《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)》期末考試試卷及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.人工智能的英文縮寫(xiě)是？A.AIB.MIC.IT2.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K均值聚類(lèi)B.決策樹(shù)C.主成分分析3.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括？A.SigmoidB.ReLUC.SUM4.機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)中，反映分類(lèi)器對(duì)正例的識(shí)別能力的是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值5.以下哪個(gè)是常用的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架？A.WindowsB.TensorFlowC.Office6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體根據(jù)什么來(lái)選擇行動(dòng)？A.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)B.環(huán)境狀態(tài)C.以上都是7.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的目的不包括？A.加快模型收斂B.消除量綱影響C.增加數(shù)據(jù)維度8.以下哪種模型適合處理序列數(shù)據(jù)？A.支持向量機(jī)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林9.人工智能發(fā)展歷程中，被稱(chēng)為“人工智能寒冬”的是？A.發(fā)展快速階段B.低谷停滯階段C.平穩(wěn)上升階段10.訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型保存后，下次使用時(shí)可以進(jìn)行？A.重新訓(xùn)練B.直接預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)清洗二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的有？A.圖像識(shí)別B.自然語(yǔ)言處理C.智能駕駛2.機(jī)器學(xué)習(xí)按學(xué)習(xí)方式可分為？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有？A.旋轉(zhuǎn)B.翻轉(zhuǎn)C.縮放4.深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化器有？A.SGDB.AdamC.RMSprop5.以下哪些屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.層次聚類(lèi)B.DBSCANC.線性回歸6.評(píng)價(jià)分類(lèi)模型的指標(biāo)有？A.混淆矩陣B.均方誤差C.精確率7.自然語(yǔ)言處理中的任務(wù)包括？A.文本分類(lèi)B.機(jī)器翻譯C.語(yǔ)音識(shí)別8.模型過(guò)擬合的解決方法有？A.增加數(shù)據(jù)量B.正則化C.減小模型復(fù)雜度9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類(lèi)型有？A.全連接層B.卷積層C.池化層10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)三、判斷題（每題2分，共10題）1.人工智能就是讓機(jī)器像人一樣思考和行動(dòng)。（）2.監(jiān)督學(xué)習(xí)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒(méi)有標(biāo)簽。（）3.梯度下降是用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的常用方法。（）4.決策樹(shù)算法不能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)。（）5.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，損失函數(shù)值越小越好。（）6.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。（）7.支持向量機(jī)只能用于二分類(lèi)問(wèn)題。（）8.數(shù)據(jù)集中存在缺失值時(shí)必須刪除該數(shù)據(jù)。（）9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）10.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理圖像數(shù)據(jù)。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)標(biāo)記，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。2.解釋梯度下降算法的原理。梯度下降算法基于函數(shù)梯度，朝著梯度反方向更新參數(shù)，使函數(shù)值逐步減小，最終找到局部最小值，以?xún)?yōu)化目標(biāo)函數(shù)。3.什么是過(guò)擬合？如何防止？過(guò)擬合是模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)差，過(guò)度學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)。防止方法有增加數(shù)據(jù)量、正則化、早停等。4.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分。主要由卷積層（提取特征）、池化層（下采樣，減少數(shù)據(jù)量）、全連接層（進(jìn)行分類(lèi)或回歸任務(wù)）組成。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。應(yīng)用：疾病診斷輔助、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私安全、模型可解釋性差、醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注困難，影響其廣泛應(yīng)用和信任度。2.分析機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能評(píng)估指標(biāo)的局限性。準(zhǔn)確率不能反映類(lèi)別不平衡問(wèn)題；召回率和精確率單一指標(biāo)有片面性；均方誤差對(duì)異常值敏感。各指標(biāo)有適用場(chǎng)景，單一指標(biāo)不能全面準(zhǔn)確評(píng)估模型性能。3.談?wù)剰?qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用思路。智能體為自動(dòng)駕駛汽車(chē)，環(huán)境是交通場(chǎng)景。汽車(chē)根據(jù)環(huán)境狀態(tài)（路況等）選擇行動(dòng)（加速、減速等），通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（安全行駛等獎(jiǎng)勵(lì)）學(xué)習(xí)最優(yōu)駕駛策略。4.探討深度學(xué)習(xí)在圖像生成方面的進(jìn)展和應(yīng)用。進(jìn)展：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)提升圖像生成質(zhì)量和多樣性。應(yīng)用：藝術(shù)創(chuàng)作、虛擬場(chǎng)景生成、圖像修復(fù)等，推動(dòng)多領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展。答案一、單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.C4.B5.B6.C7.C8.B9.B10.B二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABC3.ABC4.ABC5.AB