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2025年安徽省职业技能竞赛(人工智能训练师赛项)考试题库及答案

一、理论知识题

（一）单项选择题

1.以下哪项不属于人工智能训练师在数据标注阶段的核心任务？

A.定义标注规则

B.选择模型优化算法

C.校验标注结果一致性

D.处理标注歧义案例

答案：B（数据标注阶段主要涉及规则定义、结果校验和歧义处理，模型优化属于训练阶段任务）

2.针对图像目标检测任务，若需标注“交通信号灯”的位置及颜色状态（红/黄/绿），最合理的标注方式是？

A.仅用矩形框标注位置

B.矩形框标注位置+属性字段记录颜色

C.多边形框标注轮廓+颜色分类标签

D.关键点标注信号灯顶点

答案：B（目标检测需定位+分类，矩形框定位效率高，属性字段补充颜色状态更符合实际需求）

3.在文本情感分析任务中，若训练集包含80%“积极”样本、20%“消极”样本，最可能导致模型出现的问题是？

A.过拟合

B.欠拟合

C.对“消极”类别的召回率低

D.对“积极”类别的准确率低

答案：C（样本不平衡时，模型易偏向多数类，导致少数类（消极）的召回率下降）

4.以下哪种技术可有效缓解深度学习模型的过拟合问题？

A.增加训练数据量

B.减少网络层数

C.提高学习率

D.移除激活函数

答案：A（增加数据量可提升模型泛化能力；减少层数可能导致欠拟合，提高学习率或移除激活函数可能破坏模型表达能力）

5.评估对话系统意图识别效果时，“用户实际意图为‘查询天气’，模型预测为‘查询天气’”属于哪类结果？

A.真阳性（TP）

B.假阳性（FP）

C.真阴性（TN）

D.假阴性（FN）

答案：A（预测与实际一致且为正类，属于真阳性）

（二）判断题

1.数据标注中，标注员只需严格按照规则操作，无需理解业务场景。（）

答案：×（标注员需结合业务场景理解标签含义，否则可能因规则歧义导致标注错误）

2.在模型训练中，验证集（ValidationSet）的作用是调整超参数，测试集（TestSet）的作用是评估最终模型性能。（）

答案：√（验证集用于调参，测试集用于无偏评估模型泛化能力）

3.对于时序数据（如用户行为序列），循环神经网络（RNN）比卷积神经网络（CNN）更适合处理。（）

答案：√（RNN通过隐状态捕获时序依赖，CNN更擅长空间特征提取）

4.模型训练时，若训练损失持续下降但验证损失上升，说明模型可能出现了欠拟合。（）

答案：×（训练损失下降、验证损失上升是典型的过拟合表现）

5.图像数据增强（DataAugmentation）中的“随机裁剪”操作可能导致标注信息（如目标位置）失效。（）

答案：√（裁剪可能改变目标在图像中的相对位置，需同步调整标注框坐标）

（三）简答题

1.简述数据清洗在人工智能训练中的关键作用及主要步骤。

答案：数据清洗是提升训练数据质量的核心环节，直接影响模型性能。关键作用包括：去除噪声数据（如错误标注、重复样本）、修正异常值（如超出合理范围的数值）、处理缺失值（避免模型训练时崩溃），确保数据分布与实际应用场景一致。主要步骤：①数据概览（统计缺失率、异常值比例）；②缺失值处理（删除、插值或填充默认值）；③异常值检测（如Zscore法、IQR法）与修正；④重复数据去重；⑤格式统一（如时间字段格式、文本大小写）。

2.对比传统机器学习与深度学习在特征工程上的差异，并说明人工智能训练师在深度学习项目中的特征工程重点。

答案：传统机器学习依赖人工设计特征（如提取文本的TFIDF、图像的HOG特征），特征质量直接决定模型上限；深度学习通过神经网络自动学习特征（如卷积层提取图像边缘、全连接层提取高阶抽象特征），减少人工干预。人工智能训练师在深度学习中的特征工程重点：①数据预处理（如图像归一化、文本分词）；②特征增强（如图像旋转、文本同义词替换）；③处理特征不平衡（如过采样/欠采样、加权损失函数）；④特征筛选（通过模型可解释性工具识别冗余特征）。

3.说明在目标检测模型（如YOLO）训练中，如何通过调整超参数解决“小目标检测效果差”的问题。

答案：小目标检测效果差通常因特征图分辨率不足或感受野过小。调整策略：①增加输入图像分辨率（如从416×416提升至608×608），保留更多小目标细节；②调整锚框（AnchorBox）尺寸，添加更小的预设锚框以匹配小目标比例；③引入多尺度特征融合（如FPN结构），利用浅层高分辨率特征图检测小目标；④降低网络深度（减少下采样次数），避免小目标特征