2025年人工智能工程师考试题库（附答案和详细解析）（0924）.docxVIP

人工智能工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

以下哪种机器学习方法需要标注的训练数据？

A.无监督学习

B.监督学习

C.强化学习

D.半监督学习

答案：B

解析：监督学习的核心是使用带有标签的训练数据（如输入x和对应的输出y）来训练模型，目标是学习输入到输出的映射关系。无监督学习（A）使用无标签数据，强化学习（C）通过与环境交互获得奖励信号，半监督学习（D）结合少量标签和大量无标签数据，因此正确答案为B。

深度学习中，ReLU激活函数的主要优点是？

A.解决梯度爆炸问题

B.避免过拟合

C.加速训练，缓解梯度消失

D.增强模型非线性表达能力

答案：C

解析：ReLU（RectifiedLinearUnit）的数学形式为f(x)=max(0,x)，其导数在x0时为1，避免了sigmoid/tanh在输入较大时导数趋近于0的梯度消失问题，从而加速训练。解决梯度爆炸需通过梯度裁剪或权重初始化（A错误）；避免过拟合主要依赖正则化（B错误）；所有激活函数的共性是增强非线性（D错误），因此选C。

以下哪项不是卷积神经网络（CNN）的典型层？

A.全连接层

B.池化层

C.循环层

D.卷积层

答案：C

解析：CNN的典型结构包括卷积层（提取局部特征）、池化层（降维）和全连接层（分类）。循环层（如LSTM）是循环神经网络（RNN）的核心组件，用于处理序列数据，因此选C。

在自然语言处理（NLP）中，词嵌入（WordEmbedding）的主要作用是？

A.将文本转换为固定长度向量

B.捕捉词与词之间的语义关联

C.实现文本情感分析

D.完成命名实体识别

答案：B

解析：词嵌入通过低维稠密向量表示词语，使得语义相近的词在向量空间中距离更近（如“猫”和“狗”的向量接近），从而捕捉语义关联。文本转固定长度向量是句向量任务（A错误）；情感分析和命名实体识别是具体应用（C、D错误），因此选B。

以下哪种算法属于生成式模型？

A.逻辑回归

B.支持向量机（SVM）

C.朴素贝叶斯

D.k近邻（k-NN）

答案：C

解析：生成式模型学习数据的联合概率分布P(X,Y)，如朴素贝叶斯假设特征独立，计算P(Y|X)∝P(X|Y)P(Y)。判别式模型直接学习P(Y|X)（逻辑回归、SVM）或决策边界（k-NN），因此选C。

梯度下降优化中，“批量梯度下降（BGD）”的特点是？

A.每次仅用一个样本更新参数

B.训练速度快但易陷入局部最优

C.参数更新方向基于所有样本的平均梯度

D.适合大规模数据训练

答案：C

解析：BGD在每次迭代中计算所有训练样本的梯度平均值来更新参数，因此参数更新稳定但计算成本高（不适合大规模数据，D错误）。A是随机梯度下降（SGD），B是SGD的特点，因此选C。

以下哪项是Transformer模型的核心创新？

A.循环结构

B.自注意力机制

C.卷积核滑动

D.长短时记忆单元

答案：B

解析：Transformer通过自注意力（Self-Attention）机制直接建模序列中任意位置的依赖关系，替代了RNN的循环结构（A错误）和CNN的局部感知（C错误）。长短时记忆单元是LSTM的核心（D错误），因此选B。

以下哪种技术用于解决神经网络的过拟合问题？

A.增加网络层数

B.数据增强

C.减少训练轮次（Epoch）

D.去除正则化项

答案：B

解析：数据增强（如对图像旋转、翻转）通过增加训练数据的多样性缓解过拟合。增加层数会提高模型复杂度（易过拟合，A错误）；减少Epoch可能导致欠拟合（C错误）；去除正则化会削弱模型泛化能力（D错误），因此选B。

在强化学习中，“奖励函数”的作用是？

A.定义智能体的目标

B.提供状态转移概率

C.计算动作价值函数

D.优化策略网络参数

答案：A

解析：奖励函数是环境对智能体动作的反馈，用于定义任务目标（如游戏得分越高奖励越大）。状态转移概率由环境决定（B错误）；动作价值函数（Q值）通过贝尔曼方程计算（C错误）；参数优化是策略梯度等算法的任务（D错误），因此选A。

以下哪个指标用于评估分类模型的整体准确率？

A.精确率（Precision）

B.召回率（Recall）

C.F1分数

D.准确率（Accuracy）

答案：D

解析：准确率=（正确分类样本数）/（总样本数），直接反映整体正确比例。精确率关注正类预测的准确性（A错误），召回率关注正类被正确识别的比例（B错误），F1是精确率和召回率的调和平均（C错误），因此选D。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

以下属于深度学习框架的有？

A.TensorFlow

B.Scikit-learn

C.PyTorch

D.Keras