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2025年人工智能基础知识考试试卷及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项不属于人工智能的核心研究方向？

A.计算机视觉

B.量子计算

C.自然语言处理

D.强化学习

2.监督学习与无监督学习的主要区别在于：

A.是否需要人工标注数据

B.模型是否包含隐藏层

C.训练目标是分类还是回归

D.是否使用梯度下降优化

3.在神经网络中，ReLU激活函数的主要优点是：

A.避免梯度消失

B.输出范围在(0,1)

C.计算复杂度低

D.支持多分类任务

4.以下哪项是Transformer模型的核心机制？

A.循环神经网络（RNN）

B.注意力机制（Attention）

C.卷积操作（Convolution）

D.残差连接（ResidualConnection）

5.对于图像分类任务，以下哪种神经网络结构最常用？

A.多层感知机（MLP）

B.卷积神经网络（CNN）

C.循环神经网络（RNN）

D.自编码器（Autoencoder）

6.强化学习中的“奖励函数”主要用于：

A.生成训练数据

B.评估模型预测精度

C.指导智能体（Agent）的决策

D.优化网络参数初始化

7.以下哪项属于自然语言处理（NLP）中的“语义理解”任务？

A.文本分词

B.情感分析

C.拼写纠错

D.文本换行

8.在机器学习中，“欠拟合”通常是指：

A.模型在训练集上表现差，测试集上表现更差

B.模型在训练集上表现好，测试集上表现差

C.模型参数过多导致复杂度太高

D.训练数据量不足导致无法捕捉规律

9.以下哪种算法属于生成式模型？

A.逻辑回归（LogisticRegression）

B.支持向量机（SVM）

C.朴素贝叶斯（NaiveBayes）

D.k近邻（k-NN）

10.大语言模型（如GPT-4）的训练通常采用：

A.单任务监督学习

B.多模态无监督预训练+指令微调

C.强化学习仅优化奖励函数

D.小样本学习（Few-shotLearning）但不微调

二、填空题（每空1分，共10分）

1.人工智能的三要素是数据、算法和__________。

2.机器学习中，常用的损失函数“交叉熵”适用于__________任务。

3.卷积神经网络（CNN）中，“池化层”的主要作用是__________。

4.Transformer模型中的“多头注意力”通过__________增强模型对不同特征的捕捉能力。

5.强化学习的核心要素包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和__________。

6.自然语言处理中，“词嵌入（WordEmbedding）”的作用是将离散的词语转化为__________。

7.过拟合的解决方法通常包括增加训练数据、正则化和__________。

8.生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和__________两部分组成。

9.计算机视觉中，“目标检测”任务需要同时输出目标的__________和类别。

10.大模型训练中，“参数高效微调（PEFT）”技术通过仅调整__________降低计算成本。

三、简答题（每题6分，共30分）

1.简述机器学习中“特征工程”的主要步骤及其重要性。

2.对比循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）的差异，说明LSTM解决了RNN的什么问题。

3.解释自然语言处理中的“上下文感知（Context-aware）”模型（如BERT）与传统词嵌入（如Word2Vec）的核心区别。

4.列举强化学习中“策略梯度（PolicyGradient）”与“值函数（ValueFunction）”方法的主要区别，并各举一例算法。

5.说明计算机视觉中“迁移学习”的应用场景及典型实现方式（如预训练模型微调）。

四、应用题（每题10分，共20分）

1.设计一个基于深度学习的“猫狗图像分类”任务的训练流程，需包含数据预处理、模型架构选择、训练参数设置及评估指标。

2.某电商平台需构建“商品评论情感分析”模型（分类任务：正向/中性/负向），现有10万条带标注的历史评论数据。请设计一个技术方案，包括数据预处理、模型选择（需说明理由）、训练策略及效果验证方法。

五、论述题（20分）

结合当前人工智能技术