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中国矿业大学《人工智能原理》2022-2023学年第一学期期末试卷

考试课程：人工智能原理

考试时间：120分钟

专业：计算机科学与技术

总分：100分

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一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.在人工智能领域中，以下哪个算法是基于有哪些信誉好的足球投注网站的？

A.K-最近邻算法

B.遗传算法

C.A*算法

D.决策树算法

2.人工神经网络中的“激活函数”主要用于：

A.增加模型的非线性

B.减少模型的复杂度

C.提高模型的训练速度

D.降低数据维度

3.以下哪种机器学习算法属于监督学习？

A.K-means聚类

B.主成分分析（PCA）

C.支持向量机（SVM）

D.自编码器

4.在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于处理：

A.图像数据

B.时间序列数据

C.结构化数据

D.文本数据

5.机器学习中的“过拟合”指的是：

A.模型在训练数据上表现良好但在测试数据上表现差

B.模型在训练数据和测试数据上都表现良好

C.模型在训练数据和测试数据上都表现差

D.模型对噪声数据的鲁棒性差

6.在人工智能中，强化学习的核心是：

A.数据预处理

B.特征选择

C.奖励机制

D.模型选择

7.以下哪种技术可以用于处理自然语言处理（NLP）任务？

A.决策树

B.随机森林

C.循环神经网络（RNN）

D.K-均值聚类

8.人工智能中的“特征工程”主要包括：

A.模型优化

B.数据收集和标签

C.数据预处理和特征选择

D.模型评估和调参

9.支持向量机（SVM）中的“核函数”主要用于：

A.增加训练样本数量

B.提高数据维度

C.降低计算复杂度

D.改变模型的优化目标

10.在机器学习模型中，交叉验证的主要目的是：

A.提高模型的训练速度

B.防止过拟合

C.选择最优超参数

D.提高模型的复杂度

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二、判断题（每题2分，共20分）

11.人工智能的“监督学习”需要标注好的训练数据。（）

12.深度学习中的“反向传播”算法用于优化网络的参数。（）

13.在强化学习中，智能体根据环境的反馈调整策略。（）

14.支持向量机（SVM）可以处理非线性分类问题，但不适合处理线性问题。（）

15.卷积神经网络（CNN）主要用于时间序列数据的处理。（）

16.在机器学习中，“特征选择”是为了减少数据的维度和冗余。（）

17.自然语言处理（NLP）中的“词嵌入”技术用于将词转换为向量表示。（）

18.决策树算法可以处理回归问题和分类问题。（）

19.K-means聚类算法是一种监督学习算法。（）

20.在训练深度学习模型时，增加网络层数通常会增加模型的表达能力。（）

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三、填空题（每题2分，共20分）

21.人工智能中的“监督学习”需要用到__________来训练模型。

22.卷积神经网络（CNN）中的卷积操作可以帮助提取__________特征。

23.强化学习中的智能体通过试错和__________来学习最优策略。

24.支持向量机（SVM）中的核函数可以将数据映射到更高维的__________空间中。

25.在机器学习中，模型的“训练集”和“测试集”用于评估模型的__________。

26.循环神经网络（RNN）主要用于处理__________数据。

27.人工智能中的“特征工程”包含数据预处理和__________选择。

28.自然语言处理（NLP）中的“词嵌入”技术可以将词语转换为__________表示。

29.在机器学习中，交叉验证的目的是评估模型的__________性能。

30.深度学习中的“反向传播”算法用于调整__________的权重。

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四、简答题（每题10分，共40分）

31.请简述人工智能中的监督学习与无监督学习的主要区别。

32.试述卷积神经网络（CNN）的基本原理及其在图像处理中的应用。

33.请说明强化学习的基本概念及其应用场景。

34.试述支持向量机（SVM）的工作原理及其在分类问题中的优势。

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注意：

-考生必须在指定的时间内完成考试。

-考生不得携带任何与考试无关的物品进入考场。

-考生必须遵守考试规则和纪律。