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2025年人工智能基础知识考试试题及答案

一、单项选择题（共15题，每题2分，共30分）

1.以下哪项不属于机器学习的基本假设？

A.数据独立同分布

B.相似输入具有相似输出

C.训练集与测试集分布一致

D.模型参数可无限调整

2.在神经网络中，使用ReLU激活函数的主要目的是：

A.解决梯度消失问题

B.增加模型非线性表达能力

C.加速收敛速度

D.以上均正确

3.自然语言处理（NLP）中，以下哪项任务属于生成任务？

A.情感分析

B.机器翻译

C.实体识别

D.文本分类

4.支持向量机（SVM）的核心思想是：

A.最大化类别间间隔

B.最小化训练误差

C.优化交叉熵损失

D.构建决策树结构

5.以下哪项是强化学习中“奖励延迟”问题的典型场景？

A.图像分类中样本标注错误

B.机器人走迷宫时仅在终点获得奖励

C.推荐系统中用户点击行为实时反馈

D.语音识别中的上下文依赖

6.在卷积神经网络（CNN）中，卷积核的作用是：

A.降低数据维度

B.提取局部特征

C.增强全局依赖

D.平衡类别分布

7.以下哪种方法可用于解决深度学习中的过拟合问题？

A.增加模型层数

B.减少训练数据量

C.应用Dropout层

D.提高学习率

8.Transformer模型中，自注意力机制的计算基于：

A.输入序列的位置编码

B.查询（Query）、键（Key）、值（Value）的点积

C.循环神经网络的隐藏状态

D.卷积操作的滑动窗口

9.以下哪项不属于监督学习的典型应用？

A.垃圾邮件分类（标注好的邮件数据集）

B.客户分群（无标签的消费数据）

C.房价预测（包含历史房价和特征的数据集）

D.人脸识别（带标签的人脸图像库）

10.在决策树算法中，信息增益的计算依赖于：

A.基尼系数

B.熵的减少量

C.均方误差

D.互信息

11.生成对抗网络（GAN）由以下哪两部分组成？

A.生成器与判别器

B.编码器与解码器

C.卷积层与全连接层

D.前馈网络与循环网络

12.以下关于迁移学习的描述，错误的是：

A.利用源领域知识提升目标领域性能

B.通常需要目标领域有大量标注数据

C.可通过微调预训练模型实现

D.适用于数据稀缺的场景

13.计算机视觉中，目标检测任务的输出通常包括：

A.图像类别标签

B.目标的边界框与类别

C.图像分割掩码

D.图像风格转换结果

14.以下哪种损失函数适用于二分类问题？

A.均方误差（MSE）

B.交叉熵损失（CrossEntropy）

C.绝对误差（MAE）

D.余弦相似度

15.人工智能伦理中，“算法歧视”的主要原因是：

A.计算资源分配不均

B.训练数据存在偏见

C.模型参数过多

D.推理速度过慢

二、填空题（共10题，每题2分，共20分）

1.机器学习中，将数据分为训练集、验证集和测试集的目的是________。

2.循环神经网络（RNN）的主要缺陷是________。

3.在K近邻（KNN）算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和________。

4.深度学习中，BatchNormalization（批量归一化）的作用是________。

5.自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）的典型模型包括Word2Vec、GloVe和________。

6.强化学习的三要素是状态、动作和________。

7.卷积神经网络中，池化层的主要作用是________。

8.决策树剪枝的目的是________。

9.生成对抗网络（GAN）训练时，生成器的目标是________，判别器的目标是________。

10.人工智能的三大分支是符号主义、连接主义和________。

三、简答题（共5题，每题6分，共30分）

1.简述监督学习、无监督学习和半监督学习的区别，并各举一例。

2.解释梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MinibatchGD）的差异及适用场景。

3.说明Transformer模型中“多头注意力”（MultiHeadAttention）的作用。

4.什么是过拟合？请列举至少3种解决过拟合的方法。

5.简述计算机视觉中“图