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2025年成都百万职工技能大赛(人工智能训练师)备赛试题库(含答案）

一、选择题

1.以下哪种机器学习算法不属于监督学习？()

A.决策树

B.支持向量机

C.K-means聚类

D.线性回归

答案：C

解析：监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。决策树、支持向量机、线性回归都属于监督学习算法，它们在训练时需要有标签的数据。而K-means聚类是无监督学习算法，它不需要预先给定标签，而是通过数据本身的特征将数据划分为不同的簇。

2.在深度学习中，激活函数的作用是()

A.增加模型的复杂度

B.引入非线性因素

C.加速模型收敛

D.减少过拟合

答案：B

解析：如果没有激活函数，多层神经网络就相当于一个线性模型，只能学习到线性关系。激活函数的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络可以学习到更复杂的函数关系，从而提高模型的表达能力。增加模型复杂度并不是激活函数的主要目的；加速模型收敛通常是优化器的作用；减少过拟合一般通过正则化等方法实现。

3.以下哪个是常用的自然语言处理工具库？()

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.NLTK

D.Scikit-learn

答案：C

解析：NLTK（NaturalLanguageToolkit）是一个广泛用于自然语言处理的Python库，提供了丰富的语料库、工具和算法，用于文本处理、分词、词性标注等任务。TensorFlow和PyTorch是深度学习框架，主要用于构建和训练深度学习模型；Scikit-learn是一个机器学习库，提供了多种机器学习算法和工具，但在自然语言处理方面不如NLTK专业。

4.对于图像分类任务，以下哪种卷积神经网络架构效果较好？()

A.LeNet

B.AlexNet

C.VGG

D.以上都是

答案：D

解析：LeNet是早期的卷积神经网络，为图像分类任务奠定了基础；AlexNet在2012年的ImageNet竞赛中取得了巨大成功，它引入了ReLU激活函数、Dropout等技术，大大提高了模型的性能；VGG网络结构简单且规整，通过堆叠多个小卷积核来替代大卷积核，在图像分类任务中也表现出色。所以以上三种架构在图像分类任务中都有较好的效果。

5.在强化学习中，智能体与环境交互的过程中，智能体根据()选择动作。

A.奖励

B.状态

C.策略

D.价值函数

答案：C

解析：在强化学习中，智能体处于某个状态时，会根据当前的策略来选择动作。策略是一个从状态到动作的映射，表示在每个状态下智能体应该采取的动作。奖励是智能体执行动作后从环境中获得的反馈，用于评估动作的好坏；状态是环境的一种描述；价值函数用于评估某个状态或状态-动作对的好坏，但智能体直接根据策略来选择动作。

二、填空题

6.人工智能的三要素是数据、算法和____。

答案：计算能力

7.深度学习中常用的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta和____等。

答案：Adam

8.在自然语言处理中，将文本转换为向量表示的方法有词袋模型、TF-IDF和____等。

答案：词嵌入（如Word2Vec、GloVe等）

9.卷积神经网络中的池化层主要作用是____和减少计算量。

答案：降低特征维度

10.强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP）由状态集合、动作集合、状态转移概率、奖励函数和____组成。

答案：折扣因子

三、判断题

11.所有的机器学习算法都需要进行特征工程。()

答案：×

解析：并不是所有的机器学习算法都需要进行特征工程。例如，一些深度学习模型（如卷积神经网络处理图像数据、循环神经网络处理序列数据）可以自动学习数据中的特征，在一定程度上减少了对人工特征工程的依赖。但对于很多传统的机器学习算法，特征工程是非常重要的步骤，可以提高模型的性能。

12.过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。()

答案：√

解析：过拟合是机器学习中常见的问题，当模型过于复杂，过度学习了训练数据中的噪声和细节时，就会在训练集上表现很好，但在未见过的测试集上无法很好地泛化，导致性能下降。

13.神经网络的层数越多，模型的性能就一定越好。()

答案：×

解析：虽然增加神经网络的层数可以提高模型的表达能力，但并不是层数越多性能就一定越好。过多的层数可能会导致梯度消失或梯度爆炸问题，使得模型难以训练；同时也容易出现过拟合现象。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据情况来选择合适的网络层数。

14.在图像识别任务中，数据增强可以提高模型的泛化能力。()

答案：√

解析：数据增强是指通过对原始图像进行旋转、翻转、缩放、裁剪等操作，生成更多的训练数据。这样可以让模型在训练