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2025年AI系统设计能力测试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、请简述AI系统设计与传统软件设计在目标、流程、挑战和评估等方面的主要区别。

二、在AI系统设计的数据处理阶段，特征工程扮演着至关重要的角色。请列举至少三种常见的特征工程技术，并简要说明每种技术的目的和适用场景。

三、假设你需要设计一个用于图像识别的AI系统。请简述你会考虑的至少三种不同的模型选择策略，并说明选择这些策略时需要权衡哪些关键因素。

四、描述在AI系统设计中，MLOps（机器学习运维）的重要性。请说明MLOps通常包含哪些关键流程，并解释其中一个流程（如模型监控、模型再训练或版本控制）的具体作用。

五、AI系统的可解释性（XAI）对于许多应用场景至关重要。请解释什么是可解释AI，并列举至少两种不同的可解释AI方法。说明选择哪种方法可能取决于哪些因素。

六、设计一个AI系统时，如何平衡模型的性能（如准确率）与计算资源消耗（如训练时间、推理延迟）是一个常见挑战。请描述至少两种不同的策略，用于在模型性能和资源消耗之间进行权衡。

七、AI伦理问题是当前研究和应用中广泛关注的话题。请讨论在AI系统设计中应考虑的至少两项主要伦理挑战（如数据偏见或隐私保护），并提出相应的缓解措施。

八、假设你正在设计一个需要部署到大规模生产环境的AI模型服务。请简述你会考虑的系统架构设计要点，并说明如何确保该系统能够处理高并发请求。

九、数据质量对AI系统的成功至关重要。请描述在AI系统设计过程中，如何确保输入数据的数量和质量满足模型训练的基本要求。

十、请详细描述一个你设想中的AI系统设计方案。该方案应包括要解决的问题、目标用户、核心功能、所采用的关键技术（包括模型类型和数据处理方法）、系统架构简述以及预期的性能指标。

试卷答案

一、

AI系统设计更侧重于从无到有地学习模式并做出预测或决策，其过程包含数据驱动和模型训练环节，结果往往涉及复杂的数学模型和非线性关系。传统软件设计主要基于明确的逻辑规则和用户需求编码实现，其过程是规范化的指令编写，结果通常是确定性的计算和操作。AI系统设计面临模型泛化、过拟合、数据稀缺等挑战，评估指标除效率外更关注准确率、召回率、鲁棒性等；传统软件设计主要关注功能正确性、可靠性和效率，评估指标通常更直观。

二、

1.特征选择：通过统计方法、基于模型的方法或递归方法从原始特征集中选择最具代表性、与目标变量相关性最高的特征子集，目的是减少维度、降低噪声、提高模型性能和效率。适用于特征冗余度高、数据维度大、计算资源有限的情况。

2.特征提取：将原始数据通过某种变换映射到新的特征空间，使得在新空间中数据具有更好的可分性或更符合某些模型假设。例如，PCA降维、SIFT提取图像关键点。适用于数据原始特征不明显、需要浓缩信息或增强特定模式的情况。

3.特征工程：创建新的特征或修改现有特征，以提升模型对数据内在规律的学习能力。这可能包括多项式特征扩展、交互特征构建、数据规范化、离散化等。适用于模型自身学习能力有限、需要人工引导模型发现潜在关联的情况。

三、

1.基于数据量与质量：如果数据量巨大且标签丰富，倾向于选择深度学习模型（如CNN、Transformer）；如果数据量小或标注困难，倾向于选择规则学习、集成学习（如决策树、SVM）或迁移学习。

2.基于任务类型：对于回归预测任务，可能选择线性回归、支持向量回归、神经网络等；对于分类任务（特别是多类别或结构化数据），可能选择SVM、决策树、神经网络等；对于序列数据或自然语言处理任务，可能选择RNN、LSTM、Transformer等。

3.基于先验知识与领域专家意见：如果领域有明确的物理或逻辑规则，可能优先考虑基于规则的系统或结合专家知识的模型；如果领域规律未知，主要依赖数据驱动。

选择策略需权衡因素包括：数据特性（量、质、类型）、计算资源（算力、时间）、实时性要求、模型可解释性需求、预期精度等。

四、

MLOps是将软件工程的原则和方法应用于机器学习项目，旨在提高模型开发、部署、监控和迭代的效率和可靠性。关键流程通常包括：数据版本控制与管理、模型训练与验证、模型部署（在线/离线）、模型监控（性能、漂移）、A/B测试、模型再训练/更新、以及相关的环境配置与自动化。其中，模型监控的作用是持续跟踪已部署模型在实际生产环境中的表现，检测性能下降（如准确率降低）或数据分布变化（概念漂移），及时触发告警或模型再训练流程，确保AI系统服务的稳定性和持续性。版本控制的作用是管理模型代码、配置文件、训练数据、模型文件等所有相关资产的不同版本，方便追踪变更、回滚错误、复现结果以及协作开发。

五、

可解释AI（XAI）旨在使模型