2025年大學(xué)人工智能（AI實訓(xùn)）期中測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.人工智能中，以下哪種搜索算法在狀態(tài)空間中優(yōu)先擴展深度最深的節(jié)點？（）A.廣度優(yōu)先搜索B.深度優(yōu)先搜索C.啟發(fā)式搜索D.雙向搜索2.以下哪個不是機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸3.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.圖像數(shù)據(jù)D.時間序列數(shù)據(jù)4.人工智能中的知識表示方法不包括以下哪種？（）A.謂詞邏輯表示法B.語義網(wǎng)絡(luò)表示法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示法D.狀態(tài)空間表示法5.以下哪種技術(shù)用于在自然語言處理中對文本進行情感分析？（）A.詞袋模型B.命名實體識別C.情感詞典D.機器翻譯6.強化學(xué)習(xí)中，智能體通過什么來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略？（）A.獎勵信號B.懲罰信號C.狀態(tài)轉(zhuǎn)移D.動作空間7.當訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，以下哪種優(yōu)化算法通常收斂速度最快？（）A.隨機梯度下降B.AdagradC.AdadeltaD.Adam8.在人工智能中，用于評估一個分類模型性能的指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差9.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維？（）A.主成分分析（PCA）B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯10.人工智能中的專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理機和以下哪個部分組成？（）A.解釋器B.數(shù)據(jù)庫C.學(xué)習(xí)模塊D.輸入輸出接口二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，少選、多選、錯選均不得分）1.以下哪些是人工智能的主要研究領(lǐng)域？（）A.自然語言處理B.計算機視覺C.機器人學(xué)D.機器學(xué)習(xí)E.數(shù)據(jù)挖掘2.在機器學(xué)習(xí)中，模型評估的常用方法包括（）A.留出法B.交叉驗證法C.自助法D.蒙特卡洛方法E.最大似然估計法3.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器通常需要調(diào)整的超參數(shù)有（）A.學(xué)習(xí)率B.動量C.衰減率D.正則化參數(shù)E.隱藏層神經(jīng)元個數(shù)4.自然語言處理中的詞法分析任務(wù)包括（）A.詞性標注B.命名實體識別C.詞干提取D.句法分析E.詞義消歧5.以下哪些屬于人工智能中的不確定性推理方法？（）A.概率推理B.模糊推理C.證據(jù)理論D.演繹推理E.歸納推理三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.人工智能就是讓機器像人一樣思考和行動的技術(shù)。（）2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標注數(shù)據(jù)。（）3.深度學(xué)習(xí)中的卷積層主要作用是對數(shù)據(jù)進行降維。（）4.人工智能中的遺傳算法是基于自然選擇和遺傳變異的原理。（）5.自然語言處理中的文本生成任務(wù)可以完全由機器自動完成，不需要人工干預(yù)。（）6.強化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)。（）7.一個好的分類模型準確率越高，召回率一定也越高。（）8.數(shù)據(jù)預(yù)處理只包括數(shù)據(jù)清洗和特征縮放，不包括數(shù)據(jù)集成。（）9.人工智能中的知識圖譜是一種語義網(wǎng)絡(luò)。（）10.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸問題預(yù)測的是連續(xù)值。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述機器學(xué)習(xí)中決策樹的基本原理和構(gòu)建過程。2.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)有哪些？請分別簡述它們的特點和作用。3.在自然語言處理中，如何進行文本分類？請說明主要步驟和常用方法。五、論述題（總共1題，每題20分，請詳細論述以下主題）請論述人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢。答案一、選擇題1.B2.C3.C4.C5.C6.A7.D8.D9.A10.A二、多項選擇題1.ABCDE2.ABC3.ABCD4.AC5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.√四、簡答題1.決策樹基本原理：基于信息增益、信息增益率或基尼系數(shù)等指標，對數(shù)據(jù)集進行劃分，生成一棵樹形結(jié)構(gòu)，每個內(nèi)部節(jié)點是一個屬性上的測試，分支是測試輸出，葉節(jié)點是類別或值。構(gòu)建過程：首先計算根節(jié)點的最優(yōu)劃分屬性，然后遞歸地對每個劃分后的子集進行相同操作，直到滿足停止條件，如所有樣本屬于同一類別或沒有可劃分的屬性。2.常用激活函數(shù)及特點作用：Sigmoid函數(shù)，輸出范圍(0,1)，可將輸入映射到概率值，但容易梯度消失；Tanh函數(shù)，輸出范圍(-1,1)，類似Sigmoid但緩解梯度消失；ReLU函數(shù)，max(0,x)，計算簡單，有效緩解梯度消失和梯度爆炸問題；LeakyReLU函數(shù)，對ReLU改進，避免神經(jīng)元死亡。3.文本分類步驟和方法：步驟包括文本預(yù)處理（清洗、分詞、標注等）、特征提取（詞袋模型、TF-IDF等）、模型選擇（樸素貝葉斯、支持向量機等）、模型訓(xùn)練和評估。常用方法有基于機器學(xué)習(xí)算法如樸素貝葉斯、決策樹等，以及深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于處理文本特征。五、論述題人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀：輔助診斷方面，通過分析影像數(shù)據(jù)幫助醫(yī)生檢測疾??；疾病預(yù)測利用電子病歷等數(shù)據(jù)預(yù)測疾病發(fā)生風(fēng)險；藥物研發(fā)中加速藥物篩選和靶點發(fā)現(xiàn)。面臨挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，標注困難；算法泛化能力有限，不同醫(yī)院