2025年高職第一學(xué)年（計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)）人工智能模型訓(xùn)練試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2分，共40分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.人工智能中，用于處理自然語言的模型是A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.決策樹答案：B2.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)A.聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析D.自編碼器答案：B3.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，用來衡量模型預(yù)測值與真實值之間差異的是A.激活函數(shù)B.損失函數(shù)C.優(yōu)化器D.正則化項答案：B4.人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要通過什么來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略A.獎勵反饋B.監(jiān)督信號C.無監(jiān)督數(shù)據(jù)D.先驗知識答案：A5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是A.提取特征B.分類C.降維D.增加維度答案：A6.以下哪個是常用的深度學(xué)習(xí)框架A.JavaB.PythonC.TensorFlowD.SQL答案：C7.模型訓(xùn)練過程中，防止模型過擬合的方法是A.增加數(shù)據(jù)量B.減少神經(jīng)元數(shù)量C.使用正則化D.以上都是答案：D8.人工智能中的模型評估指標(biāo)，對于二分類問題，精確率的計算公式是A.預(yù)測為正例中真正例的比例B.真正例占所有正例的比例C.真正例占所有預(yù)測為正例和真正例之和的比例D.真正例占所有樣本的比例答案：C9.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理序列數(shù)據(jù)，是因為它有A.遞歸結(jié)構(gòu)B.卷積結(jié)構(gòu)C.全連接結(jié)構(gòu)D.分層結(jié)構(gòu)答案：A10.支持向量機(jī)的目標(biāo)是尋找A.最大間隔超平面B.最小間隔超平面C.平均間隔超平面D.隨機(jī)間隔超平面答案：A11.人工智能模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個步驟A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標(biāo)注C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：B12.以下哪種激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以緩解梯度消失問題A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)答案：C13.模型訓(xùn)練時，優(yōu)化器的作用是A.調(diào)整模型參數(shù)使損失函數(shù)最小化B.選擇合適的激活函數(shù)C.確定模型結(jié)構(gòu)D.劃分訓(xùn)練集和測試集答案：A14.對于多分類問題，常用的輸出層激活函數(shù)是A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)答案：D15.人工智能模型訓(xùn)練中，批量歸一化的作用是A.加速模型訓(xùn)練B.防止梯度爆炸C.提高模型泛化能力D.以上都是答案：D16.決策樹的構(gòu)建依據(jù)是A.信息增益B.損失函數(shù)值C.梯度大小D.激活函數(shù)值答案：A17.以下哪種模型屬于生成模型A.樸素貝葉斯模型B.支持向量機(jī)C.決策樹D.線性回歸模型答案：A18.模型訓(xùn)練過程中，超參數(shù)不包括以下哪項A.學(xué)習(xí)率B.神經(jīng)元數(shù)量C.模型參數(shù)D.迭代次數(shù)答案：C19.人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是指A.將一個任務(wù)的知識遷移到另一個任務(wù)B.增加模型的遷移能力C.改變模型的訓(xùn)練方式D.提高模型的準(zhǔn)確率答案：A20.以下哪種方法可以用于模型的超參數(shù)調(diào)優(yōu)A.隨機(jī)搜索B.梯度下降C.反向傳播D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：A第II卷（非選擇題共60分）答題要求：請將答案寫在相應(yīng)的位置，要求書寫規(guī)范、條理清晰。（一）填空題（共10分）本大題共5小題，每小題2分，共10分。請在橫線上填寫正確答案。1.人工智能模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集、驗證集和______。答案：測試集2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的作用是______。答案：下采樣，減少數(shù)據(jù)維度，同時保留主要特征3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)______來調(diào)整自己的行為策略。答案：獎勵反饋4.模型評估中，召回率的計算公式是真正例占______的比例。答案：所有正例5.人工智能中的模型壓縮技術(shù)包括剪枝和______。答案：量化（二）簡答題（共20分）本大題共4小題，每小題5分，共20分。簡要回答問題。1.簡述無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)記數(shù)據(jù)，模型學(xué)習(xí)輸入與輸出的映射關(guān)系用于預(yù)測；無監(jiān)督學(xué)習(xí)無標(biāo)記數(shù)據(jù)，主要用于數(shù)據(jù)聚類、降維等，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。2.說明激活函數(shù)的作用。答案：引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠擬合復(fù)雜函數(shù)；將神經(jīng)元的輸入映射到輸出，增加模型的表達(dá)能力；幫助模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和模式。3.什么是梯度消失和梯度爆炸問題？答案：梯度消失指在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度在反向傳播過程中逐漸變小，導(dǎo)致模型難以學(xué)習(xí)；梯度爆炸指梯度在反向傳播中逐漸變大趨于無窮，使模型參數(shù)更新不穩(wěn)定。4.簡述模型評估的常用指標(biāo)及其含義。答案：精確率：預(yù)測為正例中真正例的比例；召回率：真正例占所有正例的比例；F1值：精確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合衡量模型性能；準(zhǔn)確率：預(yù)測正確的樣本占總樣本的比例。（三）材料分析題（共15分）閱讀以下材料，回答問題。材料：在某人工智能模型訓(xùn)練項目中，使用了深度學(xué)習(xí)模型對圖像進(jìn)行分類。訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測試集上的準(zhǔn)確率較低。經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在過擬合現(xiàn)象。1.請分析過擬合產(chǎn)生的原因及影響。（7分）答案：過擬合原因可能是模型過于復(fù)雜，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲也進(jìn)行了學(xué)習(xí)。影響是模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，但泛化能力差，在測試集等新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，不能準(zhǔn)確預(yù)測未知數(shù)據(jù)。2.針對過擬合問題，提出至少兩種解決方法。（8分）答案：增加數(shù)據(jù)量，使模型學(xué)習(xí)更豐富的模式；使用正則化，限制模型參數(shù)大小，防止過度擬合；進(jìn)行模型剪枝，去除不重要的連接或參數(shù)；采用早停策略，在驗證集性能不再提升時停止訓(xùn)練。（四）綜合應(yīng)用題（共15分）材料：有一個二分類問題，數(shù)據(jù)集包含100個樣本，其中正例40個，負(fù)例60個。經(jīng)過訓(xùn)練得到一個模型，預(yù)測結(jié)果如下：預(yù)測為正例的有50個，其中真正例30個；預(yù)測為負(fù)例的有50個，其中真負(fù)例40個。1.計算該模型的精確率、召回率和F1值。（9分）答案：精確率=真正例/預(yù)測為正例=30/50=0.6；召回率=真正例/所有正例=30/40=0.75；F1值=2×（精確率×召回率）/（精確率+召回率）=2×（0.6×0.75）/（0.6+0.75）=0.667。2.分析該模型的性能，并提出改進(jìn)建議。（6分）答案：模型精確率為0.6，召回率為0.75，F(xiàn)1值為0.667。整體性能一般，精確率有待提高。改進(jìn)建議：可以嘗試優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，如調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量；對數(shù)據(jù)進(jìn)行更有效的預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；采用合適的正則化方法防止過擬合，提升模型泛化能力。（五）論述題（共10分）論述人工智能模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性及主要步驟。答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理