2026年人工智能算法深度學習應用場景題集一、單選題（每題2分，共10題）1.場景：金融風控某銀行計劃利用深度學習模型預測信貸違約風險，最適合用于特征提取和模式識別的算法是？A.決策樹B.邏輯回歸C.CNN（卷積神經網絡）D.RNN（循環(huán)神經網絡）2.場景：醫(yī)療影像診斷在分析CT掃描圖像以檢測早期肺癌病灶時，下列哪種深度學習架構能夠有效捕捉空間特征？A.LSTMB.TransformerC.DNN（深度神經網絡）D.GNN（圖神經網絡）3.場景：智能客服某電商平臺采用深度學習模型處理用戶咨詢，若需提高多輪對話中的上下文理解能力，應優(yōu)先選擇？A.CNNB.BERTC.SVMD.KNN4.場景：自動駕駛在識別行人行為意圖時，能夠結合時空信息進行動態(tài)預測的深度學習模型是？A.生成對抗網絡（GAN）B.時空圖卷積網絡（STGNN）C.AutoencoderD.ResNet5.場景：智慧農業(yè)某農場利用深度學習分析無人機拍攝的作物圖像，以監(jiān)測病蟲害，最適合的模型是？A.RNNB.U-NetC.SVMD.K-Means二、多選題（每題3分，共5題）6.場景：電商推薦系統(tǒng)深度學習在構建個性化商品推薦系統(tǒng)時，可應用的模型包括哪些？A.Wide&DeepB.GNNC.強化學習D.LSTM7.場景：城市交通管理利用深度學習優(yōu)化交通信號燈配時，可參考的模型有哪些？A.CNNB.TransformerC.DQN（深度Q學習）D.A3C（異步優(yōu)勢演員評論家）8.場景：能源需求預測在電力公司預測未來負荷時，可結合深度學習的應用場景包括？A.LSTNetB.TemporalFusionTransformer（TFT）C.ARIMAD.Prophet9.場景：智能教育深度學習在在線學習平臺的應用可涵蓋哪些方面？A.自動批改作業(yè)B.學習路徑推薦C.情感分析D.自然語言生成10.場景：安防監(jiān)控深度學習在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應用包括哪些？A.行為識別B.異常事件檢測C.人臉追蹤D.目標檢測三、簡答題（每題5分，共4題）11.場景：制造業(yè)質量檢測深度學習在工業(yè)產品缺陷檢測中如何提升檢測精度？請結合具體模型說明。12.場景：新聞內容審核描述BERT模型在識別網絡謠言文本中的應用邏輯及優(yōu)勢。13.場景：智慧物流如何利用深度學習優(yōu)化倉庫貨物的自動分揀流程？14.場景：文化遺產保護深度學習在文物表面修復任務中可發(fā)揮哪些作用？四、論述題（每題10分，共2題）15.場景：金融反欺詐結合具體算法，分析深度學習如何應對多變的金融交易欺詐行為，并探討其局限性。16.場景：跨境電商本地化深度學習在支持不同國家語言和支付方式的電商平臺本地化過程中扮演的角色及挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題答案與解析1.C-解析：CNN擅長處理圖像類數(shù)據(jù)，通過卷積核自動提取局部特征，適用于信貸違約風險中的財務報表圖像分析。2.A-解析：雖然Transformer在NLP中表現(xiàn)優(yōu)異，但CT圖像屬于柵格數(shù)據(jù)，LSTM/RNN不適用于空間特征提取，GNN更適用于關系數(shù)據(jù)。3.B-解析：BERT通過預訓練和微調，能捕捉長距離依賴關系，適合多輪對話上下文理解。4.B-解析：STGNN結合時空特征，適用于自動駕駛中的動態(tài)場景預測。5.B-解析：U-Net專為醫(yī)學圖像分割設計，能處理小目標病灶檢測。二、多選題答案與解析6.A,B,D-解析：Wide&Deep結合記憶和泛化能力，GNN可分析用戶社交關系，LSTM處理序列化用戶行為。7.A,B,C-解析：CNN處理路口圖像，Transformer捕捉時序依賴，DQN優(yōu)化信號燈策略。8.A,B-解析：LSTNet處理時間序列數(shù)據(jù)，TFT融合多模態(tài)預測，ARIMA/Prophet為傳統(tǒng)方法。9.A,B,C-解析：自動批改基于文本分類，學習路徑推薦依賴協(xié)同過濾，情感分析需NLP模型。10.A,B,C,D-解析：行為識別（如跌倒檢測）、異常檢測（如闖入）、人臉追蹤、目標檢測均為視頻分析核心任務。三、簡答題答案與解析11.答案-方法：使用YOLOv8或SSD模型結合工業(yè)相機數(shù)據(jù)訓練，通過數(shù)據(jù)增強（如旋轉、噪聲注入）提升泛化能力，并引入注意力機制（如SE-Net）強化缺陷區(qū)域特征。12.答案-邏輯：BERT通過掩碼語言模型預訓練，遷移至謠言檢測任務時，能識別虛假文本中的邏輯矛盾或情感操縱。優(yōu)勢在于上下文動態(tài)嵌入，但需大量標注數(shù)據(jù)。13.答案-方法：結合OCR和目標檢測模型（如FasterR-CNN），分揀流水線上的貨物標簽，再通過RNN預測最優(yōu)路徑。14.答案-作用：使用圖像修復算法（如Gan-basedSuper-Resolution）填補文物破損區(qū)域，結合風格遷移還原原始紋理。四、論述題答案與解析15.答案-應對策略：深度學習可通過聚類分析（如DBSCAN）識別異常交易模式，結合圖神經網絡（GNN）追蹤資金流動路徑。