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2025年人工智能基础知识考试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下关于人工智能（AI）的定义，最准确的是：

A.研究如何让计算机模拟人类的所有行为

B.通过算法使机器具备感知、推理和决策能力

C.仅指基于大数据的统计分析技术

D.特指深度学习与神经网络的应用

答案：B

2.监督学习与无监督学习的核心区别在于：

A.监督学习需要标签数据，无监督学习不需要

B.监督学习使用神经网络，无监督学习使用传统算法

C.监督学习用于分类，无监督学习用于回归

D.监督学习训练速度更快

答案：A

3.以下哪项不是卷积神经网络（CNN）的典型层结构？

A.全连接层

B.池化层

C.循环层（RNN）

D.卷积层

答案：C

4.在自然语言处理（NLP）中，“词嵌入（WordEmbedding）”的主要目的是：

A.将文本转换为结构化表格数据

B.为每个词语分配唯一ID

C.捕捉词语的语义和上下文关系

D.减少文本数据的存储体积

答案：C

5.强化学习中的“奖励函数”主要用于：

A.定义智能体的目标

B.加速模型训练

C.提高预测准确率

D.防止过拟合

答案：A

6.以下哪项属于生成式AI技术？

A.图像分类（如ResNet）

B.机器翻译（如Transformer）

C.文本生成（如GPT系列）

D.异常检测（如孤立森林）

答案：C

7.在机器学习中，“过拟合（Overfitting）”的表现是：

A.模型在训练集和测试集上的准确率都很低

B.模型在训练集上准确率高，测试集上准确率低

C.模型训练速度过慢

D.模型参数数量过少

答案：B

8.Transformer模型的核心创新是：

A.引入循环结构处理序列数据

B.使用自注意力机制捕捉长距离依赖

C.采用卷积操作提取局部特征

D.结合强化学习优化生成过程

答案：B

9.以下哪项不属于AI伦理的核心问题？

A.算法偏见与歧视

B.数据隐私保护

C.模型参数量大小

D.人工智能的责任归属

答案：C

10.在计算机视觉中，“目标检测（ObjectDetection）”与“图像分类（ImageClassification）”的主要区别是：

A.目标检测需要定位物体位置，分类只需判断整体类别

B.目标检测使用CNN，分类使用RNN

C.目标检测处理静态图像，分类处理视频

D.目标检测不需要标签数据

答案：A

二、填空题（每空2分，共20分）

1.人工智能的三大学派包括符号主义、连接主义和__________。

答案：行为主义

2.机器学习中，常用的损失函数“交叉熵损失（CrossEntropyLoss）”主要用于__________任务。

答案：分类

3.深度学习中，ReLU激活函数的数学表达式是__________。

答案：f(x)=max(0,x)

4.自然语言处理中，BERT模型的全称是__________。

答案：双向编码器表示来自Transformer（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）

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__________。

答案：奖励（Reward）

6.计算机视觉中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的主要优势是__________。

答案：实时检测（或快速推理）

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

答案：判别器（Discriminator）

8.在特征工程中，“归一化（Normalization）”的目的是__________。

答案：消除特征量纲差异（或统一特征尺度）

9.多模态AI指的是融合__________、文本、语音等多种类型数据的人工智能技术。

答案：图像（或视觉）

10.AI安全中的“对抗攻击（AdversarialAttack）”是指通过__________使模型做出错误预测的攻击方式。

答案：微小扰动（或精心构造的输入）

三、简答题（每题8分，共40分）

1.简述监督学习、无监督学习和强化学习的核心区别，并各举一例典型应用场景。

答案：