2025年人工智能系統(tǒng)應(yīng)用中級(jí)工程師考試模擬題及備考策略#2025年人工智能系統(tǒng)應(yīng)用中級(jí)工程師考試模擬題一、單選題（共20題，每題1分）1.下列哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)模型常見(jiàn)的優(yōu)化算法？-A.梯度下降法-B.Adam優(yōu)化器-C.粒子群優(yōu)化算法-D.隨機(jī)梯度下降2.在自然語(yǔ)言處理中，用于衡量文本相似度的余弦相似度，其取值范圍是？-A.[0,1]-B.[-1,1]-C.[0,π]-D.[-1,π]3.下列哪種技術(shù)最適合用于圖像識(shí)別任務(wù)中的特征提??？-A.支持向量機(jī)-B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-C.決策樹(shù)-D.神經(jīng)模糊系統(tǒng)4.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境交互獲取獎(jiǎng)勵(lì)，以下哪個(gè)概念描述了智能體選擇動(dòng)作的依據(jù)？-A.策略梯度-B.值函數(shù)-C.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率-D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)5.以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇？-A.決策樹(shù)分類-B.線性回歸-C.K-means聚類-D.邏輯回歸6.在深度學(xué)習(xí)模型中，Dropout的主要作用是？-A.提高模型泛化能力-B.加快模型收斂速度-C.增加模型參數(shù)數(shù)量-D.減少模型訓(xùn)練時(shí)間7.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的圖像處理技術(shù)？-A.圖像降噪-B.圖像增強(qiáng)-C.圖像分類-D.圖像分割8.在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入技術(shù)的主要目的是？-A.提高文本分類準(zhǔn)確率-B.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量-C.增加文本長(zhǎng)度-D.減少文本維度9.以下哪種方法可以用于減少模型的過(guò)擬合？-A.增加數(shù)據(jù)量-B.減少特征數(shù)量-C.使用正則化技術(shù)-D.以上都是10.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)更適合用于不平衡數(shù)據(jù)集？-A.準(zhǔn)確率-B.精確率-C.召回率-D.F1分?jǐn)?shù)11.以下哪種算法屬于半監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇？-A.支持向量機(jī)-B.半監(jiān)督聚類-C.貝葉斯分類-D.決策樹(shù)12.在深度學(xué)習(xí)模型中，BatchNormalization的主要作用是？-A.加速模型收斂-B.提高模型泛化能力-C.增加模型參數(shù)數(shù)量-D.減少模型訓(xùn)練時(shí)間13.以下哪種技術(shù)可以用于文本生成任務(wù)？-A.邏輯回歸-B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-C.決策樹(shù)-D.支持向量機(jī)14.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)概念描述了智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取不同動(dòng)作的期望回報(bào)？-A.策略-B.值函數(shù)-C.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率-D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)15.以下哪種方法可以用于提高模型的魯棒性？-A.增加數(shù)據(jù)量-B.減少特征數(shù)量-C.使用集成學(xué)習(xí)方法-D.以上都是16.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪種技術(shù)可以用于命名實(shí)體識(shí)別？-A.主題模型-B.條件隨機(jī)場(chǎng)-C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-D.隨機(jī)森林17.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪種層通常用于處理序列數(shù)據(jù)？-A.卷積層-B.全連接層-C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層-D.批歸一化層18.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)可以衡量模型的泛化能力？-A.訓(xùn)練誤差-B.測(cè)試誤差-C.過(guò)擬合度-D.模型復(fù)雜度19.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)概念描述了智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取不同動(dòng)作的即時(shí)回報(bào)？-A.策略-B.值函數(shù)-C.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率-D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)20.以下哪種技術(shù)可以用于圖像分割任務(wù)？-A.支持向量機(jī)-B.U-Net網(wǎng)絡(luò)-C.決策樹(shù)-D.貝葉斯分類二、多選題（共10題，每題2分）1.以下哪些是深度學(xué)習(xí)模型的常見(jiàn)優(yōu)化算法？-A.梯度下降法-B.Adam優(yōu)化器-C.隨機(jī)梯度下降-D.Adagrad優(yōu)化器2.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪些技術(shù)可以用于文本分類任務(wù)？-A.樸素貝葉斯-B.支持向量機(jī)-C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.以下哪些是圖像處理中的常見(jiàn)技術(shù)？-A.圖像降噪-B.圖像增強(qiáng)-C.圖像分類-D.圖像分割4.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪些層可以用于特征提?。?A.卷積層-B.全連接層-C.批歸一化層-D.池化層5.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些概念與智能體的學(xué)習(xí)過(guò)程相關(guān)？-A.策略-B.值函數(shù)-C.狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率-D.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)6.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中，以下哪些指標(biāo)可以用于衡量模型的性能？-A.準(zhǔn)確率-B.精確率-C.召回率-D.F1分?jǐn)?shù)7.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪些技術(shù)可以用于機(jī)器翻譯任務(wù)？-A.主題模型-B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-D.語(yǔ)義角色標(biāo)注8.在深度學(xué)習(xí)模型中，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.正則化-C.Dropout-D.批歸一化9.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些方法可以用于訓(xùn)練智能體？-A.Q-learning-B.策略梯度-C.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-D.蒙特卡洛方法10.在圖像處理中，以下哪些技術(shù)可以用于圖像分割任務(wù)？-A.支持向量機(jī)-B.U-Net網(wǎng)絡(luò)-C.聚類算法-D.圖像分割算法三、判斷題（共10題，每題1分）1.深度學(xué)習(xí)模型不需要特征工程，可以直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（×）2.余弦相似度可以用于衡量文本和圖像的相似度。（√）3.在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量。（√）4.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境交互獲取獎(jiǎng)勵(lì)，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是智能體的主要學(xué)習(xí)依據(jù)。（√）5.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中，過(guò)擬合會(huì)導(dǎo)致模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)較差。（√）6.Dropout是一種正則化技術(shù)，可以提高模型的泛化能力。（√）7.在深度學(xué)習(xí)模型中，卷積層可以用于處理序列數(shù)據(jù)。（×）8.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，策略是指智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取的動(dòng)作。（√）9.在圖像處理中，圖像增強(qiáng)和圖像分割是兩種不同的任務(wù)。（√）10.在自然語(yǔ)言處理中，命名實(shí)體識(shí)別和機(jī)器翻譯是兩種不同的任務(wù)。（√）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分）1.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)模型中BatchNormalization的作用。-答：BatchNormalization通過(guò)對(duì)每個(gè)小批量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，可以加速模型的收斂速度，同時(shí)提高模型的泛化能力。2.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的學(xué)習(xí)過(guò)程。-答：智能體的學(xué)習(xí)過(guò)程包括與環(huán)境交互、獲取獎(jiǎng)勵(lì)、更新策略和值函數(shù)等步驟。智能體通過(guò)不斷與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)更新策略和值函數(shù)，最終達(dá)到最優(yōu)策略。3.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中詞嵌入技術(shù)的應(yīng)用。-答：詞嵌入技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，方便后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理。詞嵌入技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、命名實(shí)體識(shí)別等多種任務(wù)。4.簡(jiǎn)述圖像處理中圖像增強(qiáng)和圖像分割的區(qū)別。-答：圖像增強(qiáng)主要目的是提高圖像的質(zhì)量，使圖像更清晰、更易于觀察。圖像分割主要目的是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含具有相似特征的像素。5.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估中過(guò)擬合和欠擬合的區(qū)別。-答：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。欠擬合是指模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不好。過(guò)擬合和欠擬合都是模型泛化能力不足的表現(xiàn)。五、論述題（共2題，每題10分）1.論述深度學(xué)習(xí)模型中正則化技術(shù)的應(yīng)用。-答：正則化技術(shù)是提高深度學(xué)習(xí)模型泛化能力的重要手段。常見(jiàn)的正則化技術(shù)包括L1正則化、L2正則化、Dropout等。L1正則化可以將模型參數(shù)稀疏化，L2正則化可以防止模型參數(shù)過(guò)大，Dropout可以隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元，從而提高模型的魯棒性。2.論述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用。-答：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合的一種方法，可以處理高維狀態(tài)空間和動(dòng)作空間的問(wèn)題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)近似策略函數(shù)或值函數(shù)，可以有效地處理復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)。常見(jiàn)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法包括深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）等。答案一、單選題答案1.C2.B3.B4.A5.C6.A7.C8.B9.D10.D11.B12.A13.B14.B15.D16.B17.C18.B19.D20.B二、多選題答案1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.B8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.B,C,D三、判斷題答案1.×2.√3.√4.√5.√6.√7.×8.√9.√10.√四、簡(jiǎn)答題答案1.答：BatchNormalization通過(guò)對(duì)每個(gè)小批量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，可以加速模型的收斂速度，同時(shí)提高模型的泛化能力。2.答：智能體的學(xué)習(xí)過(guò)程包括與環(huán)境交互、獲取獎(jiǎng)勵(lì)、更新策略和值函數(shù)等步驟。智能體通過(guò)不斷與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)更新策略和值函數(shù)，最終達(dá)到最優(yōu)策略。3.答：詞嵌入技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，方便后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理。詞嵌入技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、命名實(shí)體識(shí)別等多種任務(wù)。4.答：圖像增強(qiáng)主要目的是提高圖像的質(zhì)量，使圖像更清晰、更易于觀察。圖像分割主要目的是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含具有相似特征的像素。5.答：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。欠擬合是指模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都不好。過(guò)擬合和欠擬合都是模型泛化能力不足的表現(xiàn)。五、論述題答案1.答：正則化技術(shù)是提高深度學(xué)習(xí)模型泛化能力的重要手段。常見(jiàn)的正則化技術(shù)包括L1正則化、L