零售行业客户流失预测中，若需捕捉非线性关系，以下哪种模型效果最差？（）A.Wide&DeepB.GatedRecurrentUnit（GRU）C.决策树D.神经网络二、填空题（共5题，每题2分）说明：以下题目主要考察深度学习算法在智慧农业中的应用。1.在农作物病虫害识别任务中，ResNet的残差结构有助于解决______问题。2.若使用DenseNet进行土壤湿度预测，其“密集连接”机制能有效提升______。3.在智慧农业中，LSTM常用于______的预测。4.若需通过深度学习模型分析卫星图像进行作物长势监测，常用的网络结构是______。5.在农业供应链管理中，Transformer模型可用于______的优化。三、简答题（共4题，每题5分）说明：以下题目主要考察深度学习算法在智能交通系统中的应用。1.简述ResNet如何通过残差学习解决深度神经网络训练中的梯度消失问题。2.在自动驾驶场景中，CNN和RNN结合的模型有何优势？3.简述Transformer模型在交通信号灯优化中的具体应用。4.若需使用深度学习模型进行交通流量预测，如何设计输入特征和模型结构？四、编程题（共3题，每题15分）说明：以下题目基于Python和TensorFlow/PyTorch框架，考察深度学习算法的实际操作能力。1.金融风控任务-任务：使用LSTM模型预测某金融机构的信贷违约概率。-要求：-构建LSTM模型，输入数据为过去12个月的交易记录（特征包括交易金额、频率、逾期次数等）。-编写训练代码，评估模型在测试集上的AUC指标。2.医疗影像分析任务-任务：使用CNN模型检测X光片中的肺炎病灶。-要求：-构建卷积神经网络模型（可参考VGG或ResNet结构）。-编写数据增强和模型训练代码，输出混淆矩阵。3.智能客服意图识别任务-任务：使用BERT模型进行客服意图分类（如“查询订单”“投诉建议”“退换货”等）。-要求：-加载预训练BERT模型，进行微调。-编写代码处理输入文本（如“我的订单还没到，怎么回事？”），输出分类结果。答案与解析一、选择题答案1.C（LSTM适用于时序数据预测，如信贷违约概率）2.C（Transformer能处理长距离依赖，适合用户行为分析）3.B（AlexNet的卷积层适合医学影像特征提取）4.B（CNN-LSTM混合模型能融合时空数据）5.C（决策树对非线性关系处理能力较弱）二、填空题答案1.梯度消失2.特征重用3.作物产量4.ResNet或U-Net5.路径规划三、简答题解析1.ResNet通过残差学习解决梯度消失问题-解析：传统深度网络训练时，深层网络会出现梯度消失，导致学习困难。ResNet引入“残差块”，通过跨层连接直接传递梯度，使得信息传递更高效，从而缓解梯度消失问题。2.CNN和RNN结合的优势-解析：CNN擅长提取空间特征（如车道线、行人），RNN擅长处理时序信息（如车速变化）。两者结合可同时捕捉静态场景和动态行为，提升自动驾驶场景下的感知能力。3.Transformer在交通信号灯优化中的应用-解析：Transformer通过自注意力机制，能捕捉不同路口信号灯的关联性，优化信号灯配时，减少拥堵。4.交通流量预测模型设计-解析：输入特征可包括历史流量、天气、节假日等；模型结构可选用LSTM或GRU处理时序数据，结合CNN提取空间特征（如路口布局）。四、编程题参考代码（部分示例）1.LSTM模型示例（TensorFlow）pythonimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Densemodel=Sequential([LSTM(64,return_sequences=True,input_shape=(12,5)),LSTM(32),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['AUC'])model.fit(X_train,y_train,validation_data=(X_val,y_val))2.CNN模型示例（PyTorch）pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassVGG16(nn.Module):def__init__(self):super(VGG16,self).__init__()...（卷积层定义）defforward(self,x):...（前向传播）returnx3.BERT意图识别示例（HuggingFace）pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model=BertForSequenceClassificati