人工智能期末考試題庫及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.人工智能的英文縮寫是（）A.AIB.BIC.CID.DI2.以下哪種算法不屬于搜索算法（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.梯度下降D.A算法3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.引入非線性C.減少計算量D.防止過擬合4.以下哪項不是監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)（）A.分類B.回歸C.聚類D.預(yù)測5.決策樹的節(jié)點不包括（）A.根節(jié)點B.內(nèi)部節(jié)點C.葉節(jié)點D.連接節(jié)點6.以下哪種技術(shù)用于自然語言處理中的詞法分析（）A.詞性標(biāo)注B.命名實體識別C.詞向量D.以上都是7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過（）來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。A.獎勵信號B.監(jiān)督信號C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)D.隨機(jī)探索8.以下哪個模型常用于圖像識別（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)9.信息熵是用來衡量（）A.數(shù)據(jù)的大小B.數(shù)據(jù)的復(fù)雜度C.數(shù)據(jù)的不確定性D.數(shù)據(jù)的維度10.以下哪種不屬于人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域（）A.醫(yī)療診斷B.自動駕駛C.財務(wù)報表制作D.語音識別二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于人工智能研究領(lǐng)域的有（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.計算機(jī)視覺C.自然語言處理D.專家系統(tǒng)2.監(jiān)督學(xué)習(xí)常用的損失函數(shù)有（）A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.絕對值損失D.對數(shù)損失3.以下哪些屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.K均值聚類B.主成分分析C.高斯混合模型D.支持向量機(jī)4.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化器有（）A.SGDB.AdagradC.AdadeltaD.Adam5.自然語言處理中的任務(wù)包括（）A.文本分類B.情感分析C.機(jī)器翻譯D.問答系統(tǒng)6.以下哪些是衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方根誤差7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層包括（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有（）A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.動作9.以下哪些技術(shù)可以用于防止過擬合（）A.正則化B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.早停法D.減小學(xué)習(xí)率10.以下屬于人工智能的倫理問題的有（）A.算法偏見B.隱私保護(hù)C.就業(yè)影響D.安全性三、判斷題（每題2分，共10題）1.人工智能就是讓計算機(jī)模擬人的智能。（）2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何標(biāo)簽數(shù)據(jù)。（）3.梯度下降算法一定能找到全局最優(yōu)解。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，模型性能一定越好。（）5.支持向量機(jī)只能用于二分類問題。（）6.自然語言處理只能處理英文文本。（）7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎勵越大表示策略越好。（）8.圖像識別只能識別靜態(tài)圖像。（）9.信息增益越大，特征對分類的貢獻(xiàn)越大。（）10.人工智能不會對人類社會產(chǎn)生負(fù)面影響。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中模型評估的重要性。模型評估可衡量模型性能，幫助選擇最優(yōu)模型；能判斷模型是否過擬合或欠擬合，以便調(diào)整優(yōu)化；還能對比不同算法效果，為實際應(yīng)用提供依據(jù)。2.解釋深度學(xué)習(xí)中的反向傳播算法。反向傳播算法是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時計算梯度的方法。它從輸出層開始，根據(jù)損失函數(shù)計算誤差，然后將誤差反向傳播，依次計算各層梯度，依據(jù)梯度更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使損失函數(shù)不斷減小。3.什么是自然語言處理中的詞向量？詞向量是將自然語言中的每個詞映射為低維實數(shù)向量。它能表示詞的語義信息，相似語義的詞在向量空間中距離較近，便于計算機(jī)處理自然語言，提升相關(guān)任務(wù)性能。4.簡述決策樹的構(gòu)建過程。首先選擇根節(jié)點，依據(jù)信息增益等準(zhǔn)則選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分；接著對劃分后的子集遞歸重復(fù)此過程，構(gòu)建內(nèi)部節(jié)點；直到子集中樣本屬于同一類別或達(dá)到停止條件，形成葉節(jié)點，從而構(gòu)建完整決策樹。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)點與挑戰(zhàn)。優(yōu)點：輔助疾病診斷，提高效率和準(zhǔn)確性；助力藥物研發(fā)，縮短周期。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全問題突出；醫(yī)療數(shù)據(jù)復(fù)雜，模型準(zhǔn)確性驗證困難；倫理問題待解決，如誤診責(zé)任界定。2.分析深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)量不足時可能面臨的問題及解決辦法?？赡苊媾R過擬合，模型泛化能力差。解決辦法：數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充數(shù)據(jù)量；采用正則化方法，如L1、L2正則化；運用遷移學(xué)習(xí)，利用預(yù)訓(xùn)練模型知識；適當(dāng)減小模型復(fù)雜度，避免模型過于復(fù)雜。3.探討強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用及潛在問題。應(yīng)用：智能體學(xué)習(xí)最優(yōu)駕駛策略，實現(xiàn)高效安全駕駛，如速度控制、路徑規(guī)劃。潛在問題：訓(xùn)練環(huán)境復(fù)雜，難以模擬所有場景；獎勵設(shè)計困難，難以準(zhǔn)確反映駕駛行為優(yōu)劣；安全問題嚴(yán)峻，模型失誤可能導(dǎo)致事故。4.談?wù)勅斯ぶ悄軐蜆I(yè)市場的影響及應(yīng)對措施。影響：部分重復(fù)性、規(guī)律性工作崗位被替代，但也創(chuàng)造新崗位，如人工智能研發(fā)、維護(hù)等。應(yīng)對措施：教育體系調(diào)整，加強(qiáng)人工智能相關(guān)知識技能培養(yǎng)；勞動者自身持續(xù)學(xué)習(xí)，提升技能，向新興崗位轉(zhuǎn)型；政府制定政策，促進(jìn)就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。答案一、單項選擇題1.A2.C3.B4.C5.D6.D7.A8.B9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.A