2025年大學人工智能與信息社會（算法實踐項目）下學期期末測試卷

（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，請將正確答案填在括號內）1.以下哪種算法不是人工智能中常用的搜索算法？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.隨機搜索D.A搜索2.在機器學習中，用于評估模型性能的指標不包括以下哪一項？（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.數(shù)據(jù)量3.人工智能中的知識表示方法不包括（）。A.謂詞邏輯表示法B.語義網絡表示法C.流程圖表示法D.框架表示法4.以下哪個不是深度學習中的常見神經網絡結構？（）A.卷積神經網絡B.循環(huán)神經網絡C.決策樹D.遞歸神經網絡5.強化學習中的智能體通過什么來學習最優(yōu)策略？（）A.獎勵信號B.懲罰信號C.初始狀態(tài)D.動作空間6.人工智能在自然語言處理中的應用不包括（）。A.機器翻譯B.語音識別C.文本分類D.圖像生成7.以下哪種技術可以用于數(shù)據(jù)降維？（）A.主成分分析B.線性回歸C.決策樹D.支持向量機8.在人工智能算法實踐中，數(shù)據(jù)集劃分時通常不采用以下哪種比例？（）A.7:2:1B.8:1:1C.6:3:1D.9:0:19.人工智能中的專家系統(tǒng)主要由以下哪些部分組成？（）A.知識庫、推理機、解釋器B.數(shù)據(jù)、模型、算法C.輸入、輸出、處理單元D.網絡結構、參數(shù)、訓練方法10.以下哪種算法常用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？（）A.過采樣B.欠采樣C.SMOTE算法D.以上都是二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填在括號內，少選、多選、錯選均不得分）1.人工智能的主要研究領域包括（）。（多選）A.機器學習B.自然語言處理C.計算機視覺D.機器人學E.博弈論2.深度學習中常用的優(yōu)化器有（）。（多選）A.AdamB.SGDC.RMSPropD.AdaGradE.LSTM3.以下哪些是人工智能在醫(yī)療領域的應用（）。（多選）A.疾病診斷輔助系統(tǒng)B.藥物研發(fā)C.醫(yī)療影像分析D.智能健康監(jiān)測E.遠程手術控制4.人工智能算法實踐中，數(shù)據(jù)預處理的步驟通常包括（）。（多選）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約E.數(shù)據(jù)標注5.知識圖譜在人工智能中的作用包括（）。（多選）A.語義理解B.知識推理C.信息檢索D.智能問答E.數(shù)據(jù)可視化三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的對錯，在括號內打“√”或“×”）1.人工智能就是讓計算機像人一樣思考和決策。（）2.機器學習中的監(jiān)督學習需要有標注數(shù)據(jù)。（）3.卷積神經網絡只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）4.強化學習中的策略梯度算法是一種基于模型的方法。（）5.自然語言處理中的詞向量可以表示詞語的語義信息。（）6.人工智能算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)無關。（）7.隨機森林是一種集成學習算法。（）8.知識表示的目的是為了讓計算機能夠理解和處理人類知識。（）9.深度學習模型訓練過程中，損失函數(shù)的值一定會不斷下降。（）10.人工智能在金融領域的應用主要是進行股票預測。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述機器學習中分類算法的基本原理，并列舉至少三種常見的分類算法。2.什么是深度學習中的反向傳播算法？它在神經網絡訓練中起到什么作用？3.在人工智能算法實踐中，如何評估一個模型的泛化能力？請說明常用的評估方法和指標。五、論述題（總共1題，每題20分，請結合具體實例論述人工智能在某個領域的應用及發(fā)展趨勢）答案：一、選擇題1.C2.D3.C4.C5.A6.D7.A8.D9.A10.D二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.×四、簡答題1.分類算法的基本原理是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征，將其劃分到不同的類別中。常見的分類算法有決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。決策樹通過構建樹結構進行分類；支持向量機尋找最優(yōu)分類超平面；樸素貝葉斯基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設進行分類。2.反向傳播算法是用于計算神經網絡梯度的算法。它從輸出層開始，反向傳播誤差，計算每個神經元的梯度。在神經網絡訓練中，反向傳播算法通過不斷調整神經元的權重，使得損失函數(shù)最小化，從而讓模型學習到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。3.評估模型泛化能力常用的方法有交叉驗證，如K折交叉驗證。指標有準確率、召回率、F1值、均方誤差等。對于分類問題用準確率等評估分類效果；對于回歸問題用均方誤差評估預測準確性。通過這些方法和指標可判斷模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。五、論述題人工智能在醫(yī)療領域有廣泛應用。例如疾病診斷輔助系統(tǒng)，通過分析大量醫(yī)療影像（如X光、CT等）和病歷數(shù)據(jù)，利用深度學習