2025年東北大學(xué)推免筆試及答案

一、單項選擇題（總共10題，每題2分）1.下列哪個不是人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域？A.自然語言處理B.計算機(jī)視覺C.數(shù)據(jù)分析D.生物醫(yī)學(xué)工程答案：D2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，下列哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.聚類算法B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.主成分分析答案：B3.下列哪個不是深度學(xué)習(xí)中的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：C4.在數(shù)據(jù)挖掘中，下列哪個不是常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法？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)分類答案：D5.下列哪個不是常用的特征選擇方法？A.互信息B.卡方檢驗C.相關(guān)性分析D.主成分分析答案：D6.在自然語言處理中，下列哪個不是常用的文本表示方法？A.詞袋模型B.主題模型C.語義角色標(biāo)注D.命名實體識別答案：D7.在計算機(jī)視覺中，下列哪個不是常用的圖像處理方法？A.圖像增強(qiáng)B.圖像分割C.圖像識別D.圖像壓縮答案：D8.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，下列哪個不是常用的算法？A.Q-learningB.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遺傳算法D.貝葉斯優(yōu)化答案：C9.在大數(shù)據(jù)中，下列哪個不是常用的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？A.HadoopB.SparkC.MongoDBD.MySQL答案：D10.在云計算中，下列哪個不是常用的服務(wù)模式？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.BaaS答案：D二、填空題（總共10題，每題2分）1.人工智能的三大主要分支是______、______和______。答案：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理2.監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括______和______。答案：分類、回歸3.深度學(xué)習(xí)中的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括______、______和______。答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)4.數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟包括______、______、______和______。答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建、模型評估5.特征選擇的方法包括______、______和______。答案：過濾法、包裹法、嵌入法6.自然語言處理中的文本表示方法包括______、______和______。答案：詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入7.計算機(jī)視覺中的圖像處理方法包括______、______和______。答案：圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像識別8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的常用算法包括______、______和______。答案：Q-learning、策略梯度、深度Q網(wǎng)絡(luò)9.大數(shù)據(jù)中的常用數(shù)據(jù)存儲技術(shù)包括______、______和______。答案：Hadoop、Spark、Hive10.云計算中的常用服務(wù)模式包括______、______和______。答案：IaaS、PaaS、SaaS三、判斷題（總共10題，每題2分）1.人工智能的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣思考和行動。答案：正確2.機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。答案：正確3.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。答案：正確4.數(shù)據(jù)挖掘是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息。答案：正確5.特征選擇是數(shù)據(jù)挖掘的一個步驟，主要目的是選擇最相關(guān)的特征。答案：正確6.自然語言處理是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器理解和生成人類語言。答案：正確7.計算機(jī)視覺是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器理解和解釋圖像和視頻。答案：正確8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)。答案：正確9.大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代信息技術(shù)的一個重要領(lǐng)域，主要研究如何處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。答案：正確10.云計算是現(xiàn)代信息技術(shù)的一個重要領(lǐng)域，主要提供各種在線服務(wù)。答案：正確四、簡答題（總共4題，每題5分）1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)和應(yīng)用領(lǐng)域。答案：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類和降維等。應(yīng)用領(lǐng)域包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療診斷等。2.簡述深度學(xué)習(xí)的主要特點和應(yīng)用領(lǐng)域。答案：深度學(xué)習(xí)的主要特點是可以自動學(xué)習(xí)特征，不需要人工設(shè)計特征。應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。3.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟和常用方法。答案：數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建和模型評估。常用方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測等。4.簡述自然語言處理的主要任務(wù)和應(yīng)用領(lǐng)域。答案：自然語言處理的主要任務(wù)包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。應(yīng)用領(lǐng)域包括智能客服、輿情分析、機(jī)器翻譯等。五、討論題（總共4題，每題5分）1.討論機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系。答案：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，可以自動學(xué)習(xí)特征，不需要人工設(shè)計特征。2.討論數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)決策中的作用。答案：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場趨勢、客戶需求、競爭態(tài)勢等，從而制定更有效的商業(yè)策略。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品更受歡迎，哪些客戶更可能購買某個產(chǎn)品等。3.討論自然語言處理在智能客服中的應(yīng)用。答案：自然語言處理可以幫助智能客服理解用戶的問題，并給出相應(yīng)的回答。例如，通過自然語言處理可以識別用戶的意圖，并給出相應(yīng)的建議。4.討論計算機(jī)視覺在自動駕駛中的應(yīng)用。答案：計算機(jī)視覺可以幫助自動駕駛汽車識別道路、行人、車輛等，從而做出相應(yīng)的駕駛決策。例如，通過計算機(jī)視覺可以識別交通信號燈，并做出相應(yīng)的加速或減速操作。答案和解析一、單項選擇題1.答案：D解析：生物醫(yī)學(xué)工程不是人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域。2.答案：B解析：決策樹屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。3.答案：C解析：隨機(jī)森林不是深度學(xué)習(xí)中的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。4.答案：D解析：數(shù)據(jù)分類不是數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。5.答案：D解析：主成分分析是降維方法，不是特征選擇方法。6.答案：D解析：命名實體識別不是文本表示方法。7.答案：D解析：圖像壓縮不是圖像處理方法。8.答案：C解析：遺傳算法不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。9.答案：D解析：MySQL不是大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。10.答案：D解析：BaaS不是云計算中的服務(wù)模式。二、填空題1.答案：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理解析：人工智能的三大主要分支是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理。2.答案：分類、回歸解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類和回歸。3.答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)解析：深度學(xué)習(xí)中的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)。4.答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建、模型評估解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建和模型評估。5.答案：過濾法、包裹法、嵌入法解析：特征選擇的方法包括過濾法、包裹法和嵌入法。6.答案：詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入解析：自然語言處理中的文本表示方法包括詞袋模型、TF-IDF和詞嵌入。7.答案：圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像識別解析：計算機(jī)視覺中的圖像處理方法包括圖像增強(qiáng)、圖像分割和圖像識別。8.答案：Q-learning、策略梯度、深度Q網(wǎng)絡(luò)解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的常用算法包括Q-learning、策略梯度和深度Q網(wǎng)絡(luò)。9.答案：Hadoop、Spark、Hive解析：大數(shù)據(jù)中的常用數(shù)據(jù)存儲技術(shù)包括Hadoop、Spark和Hive。10.答案：IaaS、PaaS、SaaS解析：云計算中的常用服務(wù)模式包括IaaS、PaaS和SaaS。三、判斷題1.答案：正確解析：人工智能的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣思考和行動。2.答案：正確解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。3.答案：正確解析：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.答案：正確解析：數(shù)據(jù)挖掘是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息。5.答案：正確解析：特征選擇是數(shù)據(jù)挖掘的一個步驟，主要目的是選擇最相關(guān)的特征。6.答案：正確解析：自然語言處理是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器理解和生成人類語言。7.答案：正確解析：計算機(jī)視覺是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器理解和解釋圖像和視頻。8.答案：正確解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)。9.答案：正確解析：大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代信息技術(shù)的一個重要領(lǐng)域，主要研究如何處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。10.答案：正確解析：云計算是現(xiàn)代信息技術(shù)的一個重要領(lǐng)域，主要提供各種在線服務(wù)。四、簡答題1.答案：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類和降維等。應(yīng)用領(lǐng)域包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療診斷等。解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類和降維等。應(yīng)用領(lǐng)域包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療診斷等。2.答案：深度學(xué)習(xí)的主要特點是可以自動學(xué)習(xí)特征，不需要人工設(shè)計特征。應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。解析：深度學(xué)習(xí)的主要特點是可以自動學(xué)習(xí)特征，不需要人工設(shè)計特征。應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。3.答案：數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建和模型評估。常用方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測等。解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建和模型評估。常用方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測等。4.答案：自然語言處理的主要任務(wù)包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。應(yīng)用領(lǐng)域包括智能客服、輿情分析、機(jī)器翻譯等。解析：自然語言處理的主要任務(wù)包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等。應(yīng)用領(lǐng)域包括智能客服、輿情分析、機(jī)器翻譯等。五、討論題1.答案：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，可以自動學(xué)習(xí)特征，不需要人工設(shè)計特征。解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，主要研究如何讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，主要研究如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，可以自動學(xué)習(xí)特征，不需要人工設(shè)計特征。2.答案：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場趨勢、客戶需求、競爭態(tài)勢等，從而制定更有效的商業(yè)策略。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品更受歡迎，哪些客戶更可能購買某個產(chǎn)品等。解析：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場趨勢、客戶需求、競爭態(tài)勢等，從而制定更有效的商業(yè)策略。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品更受歡迎，哪些客戶更可能購買某個產(chǎn)品等。3.答案：自然語言處理可以幫助智能客服理解用戶的問題，并給出相應(yīng)的回答。例如，通過自然語言處理可