2025年超星尔雅学习通《人工智能算法与应用实践》章节测试题库及答案解析.docxVIP

2025年超星尔雅学习通《人工智能算法与应用实践》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.人工智能的核心是（）

A.大数据

B.算法

C.硬件设施

D.人工神经网络

答案：B

解析：人工智能的核心是算法，算法是人工智能实现智能行为的根本途径。大数据是人工智能发展的重要基础，硬件设施是人工智能运行的支撑环境，人工神经网络是人工智能中的一种重要算法模型，但不是核心。人工智能通过算法实现对数据的处理和学习，从而模拟人类的智能行为。

2.以下哪种技术不属于机器学习范畴？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.神经网络

D.贝叶斯网络

答案：D

解析：决策树、支持向量机和神经网络都属于机器学习中的监督学习或无监督学习方法，而贝叶斯网络是一种概率图模型，主要用于处理不确定性知识表示和推理，虽然它可以用于机器学习任务，但通常不被归类为典型的机器学习算法。

3.在神经网络中，用于计算节点之间加权输入和的组件是（）

A.激活函数

B.权重

C.偏置

D.输出层

答案：B

解析：在神经网络中，权重用于计算节点之间加权输入的和，这是神经网络进行计算的基础。激活函数用于引入非线性因素，偏置用于调整神经元的输出范围，输出层是神经网络的最后一层，用于产生最终输出结果。

4.决策树算法中，用于选择分裂属性的常用指标是（）

A.信息熵

B.熵增益

C.基尼系数

D.信息增益率

答案：C

解析：决策树算法中，常用的分裂属性选择指标包括信息熵、熵增益、基尼系数和信息增益率。其中，基尼系数是衡量数据不纯度的一种指标，基尼系数越小，表示数据越纯，通常用于分类树的分裂属性选择。

5.以下哪种算法适用于无监督学习任务？（）

A.线性回归

B.逻辑回归

C.K-means聚类

D.支持向量机

答案：C

解析：线性回归和逻辑回归属于监督学习算法，用于有标签数据的回归和分类任务。K-means聚类是一种无监督学习算法，用于对数据进行分组聚类。支持向量机既可以用于监督学习，也可以用于无监督学习，但其典型应用是监督学习中的分类和回归任务。

6.在深度学习中，用于控制模型复杂度和防止过拟合的常见技术是（）

A.数据增强

B.正则化

C.批归一化

D.梯度下降

答案：B

解析：在深度学习中，正则化是一种常用的技术，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。数据增强是通过变换原始数据生成更多训练样本的技术，批归一化是用于加速训练和稳定模型参数的技术，梯度下降是优化算法，用于更新模型参数。

7.以下哪种模型通常用于自然语言处理任务？（）

A.卷积神经网络

B.递归神经网络

C.生成对抗网络

D.自编码器

答案：B

解析：递归神经网络（RNN）是一种常用于自然语言处理任务的模型，特别是处理序列数据。卷积神经网络主要用于图像处理，生成对抗网络用于生成数据和图像生成任务，自编码器主要用于降维和特征学习。

8.在强化学习中，智能体通过与环境交互获得反馈，反馈的形式通常是（）

A.标签数据

B.奖励或惩罚

C.预测结果

D.真实值

答案：B

解析：在强化学习中，智能体通过与环境交互获得反馈，反馈的形式通常是奖励或惩罚，用于指导智能体学习最优策略。标签数据是监督学习中使用的反馈形式，预测结果和真实值是监督学习和无监督学习中使用的评估指标。

9.以下哪种技术不属于深度学习框架？（）

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Keras

D.Scikit-learn

答案：D

解析：TensorFlow、PyTorch和Keras都是常用的深度学习框架，而Scikit-learn是一个主要用于机器学习的库，包含多种机器学习算法和工具，但不属于深度学习框架。

10.在人工智能应用中，用于识别图像中的物体通常采用（）

A.决策树

B.支持向量机

C.卷积神经网络

D.神经网络

答案：C

解析：在人工智能应用中，用于识别图像中的物体通常采用卷积神经网络（CNN），因为CNN特别适合处理图像数据，能够自动提取图像特征，并在图像识别任务中表现出色。决策树和支持向量机主要用于分类任务，但不是图像识别的首选。神经网络是一个更广泛的概念，卷积神经网络是神经网络的一种。

11.以下哪种方法不属于数据预处理技术？（）

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据增强

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理是机器学习流程中的重要步骤，主要包括数据清洗（处理缺失值、异常值等）、特征选择（选择重要特征）和特征工程（构造新特征）等。数据增强是通过变换原始数据生成更多训练样本的技术。模型训练是利用预处理后的数据来训练机器学习模型的过