2025年人工智能技術(shù)應(yīng)用工程師職業(yè)能力測(cè)評(píng)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)的常見算法？（）A.決策樹B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）答案：A。決策樹是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像識(shí)別等領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適合處理序列數(shù)據(jù)，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是對(duì)RNN的改進(jìn)，能有效解決長(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和梯度爆炸問題，它們都屬于深度學(xué)習(xí)算法。2.在人工智能中，知識(shí)表示的方法不包括以下哪種？（）A.謂詞邏輯表示法B.狀態(tài)空間表示法C.自然語(yǔ)言表示法D.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法答案：C。謂詞邏輯表示法用邏輯公式來(lái)表達(dá)知識(shí)；狀態(tài)空間表示法把問題的全部可能狀態(tài)及狀態(tài)之間的關(guān)系用圖來(lái)表示；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法通過(guò)節(jié)點(diǎn)和弧線來(lái)表示知識(shí)和語(yǔ)義關(guān)系。自然語(yǔ)言由于其模糊性和歧義性，一般不作為知識(shí)表示的規(guī)范方法。3.下列哪個(gè)是用于圖像識(shí)別的開源庫(kù)？（）A.NLTKB.OpenCVC.Scikit-learnD.Pandas答案：B。OpenCV是一個(gè)廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別的開源庫(kù)。NLTK是自然語(yǔ)言處理的工具包；Scikit-learn是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的工具包；Pandas主要用于數(shù)據(jù)處理和分析。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體與環(huán)境交互的核心元素不包括（）A.狀態(tài)B.動(dòng)作C.獎(jiǎng)勵(lì)D.規(guī)則答案：D。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體根據(jù)當(dāng)前所處的狀態(tài)選擇動(dòng)作，執(zhí)行動(dòng)作后環(huán)境會(huì)反饋給智能體一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)，同時(shí)智能體進(jìn)入下一個(gè)狀態(tài)。規(guī)則不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體與環(huán)境交互的核心元素。5.以下哪種技術(shù)可以用于語(yǔ)音識(shí)別？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.支持向量機(jī)（SVM）C.K近鄰算法（KNN）D.隨機(jī)森林答案：A。隱馬爾可夫模型（HMM）在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，它可以對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)序特征進(jìn)行建模。支持向量機(jī)（SVM）常用于分類和回歸問題；K近鄰算法（KNN）基于最近鄰樣本進(jìn)行分類或回歸；隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，常用于分類和回歸任務(wù)。6.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.引入非線性因素C.提高模型的訓(xùn)練速度D.減少模型的參數(shù)數(shù)量答案：B。如果沒有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是線性組合，無(wú)法學(xué)習(xí)到復(fù)雜的非線性關(guān)系。激活函數(shù)可以引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠擬合各種復(fù)雜的函數(shù)。增加模型復(fù)雜度不是激活函數(shù)的主要目的；激活函數(shù)不一定能提高訓(xùn)練速度；也與減少模型參數(shù)數(shù)量無(wú)關(guān)。7.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，歸一化的主要目的是（）A.減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間B.加快模型的訓(xùn)練速度C.使數(shù)據(jù)的分布更符合正態(tài)分布D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性答案：B。歸一化將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)特定的范圍，這樣可以避免某些特征因?yàn)閿?shù)值范圍過(guò)大而在模型訓(xùn)練中占據(jù)主導(dǎo)地位，從而加快模型的訓(xùn)練速度。它不能減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間，也不一定能使數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布，對(duì)數(shù)據(jù)本身的準(zhǔn)確性也沒有直接影響。8.以下哪個(gè)不是人工智能發(fā)展的三要素？（）A.數(shù)據(jù)B.算法C.算力D.模型答案：D。人工智能發(fā)展的三要素是數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)是訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)；算法決定了如何處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建模型；算力則為算法的運(yùn)行提供計(jì)算支持。模型是基于數(shù)據(jù)和算法構(gòu)建出來(lái)的產(chǎn)物。9.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的作用不包括（）A.加速模型收斂B.減少梯度消失和梯度爆炸的風(fēng)險(xiǎn)C.提高模型的泛化能力D.減少模型的參數(shù)數(shù)量答案：D。批量歸一化通過(guò)對(duì)每一批數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的分布更加穩(wěn)定，從而加速模型收斂，減少梯度消失和梯度爆炸的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也能提高模型的泛化能力。它并不會(huì)減少模型的參數(shù)數(shù)量。10.以下哪種算法可用于異常檢測(cè)？（）A.主成分分析（PCA）B.邏輯回歸C.線性回歸D.樸素貝葉斯答案：A。主成分分析（PCA）可以將數(shù)據(jù)投影到低維空間，通過(guò)分析數(shù)據(jù)在低維空間的分布來(lái)檢測(cè)異常點(diǎn)。邏輯回歸和樸素貝葉斯主要用于分類任務(wù)；線性回歸用于回歸分析。11.知識(shí)圖譜的基本組成單元是（）A.實(shí)體和屬性B.實(shí)體和關(guān)系C.屬性和關(guān)系D.概念和實(shí)例答案：B。知識(shí)圖譜以實(shí)體為節(jié)點(diǎn)，以關(guān)系為邊，通過(guò)實(shí)體和關(guān)系來(lái)描述事物之間的關(guān)聯(lián)。屬性是對(duì)實(shí)體特征的描述，概念和實(shí)例是知識(shí)表示中的不同層次，但不是知識(shí)圖譜的基本組成單元。12.在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的主要作用是（）A.減少文本的長(zhǎng)度B.將文本轉(zhuǎn)換為向量表示C.提高文本的可讀性D.對(duì)文本進(jìn)行分類答案：B。詞嵌入是將詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換為低維向量的技術(shù)，這樣可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的向量表示形式。它不能減少文本長(zhǎng)度，也不能直接提高文本的可讀性，雖然可以用于文本分類，但這不是其主要作用。13.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架是由谷歌開發(fā)的？（）A.PyTorchB.TensorFlowC.MXNetD.Caffe答案：B。TensorFlow是谷歌開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。PyTorch是由Facebook開發(fā)的；MXNet是一個(gè)分布式深度學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)；Caffe是一個(gè)用于快速特征嵌入的開源深度學(xué)習(xí)框架。14.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法主要優(yōu)化的是（）A.價(jià)值函數(shù)B.策略函數(shù)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)D.狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)答案：B。策略梯度算法直接對(duì)策略函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)調(diào)整策略函數(shù)的參數(shù)，使得智能體在環(huán)境中獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)最大。價(jià)值函數(shù)是計(jì)算狀態(tài)或動(dòng)作價(jià)值的函數(shù)；獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是環(huán)境給予智能體的反饋；狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)描述了環(huán)境的狀態(tài)如何隨動(dòng)作而改變。15.在圖像分類任務(wù)中，以下哪種評(píng)估指標(biāo)最常用？（）A.均方誤差（MSE）B.準(zhǔn)確率（Accuracy）C.召回率（Recall）D.F1值答案：B。在圖像分類任務(wù)中，準(zhǔn)確率是最常用的評(píng)估指標(biāo)，它表示分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。均方誤差（MSE）常用于回歸任務(wù)；召回率和F1值在處理不均衡數(shù)據(jù)的分類任務(wù)中更為關(guān)注。16.以下哪種方法可以用于特征選擇？（）A.主成分分析（PCA）B.奇異值分解（SVD）C.卡方檢驗(yàn)D.層次聚類答案：C。卡方檢驗(yàn)可以用于評(píng)估特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性，從而選擇出與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征。主成分分析（PCA）和奇異值分解（SVD）主要用于數(shù)據(jù)降維；層次聚類是一種聚類算法，用于將數(shù)據(jù)分組。17.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Dropout技術(shù)的作用是（）A.減少模型的訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型的泛化能力C.增加模型的復(fù)雜度D.提高模型的準(zhǔn)確率答案：B。Dropout技術(shù)在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元，這樣可以防止神經(jīng)元之間的過(guò)度依賴，從而減少過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。它不一定能減少訓(xùn)練時(shí)間，也不是為了增加模型復(fù)雜度，雖然泛化能力提高可能會(huì)間接影響準(zhǔn)確率，但這不是其主要作用。18.以下哪個(gè)是適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模型？（）A.決策樹B.多層感知機(jī)（MLP）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.支持向量機(jī)（SVM）答案：C。門控循環(huán)單元（GRU）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體，能夠處理序列數(shù)據(jù)，尤其適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。決策樹和支持向量機(jī)（SVM）對(duì)序列數(shù)據(jù)的處理能力較弱；多層感知機(jī)（MLP）是一種全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)的時(shí)序信息。19.自然語(yǔ)言處理中，詞性標(biāo)注的目的是（）A.確定句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)B.為每個(gè)詞標(biāo)注其詞性C.理解句子的語(yǔ)義D.對(duì)文本進(jìn)行分類答案：B。詞性標(biāo)注就是為文本中的每個(gè)詞標(biāo)注其詞性，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等。確定句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)需要進(jìn)行句法分析；理解句子語(yǔ)義需要更復(fù)雜的語(yǔ)義分析；對(duì)文本進(jìn)行分類是文本分類任務(wù)的目標(biāo)。20.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證的主要目的是（）A.選擇最優(yōu)的模型參數(shù)B.提高模型的訓(xùn)練速度C.評(píng)估模型的泛化能力D.減少數(shù)據(jù)的噪聲答案：C。交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，通過(guò)在不同子集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，綜合評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，從而評(píng)估模型的泛化能力。選擇最優(yōu)的模型參數(shù)可以使用網(wǎng)格搜索等方法；交叉驗(yàn)證不能提高訓(xùn)練速度，也不能減少數(shù)據(jù)的噪聲。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.以下屬于人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的有（）A.智能家居B.自動(dòng)駕駛C.醫(yī)療診斷D.金融風(fēng)控答案：ABCD。智能家居可以通過(guò)智能設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制，利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互、場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)等功能；自動(dòng)駕駛依賴于人工智能的感知、決策和控制技術(shù)；醫(yī)療診斷中人工智能可以輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案推薦；金融風(fēng)控中人工智能可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。2.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法有（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.動(dòng)量梯度下降（Momentum）D.牛頓法答案：ABC。隨機(jī)梯度下降（SGD）是最基本的優(yōu)化算法；自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）結(jié)合了AdaGrad和RMSProp的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率；動(dòng)量梯度下降（Momentum）通過(guò)引入動(dòng)量項(xiàng)來(lái)加速收斂。牛頓法雖然也是一種優(yōu)化算法，但在深度學(xué)習(xí)中由于計(jì)算復(fù)雜度高，較少直接使用。3.在自然語(yǔ)言處理中，常用的分詞方法有（）A.基于規(guī)則的分詞方法B.基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法D.基于詞性的分詞方法答案：ABC。基于規(guī)則的分詞方法通過(guò)預(yù)先定義的規(guī)則進(jìn)行分詞；基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法利用大量文本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)詞語(yǔ)的出現(xiàn)頻率等信息進(jìn)行分詞；基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法如使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行分詞?；谠~性的分詞方法不是常見的分詞方式。4.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說(shuō)法正確的有（）A.CNN主要用于處理圖像數(shù)據(jù)B.卷積層用于提取圖像的特征C.池化層可以減少數(shù)據(jù)的維度D.全連接層用于對(duì)提取的特征進(jìn)行分類答案：ABCD。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，卷積層通過(guò)卷積核在圖像上滑動(dòng)提取特征；池化層如最大池化或平均池化可以減少數(shù)據(jù)的維度，降低計(jì)算量；全連接層將卷積和池化層提取的特征進(jìn)行整合并用于分類。5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本要素包括（）A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.動(dòng)作E.獎(jiǎng)勵(lì)答案：ABCDE。強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體在環(huán)境中根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作，執(zhí)行動(dòng)作后環(huán)境會(huì)反饋一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)，同時(shí)智能體進(jìn)入下一個(gè)狀態(tài)，這些都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本要素。6.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括（）A.處理缺失值B.去除重復(fù)數(shù)據(jù)C.處理異常值D.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式答案：ABCD。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，處理缺失值可以采用填充、刪除等方法；去除重復(fù)數(shù)據(jù)可以避免數(shù)據(jù)冗余；處理異常值可以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量；統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式可以使數(shù)據(jù)更易于處理和分析。7.以下哪些是知識(shí)圖譜的構(gòu)建步驟（）A.數(shù)據(jù)采集B.實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取D.知識(shí)融合E.知識(shí)存儲(chǔ)答案：ABCDE。知識(shí)圖譜的構(gòu)建首先需要采集相關(guān)數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行實(shí)體識(shí)別確定數(shù)據(jù)中的實(shí)體，接著進(jìn)行關(guān)系抽取確定實(shí)體之間的關(guān)系，再將不同來(lái)源的知識(shí)進(jìn)行融合，最后將構(gòu)建好的知識(shí)進(jìn)行存儲(chǔ)。8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，常用的聚類算法有（）A.K均值聚類（K-Means）B.層次聚類C.DBSCAND.高斯混合模型（GMM）答案：ABCD。K均值聚類（K-Means）是最常用的聚類算法之一，通過(guò)迭代將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到不同的簇中；層次聚類通過(guò)構(gòu)建聚類樹來(lái)進(jìn)行聚類；DBSCAN基于密度進(jìn)行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇；高斯混合模型（GMM）假設(shè)數(shù)據(jù)是由多個(gè)高斯分布混合而成，通過(guò)估計(jì)高斯分布的參數(shù)進(jìn)行聚類。9.以下關(guān)于人工智能倫理問題的說(shuō)法正確的有（）A.人工智能可能導(dǎo)致隱私泄露問題B.人工智能可能存在算法偏見問題C.人工智能可能會(huì)導(dǎo)致部分崗位的失業(yè)D.人工智能的決策結(jié)果應(yīng)該是完全可解釋的答案：ABC。人工智能在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致隱私泄露；由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差，人工智能算法可能存在偏見；人工智能的發(fā)展會(huì)替代一些重復(fù)性工作，導(dǎo)致部分崗位的失業(yè)。目前，一些復(fù)雜的人工智能模型如深度學(xué)習(xí)模型的決策結(jié)果很難做到完全可解釋。10.以下哪些是圖像增強(qiáng)的方法（）A.直方圖均衡化B.濾波C.銳化D.顏色校正答案：ABCD。直方圖均衡化可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度；濾波如高斯濾波、中值濾波等可以去除圖像噪聲；銳化可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)；顏色校正可以調(diào)整圖像的顏色分布，使圖像更加清晰和逼真。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和各部分的作用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。-輸入層：用于接收原始的圖像數(shù)據(jù)，將圖像的像素值作為輸入。-卷積層：是CNN的核心層，通過(guò)卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征。不同的卷積核可以提取不同類型的特征，如邊緣、紋理等。卷積操作可以共享參數(shù)，減少模型的參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度。-池化層：通常緊跟在卷積層之后，主要作用是減少數(shù)據(jù)的維度，降低計(jì)算量，同時(shí)增強(qiáng)模型的魯棒性。常見的池化方法有最大池化和平均池化，最大池化選擇局部區(qū)域中的最大值，平均池化則計(jì)算局部區(qū)域的平均值。-全連接層：將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合，將特征映射到一個(gè)高維的特征空間，然后通過(guò)全連接的方式將特征傳遞到輸出層。全連接層可以學(xué)習(xí)到特征之間的復(fù)雜關(guān)系。-輸出層：根據(jù)具體的任務(wù)輸出結(jié)果，如在分類任務(wù)中，輸出層通常使用softmax函數(shù)輸出每個(gè)類別的概率。2.請(qǐng)說(shuō)明數(shù)據(jù)預(yù)處理在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性，并列舉常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。數(shù)據(jù)預(yù)處理在機(jī)器學(xué)習(xí)中具有至關(guān)重要的作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：原始數(shù)據(jù)中可能存在缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等問題，數(shù)據(jù)預(yù)處理可以解決這些問題，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而使模型能夠?qū)W習(xí)到更準(zhǔn)確的信息。-加快模型訓(xùn)練速度：通過(guò)歸一化、降維等預(yù)處理操作，可以使數(shù)據(jù)的特征范圍更加一致，減少模型訓(xùn)練的時(shí)間和計(jì)算量。-提高模型性能：合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使數(shù)據(jù)更符合模型的假設(shè)，從而提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如填充、刪除）、去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理異常值。-數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)特定的范圍，如將數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]或[-1,1]區(qū)間，常見的方法有最小-最大歸一化和z-score歸一化。-數(shù)據(jù)編碼：對(duì)于分類特征，需要將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，常見的編碼方法有獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）和標(biāo)簽編碼（LabelEncoding）。-特征選擇：從原始特征中選擇出與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征，減少特征的數(shù)量，降低模型的復(fù)雜度。-數(shù)據(jù)降維：通過(guò)主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）等方法將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要信息。四、綜合應(yīng)用題（10分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖像分類系統(tǒng)，描述其主要步驟和涉及的技術(shù)。一個(gè)簡(jiǎn)單的圖像分類系統(tǒng)主要包括以下步驟和涉及的技術(shù)：1.數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備-步驟：收集包含不同類別圖像的數(shù)據(jù)集，并將其劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，測(cè)試集用于評(píng)估模型的最終性能。-技術(shù)：可以使用公