2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）簡單模型訓(xùn)練綜合測試題及答案

（考試時(shí)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。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.人工智能中，用于處理不確定性推理的常用方法是（）A.確定性推理B.概率推理C.模糊推理D.演繹推理2.簡單模型訓(xùn)練中，以下哪種優(yōu)化算法通常收斂速度較快（）A.隨機(jī)梯度下降B.批量梯度下降C.AdagradD.Adadelta3.在模型評估中，用于衡量模型對新數(shù)據(jù)預(yù)測能力的指標(biāo)是（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.測試誤差4.以下不屬于深度學(xué)習(xí)中常用激活函數(shù)的是（）A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.平方根函數(shù)5.簡單模型訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括（）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)6.人工智能領(lǐng)域中，最早提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法是（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯7.模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整通常采用（）A.隨機(jī)搜索B.梯度下降C.反向傳播D.正則化8.用于處理文本數(shù)據(jù)的詞向量表示方法是（）A.獨(dú)熱編碼B.詞袋模型C.詞嵌入D.以上都是9.在簡單模型訓(xùn)練中，損失函數(shù)的作用是（）A.衡量模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異B.調(diào)整模型參數(shù)C.確定模型的結(jié)構(gòu)D.提高模型的泛化能力10.以下哪種模型結(jié)構(gòu)常用于圖像分類（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.深度信念網(wǎng)絡(luò)11.人工智能中，自然語言處理的任務(wù)不包括（）A.機(jī)器翻譯B.圖像識別C.文本分類D.情感分析12.簡單模型訓(xùn)練時(shí)，選擇合適的學(xué)習(xí)率很重要，學(xué)習(xí)率過大可能導(dǎo)致（）A.模型收斂速度過慢B.模型無法收斂C.模型陷入局部最優(yōu)解D.模型泛化能力下降13.在模型評估中，混淆矩陣可以用來計(jì)算的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是14.深度學(xué)習(xí)中，用于防止模型過擬合的正則化方法是（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.以上都是15.簡單模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)劃分通常分為（）A.訓(xùn)練集、測試集B.訓(xùn)練集日、驗(yàn)證集、測試集C.訓(xùn)練集、驗(yàn)證集D.以上都不對16.人工智能中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心要素不包括（）A.環(huán)境B.智能體C.獎(jiǎng)勵(lì)D.監(jiān)督信號17.模型訓(xùn)練中，用于加速收斂的動量方法是基于（）A.梯度的歷史信息B.隨機(jī)噪聲C.模型的結(jié)構(gòu)D.數(shù)據(jù)的分布18.以下哪種模型適用于處理序列數(shù)據(jù)（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯19.簡單模型訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法不包括（）A.旋轉(zhuǎn)B.翻轉(zhuǎn)C.增加噪聲D.模型融合20.在人工智能中，知識表示的方法有（）A.一階謂詞邏輯表示法B.產(chǎn)生式表示法C.語義網(wǎng)絡(luò)表示法D.以上都是第II卷（非選擇題，共60分）21.（10分）簡述簡單模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及目的。22.（10分）請說明深度學(xué)習(xí)中常用的幾種優(yōu)化算法及其特點(diǎn)。23.（10分）在模型評估中，解釋準(zhǔn)確率、召回率和F1值的含義，并說明它們之間的關(guān)系。24.（15分）材料：某公司希望通過人工智能模型預(yù)測客戶是否會購買某產(chǎn)品。收集了大量客戶的歷史數(shù)據(jù)，包括年齡、性別、購買記錄等。問題：請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡單的模型來解決這個(gè)問題，并說明模型選擇的理由以及訓(xùn)練過程中可能遇到的問題及解決方法。25.（15分）材料：在圖像識別任務(wù)中，有一批包含貓和狗的圖片數(shù)據(jù)。問題：請描述如何使用深度學(xué)習(xí)模型對這些圖片進(jìn)行分類，包括模型結(jié)構(gòu)的選擇、訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵步驟以及評估指標(biāo)的確定。答案：1.B2.A3.D4.D5.B6.A7.A8.C9.A10.B11.B12.B13.D14.D15.B16.D17.A18.C19.D20.D21.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要步驟及目的：數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)、缺失、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)歸一化，將數(shù)據(jù)特征縮放到合適范圍，加快模型收斂；數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型泛化能力；數(shù)據(jù)標(biāo)注，為監(jiān)督學(xué)習(xí)提供真實(shí)標(biāo)簽。22.隨機(jī)梯度下降：每次用一個(gè)樣本更新參數(shù)，收斂快但不穩(wěn)定。批量梯度下降：用所有樣本更新參數(shù)，收斂穩(wěn)定但速度慢。Adagrad：自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，適合稀疏數(shù)據(jù)。Adadelta：改進(jìn)Adagrad，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，效果較好。23.準(zhǔn)確率是預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是預(yù)測為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和均值。關(guān)系：F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，當(dāng)兩者都較高時(shí)F1值才高。24.可選擇邏輯回歸模型。理由：簡單易理解，適合處理二分類問題。訓(xùn)練過程可能遇到過擬合，可通過正則化解決；數(shù)