1、
2025年大学大四（人工智能技术）算法测试实务阶段测试题
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共30分）
（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
1. 以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法？（ ）
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 神经网络算法
D. 聚类算法
2. 在深度学习中，用于处理图像分类任务的经典卷积神经网络是（ ）。
A. LeNet
B. AlexNet
C. VGG
D. 以上都是
3. 以下关于梯度下降算法的说法，
2、错误的是（ ）。
A. 梯度下降是一种迭代优化算法
B. 它通过不断调整参数来最小化损失函数
C. 步长越大，收敛速度越快
D. 可能会陷入局部最优解
4. 以下哪个不是常见的自然语言处理任务？（ ）
A. 机器翻译
B. 图像识别
C. 文本分类
D. 情感分析
5. 对于一个简单的线性回归模型y = wx + b，其中w和b是参数，损失函数通常采用（ ）。
A. 交叉熵损失
B. 均方误差损失
C. 绝对值损失
D. 以上都不是
6. 在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略，以下哪种方法不属于强化学习的策略学习方法？（ ）
A. Q-lea
3、rning
B. 深度Q网络
C. 蒙特卡洛方法
D. 梯度下降法
第II卷（非选择题 共70分）
w7（10分）
请简要描述一下什么是人工智能算法，并列举至少三种常见的人工智能算法及其应用场景。
w8（15分）
在机器学习中，模型评估是非常重要的环节。请阐述常用的模型评估指标有哪些，并说明它们分别适用于什么类型的问题。
w9（15分）
材料：随着人工智能技术的发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。例如在安防领域，通过人脸识别可以实现门禁控制、监控视频中的人员识别等功能。在金融领域，人脸识别可用于身份验证，保障账户安全。
问题：请分析人脸识别技术在应用
4、过程中可能面临的挑战，并提出相应的解决措施。
w10（20分）
材料：在自然语言处理中，文本生成是一个重要的研究方向。例如，通过训练模型可以生成新闻报道、故事等文本。但生成的文本质量参差不齐，需要不断优化模型。
问题：请描述一种文本生成模型的工作原理，并分析如何提高文本生成的质量。
w11（20分）
材料：在深度学习中，卷积神经网络（CNN）在图像识别等任务中表现出色。它通过卷积层、池化层等对图像进行特征提取和分类。
问题：请详细说明卷积层和池化层的作用，并举例说明CNN在实际图像识别任务中的应用效果。
答案：1. D 2. D 3. C 4. B 5. B
5、 6. D
w7：人工智能算法是让计算机模拟人类智能进行问题求解和决策的一系列方法。常见算法有：决策树算法，用于分类和预测，如医疗诊断、信用评估等；支持向量机算法，在模式识别等领域应用广泛，如手写字符识别；神经网络算法，可用于图像识别、语音识别等，如安防监控中的人脸识别。
w8：常用模型评估指标有：准确率，适用于分类问题，衡量预测正确的样本比例；召回率，用于关注正例被正确预测的比例，如在疾病诊断中；F1值，综合考虑准确率和召回率；均方误差，用于回归问题，衡量预测值与真实值的误差平方均值。
w9：挑战：光照变化会影响识别效果，解决措施是采用光照预处理技术；遮挡问题，可通过多角度摄像头或多模态识别解决；不同种族和年龄的面部差异，需增加训练数据多样性。
w10：一种文本生成模型如循环神经网络（RNN），通过循环结构处理序列数据。工作原理是根据输入序列不断更新隐藏状态并生成输出。提高质量措施：增加训练数据量；优化模型结构；采用注意力机制关注重要部分。
w11：卷积层作用是通过卷积核提取图像局部特征，如提取图像边缘、纹理等。池化层用于降低数据维度，减少计算量，如最大池化、平均池化。在图像识别中，CNN可准确识别物体，如在安防监控中识别人员、车辆，在医疗影像中识别病变等。
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