人工智能期末考試題庫及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.人工智能的英文縮寫是（）A.AIB.BIC.CID.DI2.以下哪種算法不屬于搜索算法（）A.深度優先搜索B.廣度優先搜索C.梯度下降D.A算法3.神經網絡中激活函數的作用是（）A.加快訓練速度B.引入非線性C.減少計算量D.防止過擬合4.以下哪項不是監督學習的任務（）A.分類B.回歸C.聚類D.預測5.決策樹的節點不包括（）A.根節點B.內部節點C.葉節點D.連接節點6.以下哪種技術用于自然語言處理中的詞法分析（）A.詞性標注B.命名實體識別C.詞向量D.以上都是7.強化學習中，智能體通過（）來學習最優策略。A.獎勵信號B.監督信號C.無監督學習D.隨機探索8.以下哪個模型常用于圖像識別（）A.循環神經網絡B.卷積神經網絡C.長短時記憶網絡D.生成對抗網絡9.信息熵是用來衡量（）A.數據的大小B.數據的復雜度C.數據的不確定性D.數據的維度10.以下哪種不屬于人工智能的應用領域（）A.醫療診斷B.自動駕駛C.財務報表制作D.語音識別二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于人工智能研究領域的有（）A.機器學習B.計算機視覺C.自然語言處理D.專家系統2.監督學習常用的損失函數有（）A.均方誤差B.交叉熵損失C.絕對值損失D.對數損失3.以下哪些屬于無監督學習算法（）A.K均值聚類B.主成分分析C.高斯混合模型D.支持向量機4.深度學習中常用的優化器有（）A.SGDB.AdagradC.AdadeltaD.Adam5.自然語言處理中的任務包括（）A.文本分類B.情感分析C.機器翻譯D.問答系統6.以下哪些是衡量機器學習模型性能的指標（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方根誤差7.卷積神經網絡中的層包括（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層8.強化學習的要素有（）A.智能體B.環境C.狀態D.動作9.以下哪些技術可以用于防止過擬合（）A.正則化B.數據增強C.早停法D.減小學習率10.以下屬于人工智能的倫理問題的有（）A.算法偏見B.隱私保護C.就業影響D.安全性三、判斷題（每題2分，共10題）1.人工智能就是讓計算機模擬人的智能。（）2.無監督學習不需要任何標簽數據。（）3.梯度下降算法一定能找到全局最優解。（）4.神經網絡的層數越多，模型性能一定越好。（）5.支持向量機只能用于二分類問題。（）6.自然語言處理只能處理英文文本。（）7.強化學習中，獎勵越大表示策略越好。（）8.圖像識別只能識別靜態圖像。（）9.信息增益越大，特征對分類的貢獻越大。（）10.人工智能不會對人類社會產生負面影響。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述機器學習中模型評估的重要性。模型評估可衡量模型性能，幫助選擇最優模型；能判斷模型是否過擬合或欠擬合，以便調整優化；還能對比不同算法效果，為實際應用提供依據。2.解釋深度學習中的反向傳播算法。反向傳播算法是深度學習訓練時計算梯度的方法。它從輸出層開始，根據損失函數計算誤差，然后將誤差反向傳播，依次計算各層梯度，依據梯度更新網絡參數，使損失函數不斷減小。3.什么是自然語言處理中的詞向量？詞向量是將自然語言中的每個詞映射為低維實數向量。它能表示詞的語義信息，相似語義的詞在向量空間中距離較近，便于計算機處理自然語言，提升相關任務性能。4.簡述決策樹的構建過程。首先選擇根節點，依據信息增益等準則選擇最優特征進行劃分；接著對劃分后的子集遞歸重復此過程，構建內部節點；直到子集中樣本屬于同一類別或達到停止條件，形成葉節點，從而構建完整決策樹。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能在醫療領域應用的優點與挑戰。優點：輔助疾病診斷，提高效率和準確性；助力藥物研發，縮短周期。挑戰：數據隱私和安全問題突出；醫療數據復雜，模型準確性驗證困難；倫理問題待解決，如誤診責任界定。2.分析深度學習模型在數據量不足時可能面臨的問題及解決辦法。可能面臨過擬合，模型泛化能力差。解決辦法：數據增強，擴充數據量；采用正則化方法，如L1、L2正則化；運用遷移學習，利用預訓練模型知識；適當減小模型復雜度，避免模型過于復雜。3.探討強化學習在自動駕駛中的應用及潛在問題。應用：智能體學習最優駕駛策略，實現高效安全駕駛，如速度控制、路徑規劃。潛在問題：訓練環境復雜，難以模擬所有場景；獎勵設計困難，難以準確反映駕駛行為優劣；安全問題嚴峻，模型失誤可能導致事故。4.談談人工智能對就業市場的影響及應對措施。影響：部分重復性、規律性工作崗位被替代，但也創造新崗位，如人工智能研發、維護等。應對措施：教育體系調整，加強人工智能相關知識技能培養；勞動者自身持續學習，提升技能，向新興崗位轉型；政府制定政策，促進就業結構調整。答案一、單項選擇題1.A2.C3.B4.C5.D6.D7.A8.B9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.A