《人工智能應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)》習(xí)題及參考答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)是圖靈測(cè)試的核心目的？A.評(píng)估計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度B.驗(yàn)證計(jì)算機(jī)是否具備人類智能行為C.測(cè)試計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)容量D.比較不同編程語言的效率2.機(jī)器學(xué)習(xí)中，“欠擬合”通常發(fā)生在以下哪種情況？A.模型過于復(fù)雜，無法捕捉數(shù)據(jù)中的噪聲B.模型過于簡(jiǎn)單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量過大，導(dǎo)致模型難以收斂D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在大量缺失值3.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，“標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score標(biāo)準(zhǔn)化）”的計(jì)算公式是？A.\(x'=\frac{x-\mu}{\sigma}\)B.\(x'=\frac{x-\min}{\max-\min}\)C.\(x'=x-\text{均值}\)D.\(x'=x\times\text{標(biāo)準(zhǔn)差}\)4.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.主成分分析（PCA）C.支持向量機(jī)（SVM）D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori）5.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，ReLU激活函數(shù)的表達(dá)式是？A.\(f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\)B.\(f(x)=\max(0,x)\)C.\(f(x)=\tanh(x)\)D.\(f(x)=x\)6.自然語言處理（NLP）中，“詞袋模型（BagofWords）”的主要缺陷是？A.無法捕捉詞語順序信息B.計(jì)算復(fù)雜度高C.不支持多語言處理D.對(duì)生僻詞不敏感7.計(jì)算機(jī)視覺中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的“池化層”主要作用是？A.增加模型的參數(shù)量B.提取圖像的局部特征C.降低特征圖的空間維度D.增強(qiáng)圖像的色彩對(duì)比度8.以下哪項(xiàng)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心要素？A.標(biāo)簽數(shù)據(jù)與損失函數(shù)B.狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)C.特征提取與降維D.聚類中心與相似度計(jì)算9.在決策樹算法中，“信息增益”用于評(píng)估以下哪項(xiàng)？A.節(jié)點(diǎn)分裂的純度提升程度B.模型的泛化能力C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲水平D.分類結(jié)果的準(zhǔn)確性10.人工智能倫理中，“算法歧視”的典型表現(xiàn)是？A.算法運(yùn)行速度慢B.算法對(duì)特定群體的預(yù)測(cè)偏差C.算法無法處理高維數(shù)據(jù)D.算法的可解釋性不足二、填空題（每空2分，共20分）1.人工智能的三要素是數(shù)據(jù)、算法和__________。2.機(jī)器學(xué)習(xí)中，“交叉驗(yàn)證”的主要目的是評(píng)估模型的__________能力。3.支持向量機(jī)（SVM）的核心思想是找到__________最大的分類超平面。4.深度學(xué)習(xí)中，“梯度消失”問題通常發(fā)生在使用__________激活函數(shù)的深層網(wǎng)絡(luò)中（如Sigmoid）。5.自然語言處理中，“詞嵌入（WordEmbedding）”的典型模型包括Word2Vec和__________。6.計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的輸出通常包括目標(biāo)的位置（邊界框）和__________。7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，“策略（Policy）”定義了從__________到動(dòng)作的映射關(guān)系。8.決策樹算法中，常用的分裂準(zhǔn)則除了信息增益，還有__________（如CART算法）。9.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的常用方法包括刪除缺失樣本、填充均值/中位數(shù)和__________。10.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，“全連接層”的作用是將局部特征整合為__________特征。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并各舉一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋“過擬合”的含義，說明其產(chǎn)生的原因及常用解決方法。3.對(duì)比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）在圖像識(shí)別任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)。4.自然語言處理中，為什么需要“分詞”？請(qǐng)列舉兩種中文分詞的常用方法。5.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中“獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)”的設(shè)計(jì)原則，并舉例說明其重要性。四、綜合應(yīng)用題（20分）某電商平臺(tái)希望通過用戶評(píng)論數(shù)據(jù)（文本）預(yù)測(cè)用戶對(duì)商品的滿意度（“滿意”或“不滿意”），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，要求包含以下步驟：（1）數(shù)據(jù)收集與清洗；（2）特征工程；（3）模型選擇與訓(xùn)練；（4）模型評(píng)估與優(yōu)化。參考答案一、選擇題1.B（圖靈測(cè)試通過人與計(jì)算機(jī)的對(duì)話，判斷計(jì)算機(jī)是否具備人類智能行為）2.B（欠擬合是模型復(fù)雜度不足，無法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律）3.A（標(biāo)準(zhǔn)化通過均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ將數(shù)據(jù)縮放至均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布）4.C（SVM基于有標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)）5.B（ReLU激活函數(shù)為“修正線性單元”，表達(dá)式為max(0,x)）6.A（詞袋模型僅統(tǒng)計(jì)詞語出現(xiàn)頻率，忽略順序和上下文信息）7.C（池化層通過下采樣（如最大池化）降低特征圖的寬度和高度，減少計(jì)算量）8.B（強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過“狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)”的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略）9.A（信息增益衡量分裂前后信息熵的減少量，即純度提升程度）10.B（算法歧視指模型對(duì)特定群體（如性別、種族）的預(yù)測(cè)結(jié)果存在系統(tǒng)性偏差）二、填空題1.計(jì)算能力2.泛化3.間隔（或“邊際”）4.飽和（或“Sigmoid”）5.GloVe（或“BERT”）6.類別（或“標(biāo)簽”）7.狀態(tài)8.基尼指數(shù)（或“基尼不純度”）9.插值法（或“模型預(yù)測(cè)填充”）10.全局（或“抽象”）三、簡(jiǎn)答題1.區(qū)別：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（輸入x與輸出y已知），目標(biāo)是學(xué)習(xí)x到y(tǒng)的映射；無監(jiān)督學(xué)習(xí)使用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)（僅輸入x），目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)或模式。應(yīng)用場(chǎng)景：監(jiān)督學(xué)習(xí)如垃圾郵件分類（標(biāo)簽為“垃圾”或“非垃圾”）；無監(jiān)督學(xué)習(xí)如客戶分群（根據(jù)消費(fèi)行為將客戶劃分為不同群體）。2.過擬合含義：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)（測(cè)試數(shù)據(jù)）上表現(xiàn)較差，過度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或局部特征。原因：模型復(fù)雜度過高（如深度過深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、數(shù)據(jù)噪聲過大。解決方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、正則化（如L1/L2正則化）、早停法（提前終止訓(xùn)練）、特征選擇（減少冗余特征）、使用交叉驗(yàn)證。3.CNN優(yōu)勢(shì)：-局部感知：通過卷積核提取圖像局部特征（如邊緣、紋理），符合圖像的空間局部相關(guān)性；-權(quán)值共享：同一卷積核在圖像不同位置共享參數(shù)，減少模型參數(shù)量，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)；-平移不變性：池化層使模型對(duì)目標(biāo)的位置變化不敏感，更適應(yīng)圖像的平移變換。FNN劣勢(shì)：全連接層將圖像展平為一維向量，忽略像素間的空間關(guān)系，參數(shù)量隨圖像尺寸增大呈指數(shù)級(jí)增長，難以處理高分辨率圖像。4.分詞必要性：中文文本由連續(xù)漢字組成，詞是最小的語義單元，分詞是理解語義的基礎(chǔ)（如“蘋果手機(jī)”需分為“蘋果”和“手機(jī)”，而非“蘋”“果”“手”“機(jī)”）。常用方法：-基于規(guī)則的方法（如正向最大匹配法：從左到右取最長匹配詞）；-基于統(tǒng)計(jì)的方法（如隱馬爾可夫模型HMM，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)詞的轉(zhuǎn)移概率）；-基于深度學(xué)習(xí)的方法（如BiLSTM+CRF，結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)）。5.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)原則：-明確性：獎(jiǎng)勵(lì)應(yīng)直接反映目標(biāo)（如電商推薦系統(tǒng)中，用戶點(diǎn)擊商品應(yīng)給予正獎(jiǎng)勵(lì)，無點(diǎn)擊給予負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)）；-稀疏性：避免獎(jiǎng)勵(lì)過于頻繁導(dǎo)致模型無法學(xué)習(xí)長期策略（如游戲中僅通關(guān)時(shí)給大獎(jiǎng)勵(lì)，而非每一步移動(dòng)都給小獎(jiǎng)勵(lì)）；-引導(dǎo)性：獎(jiǎng)勵(lì)應(yīng)引導(dǎo)模型探索有效動(dòng)作（如機(jī)器人導(dǎo)航中，接近目標(biāo)時(shí)給予逐步增加的獎(jiǎng)勵(lì)）。重要性舉例：若獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)不當(dāng)（如將“用戶停留時(shí)間”誤設(shè)為負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)），模型可能學(xué)習(xí)到縮短用戶停留的錯(cuò)誤策略，導(dǎo)致業(yè)務(wù)目標(biāo)無法實(shí)現(xiàn)。四、綜合應(yīng)用題解決方案設(shè)計(jì)：（1）數(shù)據(jù)收集與清洗：-收集來源：電商平臺(tái)用戶評(píng)論區(qū)的歷史評(píng)論數(shù)據(jù)，需包含文本內(nèi)容和人工標(biāo)注的滿意度標(biāo)簽（“滿意”/“不滿意”）。-清洗步驟：-去除無效數(shù)據(jù)（如空評(píng)論、重復(fù)評(píng)論）；-處理噪聲（如過濾廣告、表情符號(hào)、特殊符號(hào)）；-糾正文本錯(cuò)誤（如錯(cuò)別字、拼音縮寫“灰?！薄胺浅！保?；-平衡類別分布（若“滿意”和“不滿意”樣本比例失衡，可通過過采樣少數(shù)類或欠采樣多數(shù)類解決）。（2）特征工程：-文本預(yù)處理：-分詞：使用中文分詞工具（如jieba）將評(píng)論拆分為詞語；-去停用詞：刪除無實(shí)際意義的詞（如“的”“了”“是”）；-詞頻統(tǒng)計(jì)：計(jì)算詞頻（TF）或詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF），突出重要特征（如“質(zhì)量差”“物流快”等高頻且區(qū)分度高的詞）。-特征擴(kuò)展：-添加情感詞特征（如“好評(píng)”“差評(píng)”等情感傾向明顯的詞語計(jì)數(shù)）；-統(tǒng)計(jì)文本長度（長評(píng)論可能包含更多細(xì)節(jié)，與滿意度相關(guān)）；-使用預(yù)訓(xùn)練詞向量（如Word2Vec或BERT）將文本轉(zhuǎn)換為低維稠密向量，捕捉語義信息。（3）模型選擇與訓(xùn)練：-模型選擇：-傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)：邏輯回歸（計(jì)算效率高，適合基礎(chǔ)分類）、隨機(jī)森林（抗過擬合能力強(qiáng)）；-深度學(xué)習(xí)：LSTM（捕捉文本序列中的上下文信息）、TextCNN（通過卷積提取局部關(guān)鍵短語特征）；-若數(shù)據(jù)量較大，優(yōu)先選擇深度學(xué)習(xí)模型（如BERT微調(diào)，利用預(yù)訓(xùn)練的語言表征能力）。-訓(xùn)練過程：-劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：按7:2:1比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集；-超參數(shù)調(diào)優(yōu)：使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索優(yōu)化學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等（如邏輯回歸的C值，LSTM的隱藏層大?。?；-模型訓(xùn)練：在訓(xùn)練集上擬合模型，通過驗(yàn)證集監(jiān)控性能（如準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)），防止過擬合。（4）模型評(píng)估與優(yōu)化：-評(píng)估指標(biāo)：-準(zhǔn)確率（整體分類正確比例）；-精確率（預(yù)測(cè)為“滿意”的樣本中實(shí)際滿意的比例）；-召回率（實(shí)際滿意的樣本中被正確預(yù)測(cè)的比例）；-