2025年AI技術(shù)中級筆試預(yù)測題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.K-means聚類C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)2.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個層主要用于降維和特征提?。緼.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.批歸一化層3.以下哪種損失函數(shù)適用于多分類問題？A.均方誤差B.交叉熵C.平均絕對誤差D.Hinge損失4.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化器通常收斂速度更快？A.梯度下降B.AdamC.RMSpropD.SGD5.以下哪種技術(shù)可以用于防止過擬合？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.批歸一化D.以上都是6.在自然語言處理中，以下哪種模型常用于文本分類？A.RNNB.LSTMC.TransformerD.以上都是7.以下哪種算法適用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類任務(wù)？A.決策樹B.K-meansC.支持向量機(jī)D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種操作用于聚合鄰居節(jié)點的信息？A.卷積操作B.池化操作C.聚合函數(shù)D.Softmax函數(shù)9.以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.批歸一化C.DropoutD.以上都是10.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種算法屬于基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.Q-learningB.SARSAC.DDPGD.Model-basedRL二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)可以用于圖像識別？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.TransformerD.支持向量機(jī)2.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪些操作可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)翻轉(zhuǎn)C.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)D.隨機(jī)顏色變換3.以下哪些損失函數(shù)適用于回歸問題？A.均方誤差B.交叉熵C.平均絕對誤差D.Hinge損失4.在自然語言處理中，以下哪些模型可以用于機(jī)器翻譯？A.RNNB.LSTMC.TransformerD.CNN5.以下哪些技術(shù)可以用于防止過擬合？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.批歸一化D.Dropout6.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪些操作可以用于節(jié)點分類？A.卷積操作B.池化操作C.聚合函數(shù)D.Softmax函數(shù)7.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些算法屬于基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.Q-learningB.SARSAC.DDPGD.PolicyGradient8.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.批歸一化C.DropoutD.早停法9.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪些操作可以用于特征提取？A.卷積操作B.池化操作C.批歸一化D.Softmax函數(shù)10.在自然語言處理中，以下哪些技術(shù)可以用于文本生成？A.RNNB.LSTMC.TransformerD.GPT三、判斷題（每題1分，共10題）1.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（√）2.K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（√）3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)主要用于增加模型的非線性。（√）4.交叉熵?fù)p失函數(shù)適用于分類問題。（√）5.Adam優(yōu)化器比梯度下降更快收斂。（√）6.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型的泛化能力。（√）7.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。（×）8.DDPG是一種基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。（×）9.PolicyGradient是一種基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。（√）10.GPT是一種用于文本生成的Transformer模型。（√）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述過擬合的原因及解決方法。2.簡述數(shù)據(jù)增強(qiáng)在深度學(xué)習(xí)中的作用。3.簡述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。4.簡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-learning算法。5.簡述Transformer模型在自然語言處理中的應(yīng)用。五、論述題（每題10分，共2題）1.深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。2.自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型及其優(yōu)勢。答案單選題答案1.B2.B3.B4.B5.D6.D7.B8.C9.D10.D多選題答案1.A,C2.A,B,C,D3.A,C4.A,B,C5.B,C,D6.A,C7.C,D8.A,B,C,D9.A,B10.A,B,C判斷題答案1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.×8.×9.√10.√簡答題答案1.過擬合的原因是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)得太好，導(dǎo)致泛化能力下降。解決方法包括增加數(shù)據(jù)量、使用正則化、早停法、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過隨機(jī)變換輸入數(shù)據(jù)，增加模型的魯棒性，提高泛化能力。3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過聚合鄰居節(jié)點的信息，學(xué)習(xí)節(jié)點之間的關(guān)系，適用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。4.Q-learning是一種基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過學(xué)習(xí)狀態(tài)-動作值函數(shù)，選擇最優(yōu)動作。5.Transformer模型通過自注意力機(jī)制，捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)。論述題答案1.深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用