《人工智能基礎(chǔ)》期末考試試卷附答案

第1頁（共1頁）《人工智能基礎(chǔ)》期末考試試卷附答案一、選擇題(每題2分，共20分)1.以下哪一項(xiàng)是人工智能(AI)的定義？A.研究如何使計(jì)算機(jī)執(zhí)行人類智能任務(wù)的學(xué)科B.開發(fā)能夠自主思考和解決問題的軟件C.利用計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)習(xí)過程D.A、B、C都正確2.以下哪一項(xiàng)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的類型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)3.以下哪一項(xiàng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位？A.節(jié)點(diǎn)B.層D.權(quán)重4.以下哪一項(xiàng)是決策樹算法的主要優(yōu)點(diǎn)？A.解釋性強(qiáng)B.復(fù)雜度高C.運(yùn)行速度快D.需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練5.以下哪一項(xiàng)是支持向量機(jī)(SVM)的主要應(yīng)用場景？A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘二、填空題(每題2分，共20分)6.人工智能的三大任務(wù)是______、______和______。7.樸素貝葉斯分類器是基于______原理進(jìn)行分類的。8.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)主要用于______任務(wù)。9.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模仿了______的神經(jīng)元連接方式。10.最大似然估計(jì)(MLE)是______估計(jì)方法的一種。三、簡答題(每題5分，共30分)11.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。12.什么是過擬合？請簡述過擬合的原因和解決方法。13.請解釋什么是“數(shù)據(jù)增強(qiáng)”，并給出兩個(gè)應(yīng)用場景。14.簡述支持向量機(jī)(SVM)的工作原理。15.請列舉三種常用的優(yōu)化算法，并簡要介紹它們的應(yīng)用場景。四、應(yīng)用題(每題10分，共20分)16.假設(shè)我們有一個(gè)用于識別圖片中貓和狗的數(shù)據(jù)集，其中70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)用于測試集。請簡述您將如何評估模型的性能。17.假設(shè)我們正在使用決策樹進(jìn)行分類任務(wù)，并發(fā)現(xiàn)樹的深度為5時(shí)，訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率為95%，但測試集的準(zhǔn)確率只有80%。請簡述可能的原因，并提出改進(jìn)建議。答案：一、選擇題D.深度學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)A.節(jié)點(diǎn)A.解釋性強(qiáng)C.分類問題二、填空題6.知識表示、推理、學(xué)習(xí)7.貝葉斯定理8.圖像識別9.人腦10.最大似然三、簡答題11.監(jiān)督學(xué)習(xí)是在已知輸入和輸出情況下，通過學(xué)習(xí)算法得到一個(gè)模型，以便對新的輸入進(jìn)行預(yù)測。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是在沒有l(wèi)abeled數(shù)據(jù)的情況下，通過學(xué)習(xí)算法得到數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或規(guī)律。13.數(shù)據(jù)增強(qiáng)是通過人工方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，以擴(kuò)充訓(xùn)練集的方法。應(yīng)用場景包括圖像識別、自然語言處理等。14.SVM是一種用于分類和回歸分析的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它通過找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開，使得兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離最大化。15.常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等。梯度下降法適用于大規(guī)模問題，牛頓法和共軛梯度法適用于大規(guī)模優(yōu)化問題。四、應(yīng)用題16.評估模型性能的方法包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。可以使用交叉驗(yàn)證方法來評估模