2025年智能工程師資格考試試卷及答案一、單項選擇題（共20題，每題1.5分，共30分）1.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.邏輯回歸B.Kmeans聚類C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)（SVM）2.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，ReLU激活函數(shù)的主要作用是：A.解決梯度消失問題B.增加模型非線性表達(dá)能力C.加速收斂速度D.以上均是3.關(guān)于Transformer模型的“自注意力機(jī)制”，以下描述錯誤的是：A.允許模型在處理序列時關(guān)注不同位置的信息B.計算每個位置對其他所有位置的注意力權(quán)重C.必須依賴循環(huán)或卷積結(jié)構(gòu)處理序列D.可并行化計算，提升訓(xùn)練效率4.邊緣智能（EdgeAI）的核心優(yōu)勢是：A.降低數(shù)據(jù)傳輸延遲B.減少云端計算壓力C.提升數(shù)據(jù)隱私保護(hù)D.以上均是5.多模態(tài)學(xué)習(xí)中，“跨模態(tài)對齊”的目標(biāo)是：A.統(tǒng)一不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征空間B.增強(qiáng)單模態(tài)模型的性能C.減少計算資源消耗D.提高模型泛化能力6.在智能系統(tǒng)設(shè)計中，“可解釋性”的主要目的是：A.滿足用戶對決策過程的理解需求B.提升模型預(yù)測準(zhǔn)確率C.降低模型復(fù)雜度D.簡化訓(xùn)練流程7.以下哪項不屬于自然語言處理（NLP）中的“預(yù)訓(xùn)練任務(wù)”？A.掩碼語言模型（MLM）B.下一句預(yù)測（NSP）C.情感分析D.句子連貫性預(yù)測8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，“感受野”指的是：A.卷積核的大小B.單個神經(jīng)元在輸入特征圖上能感知的區(qū)域范圍C.池化操作的步長D.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）中，“獎勵函數(shù)”的設(shè)計直接影響：A.智能體的探索與利用策略B.狀態(tài)空間的大小C.動作空間的離散化程度D.環(huán)境模型的準(zhǔn)確性10.在智能機(jī)器人路徑規(guī)劃中，A算法的核心是：A.僅考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到起點(diǎn)的代價B.僅考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到終點(diǎn)的預(yù)估代價C.綜合起點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的代價與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到終點(diǎn)的預(yù)估代價D.隨機(jī)選擇路徑11.以下哪種技術(shù)屬于“小樣本學(xué)習(xí)”（FewshotLearning）的典型方法？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.元學(xué)習(xí)（MetaLearning）C.集成學(xué)習(xí)D.遷移學(xué)習(xí)12.智能系統(tǒng)的“魯棒性”主要指：A.模型在干凈數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確率B.模型在對抗樣本或噪聲數(shù)據(jù)下的穩(wěn)定性C.模型的計算效率D.模型的參數(shù)數(shù)量13.關(guān)于大語言模型（LLM）的微調(diào)（Finetuning），以下描述正確的是：A.僅需調(diào)整模型的輸入層B.需重新訓(xùn)練整個模型參數(shù)C.通常使用特定領(lǐng)域的小樣本數(shù)據(jù)D.與預(yù)訓(xùn)練階段的目標(biāo)完全一致14.計算機(jī)視覺中，“實(shí)例分割”與“語義分割”的主要區(qū)別是：A.實(shí)例分割需區(qū)分同一類別的不同個體B.語義分割的分辨率更高C.實(shí)例分割不需要分類D.語義分割僅處理前景目標(biāo)15.智能傳感器網(wǎng)絡(luò)中，“邊緣計算節(jié)點(diǎn)”的主要功能是：A.實(shí)時處理本地傳感器數(shù)據(jù)B.將所有數(shù)據(jù)傳輸至云端處理C.僅負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲D.協(xié)調(diào)傳感器的采樣頻率16.以下哪項是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的核心組成部分？A.生成器與判別器的對抗訓(xùn)練B.自編碼器的編碼解碼結(jié)構(gòu)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序建模D.注意力機(jī)制的全局信息捕捉17.在智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)中，“數(shù)據(jù)標(biāo)注”的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是：A.標(biāo)注數(shù)據(jù)量過大B.醫(yī)學(xué)專家標(biāo)注的專業(yè)性與成本C.數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一D.數(shù)據(jù)存儲容量18.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）的主要目的是：A.集中所有數(shù)據(jù)訓(xùn)練全局模型B.在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下聯(lián)合訓(xùn)練模型C.提升單個設(shè)備的計算能力D.減少模型參數(shù)數(shù)量19.以下哪種指標(biāo)用于評估推薦系統(tǒng)的“多樣性”？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.覆蓋率（Coverage）C.均方誤差（MSE）D.F1分?jǐn)?shù)20.智能系統(tǒng)倫理中，“算法公平性”的核心要求是：A.模型預(yù)測結(jié)果對所有群體無偏差B.模型訓(xùn)練速度快C.模型參數(shù)可解釋D.模型部署成本低二、填空題（共10題，每題2分，共20分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)中，將連續(xù)特征離散化的常用方法包括分箱法和__________。2.Transformer模型中，注意力計算的核心公式為：Attention(Q,K,V)=softmax(__________)V。3.計算機(jī)視覺中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法屬于__________目標(biāo)檢測方法（填“單階段”或“兩階段”）。4.自然語言處理中，BERT模型的輸入表示由詞向量、段向量和__________三部分組成。5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的三要素是狀態(tài)（State）、動作（Action）和__________。6.邊緣計算中，“端邊云”協(xié)同架構(gòu)的核心是根據(jù)__________分配計算任務(wù)。7.多模態(tài)學(xué)習(xí)中，常見的融合策略包括早期融合、晚期融合和__________。8.智能系統(tǒng)的性能評估指標(biāo)中，“召回率”（Recall）的計算公式為：TP/(TP+__________)。9.生成式AI中，擴(kuò)散模型（DiffusionModel）的訓(xùn)練過程分為正向擴(kuò)散（加噪）和__________兩個階段。10.智能機(jī)器人的“SLAM”技術(shù)指的是__________。三、簡答題（共5題，每題6分，共30分）1.簡述遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）的核心思想，并舉例說明其在智能醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用。2.對比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），說明LSTM如何解決RNN的“長依賴問題”。3.解釋“對抗樣本”（AdversarialExample）的定義，并說明提升模型對抗魯棒性的兩種常用方法。4.智能系統(tǒng)設(shè)計中，為什么需要考慮“用戶體驗(yàn)（UX）”與“技術(shù)可行性”的平衡？請結(jié)合智能語音助手的設(shè)計場景說明。5.簡述聯(lián)邦學(xué)習(xí)的“橫向聯(lián)邦”與“縱向聯(lián)邦”的區(qū)別，并舉例說明橫向聯(lián)邦的應(yīng)用場景。四、案例分析題（共2題，每題10分，共20分）案例1：智能交通信號優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計某城市交通管理部門計劃部署一套智能交通信號優(yōu)化系統(tǒng)，目標(biāo)是降低主干道交叉口的平均等待時間。系統(tǒng)需實(shí)時采集路口車流量、行人流量、天氣等數(shù)據(jù)，并通過算法動態(tài)調(diào)整信號燈時長。問題：（1）請列出該系統(tǒng)所需的核心數(shù)據(jù)采集設(shè)備（至少3種）。（2）若選擇使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，需定義哪些關(guān)鍵要素（如狀態(tài)、動作、獎勵函數(shù)）？（3）系統(tǒng)部署后需評估其效果，應(yīng)選擇哪些評估指標(biāo)（至少3種）？案例2：基于大語言模型的智能客服系統(tǒng)某電商企業(yè)計劃開發(fā)基于大語言模型（如GPT4類模型）的智能客服系統(tǒng)，要求能處理用戶咨詢、訂單查詢、售后投訴等場景，同時需滿足數(shù)據(jù)隱私和回答準(zhǔn)確性要求。問題：（1）從技術(shù)角度，需解決哪些關(guān)鍵問題（至少3個）？（2）為提升系統(tǒng)對垂直領(lǐng)域（如家電售后）的回答準(zhǔn)確性，可采用哪些方法？（3）如何設(shè)計隱私保護(hù)機(jī)制，避免用戶敏感信息（如訂單號、手機(jī)號）泄露？參考答案一、單項選擇題1.B2.D3.C4.D5.A6.A7.C8.B9.A10.C11.B12.B13.C14.A15.A16.A17.B18.B19.B20.A二、填空題1.卡方分箱法（或等價的離散化方法）2.(QK?)/√d_k3.單階段4.位置向量（PositionEmbedding）5.獎勵（Reward）6.計算復(fù)雜度與延遲要求7.混合融合（或中間融合）8.FN（假負(fù)例）9.反向去噪（或逆向擴(kuò)散）10.同步定位與地圖構(gòu)建（SimultaneousLocalizationandMapping）三、簡答題1.核心思想：遷移學(xué)習(xí)通過將源領(lǐng)域（已有的知識或數(shù)據(jù)）的知識遷移到目標(biāo)領(lǐng)域（數(shù)據(jù)稀缺或任務(wù)不同的領(lǐng)域），解決目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)不足或標(biāo)注成本高的問題。醫(yī)療應(yīng)用：例如，利用公開的胸部X射線數(shù)據(jù)集（源領(lǐng)域）預(yù)訓(xùn)練模型，再通過少量醫(yī)院的特定肺部結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)集（目標(biāo)領(lǐng)域）微調(diào)模型，提升對稀有肺部疾病的診斷準(zhǔn)確率。2.RNN與LSTM對比：RNN通過循環(huán)結(jié)構(gòu)建模序列信息，但由于梯度消失/爆炸問題，難以捕捉長距離依賴關(guān)系。LSTM引入“記憶單元”和三個門控（輸入門、遺忘門、輸出門）：遺忘門控制保留或丟棄歷史信息；輸入門控制當(dāng)前輸入信息的更新；輸出門控制記憶單元信息的輸出。通過門控機(jī)制，LSTM能選擇性保留長期依賴信息，緩解長距離依賴問題。3.對抗樣本定義：通過在原始輸入數(shù)據(jù)中添加微小、人眼不可察覺的擾動，導(dǎo)致模型做出錯誤預(yù)測的樣本。提升對抗魯棒性的方法：①對抗訓(xùn)練：在訓(xùn)練過程中加入對抗樣本，增強(qiáng)模型對擾動的魯棒性；②輸入預(yù)處理：如使用去噪自編碼器對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，減少擾動影響；③模型架構(gòu)改進(jìn)：如引入魯棒的激活函數(shù)或正則化方法（如權(quán)重歸一化）。4.平衡原因：智能系統(tǒng)需同時滿足技術(shù)可行性（如計算資源、算法精度）和用戶體驗(yàn)（如響應(yīng)速度、交互友好性）。語音助手場景：技術(shù)上需保證語音識別準(zhǔn)確率（如使用端到端模型），但用戶可能無法接受過長的響應(yīng)延遲（需邊緣計算降低延遲）；同時，交互設(shè)計需簡潔（如自然語言理解），避免用戶因操作復(fù)雜而放棄使用。5.橫向與縱向聯(lián)邦區(qū)別：橫向聯(lián)邦：參與方擁有相同特征空間、不同樣本（如不同地區(qū)的超市用戶數(shù)據(jù)）；縱向聯(lián)邦：參與方擁有相同樣本、不同特征空間（如同一批用戶的電商數(shù)據(jù)與銀行數(shù)據(jù)）。橫向聯(lián)邦應(yīng)用場景：多個醫(yī)院聯(lián)合訓(xùn)練疾病預(yù)測模型（樣本不同但特征均為患者生理指標(biāo)），避免直接共享患者隱私數(shù)據(jù)。四、案例分析題案例1（1）核心設(shè)備：高清攝像頭（采集車流量）、地感線圈（檢測車輛存在）、行人紅外傳感器（采集行人流量）、氣象傳感器（監(jiān)測天氣）。（2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)要素：狀態(tài)（State）：當(dāng)前各方向車流量、行人等待數(shù)量、信號燈當(dāng)前狀態(tài)（如紅燈/綠燈剩余時間）；動作（Action）：調(diào)整各方向信號燈時長（如增加?xùn)|向綠燈30秒）；獎勵函數(shù)（Reward）：負(fù)向獎勵（如平均等待時間越長，獎勵越低）或正向獎勵（如車輛通過數(shù)越多，獎勵越高）。（3）評估指標(biāo)：交叉口平均等待時間、車輛通行效率（單位時間通過車輛數(shù)）、行人等待時間滿意度、系統(tǒng)響應(yīng)延遲（從數(shù)據(jù)采集到信號調(diào)整的時間）。案例2（1）關(guān)鍵問題：①多輪對話連貫性：需建模上下文信息，避免回答脫離對話歷史；②領(lǐng)域知識對齊：大模型通用知識需與電商垂直領(lǐng)域（如商品規(guī)格、售后政策）結(jié)合；③安全與合規(guī)：避免生成錯誤回答（如誤導(dǎo)性售后指引）或敏感內(nèi)容（如用戶隱私泄露）。（2）提升準(zhǔn)確性方法：①領(lǐng)域微調(diào)：使用電商客服對話語料（如歷史咨詢記錄）對大模型進(jìn)行微調(diào)；②知識注入：將