| 索 引 号： | K16385798/202507-00036 | 组配分类： | 职业培训信息发布 |
| 发布机构： | 雨山区人社局 | 文 号： | 无 |
| 成文日期： | 名 称： | 2025年马鞍山市人工智能训练师职业技能竞赛技术文件 | |
| 关 键 词： | 政务公开 | ||
| 索 引 号： | K16385798/202507-00036 |
| 组配分类： | 职业培训信息发布 |
| 发布机构： | 雨山区人社局 |
| 文 号： | 无 |
| 成文日期： | |
| 名 称： | 2025年马鞍山市人工智能训练师职业技能竞赛技术文件 |
| 关 键 词： | 政务公开 |
2025年马鞍山市人工智能训练师职业技能竞赛技术文件
一、工种介绍
（一）职业名称：人工智能训练师
（二）职业定义：使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。
（三）面向人群
1.从事人工智能AI算法训练、测试和优化等方向的工作的相关人员；
2.从事AI模型设计和优化等方向的工作；
3.数据审核员、数据采集员、数据标注员等从事AI智能人员；
4.报考人员所从事的相关职业：人工智能工程技术人员、呼叫中心服务员、电子商务师等职业；
5.报考人员所学的相关专业：电工电子类、信息类等专业。
二、竞赛命题标准
竞赛命题标准以国家职业标准人工智能训练师高级工（三级）要求为基础，结合当前社会对人工智能技术发展水平和从业人员的要求并适当增加相关新知识、新技能和新技术。
三、竞赛命题原则
依据国家职业技能标准，注重基本技能，体现现代技术。弘扬“爱岗敬业、精益求精”的工匠精神，在命题内容上力求体现以“职业活动为导向，以职业技能为核心”的指导思想，考核职业综合能力，并对高技能人才培养起到示范指导作用。
四、竞赛内容与时间
（一）竞赛内容
竞赛包括理论知识和操作技能两部分。
（二）竞赛时间及计分办法
1．理论知识竞赛采取笔试的形式进行，时间100分钟，满分100分，占比赛总成绩的30%；
2. 技能操作竞赛采取上机实操的形式进行，总时间150分钟，满分100分，占比赛总成绩的70%。
（三）成绩计算
竞赛总成绩（总分）由理论知识和技能操作竞赛两部分成绩组成。最终比赛名次以总分从高到低进行排序，如总分相同则优先根据技能操作考核成绩排序，成绩取小数点后两位。
五、竞赛范围、类型及其它
（一）竞赛范围
1 职业道德
1.1 职业道德基本知识
1.2 职业守则
(1) 忠于职守，爱岗敬业。
(2) 讲究质量，注重信誉。
(3）积极进取，团结协作。
(4）遵纪守法，讲究公德。
2 基础知识
2.1 数据集处理
(1) 数据采集基础知识。
(2) 数据清洗等预处理步骤。
2.2模型训练基础
(1) 机器学习经典算法模型训练、模型验证及评测。
(2) 深度学习基础。
2.3 Linux操作系统基础
2.4相关法律、法规知识
（二）考核模块
1. 理论知识竞赛
重点考察人工智能训练师基础理论。试题类型：单项选择题、多项选择题、判断题等。
2. 技能操作竞赛
技能操作考核通过上机实操全面考察选手对人工智能实际工程问题进行分析与解决等能力。主要包括：
1）数据准备及处理：数据读取、清洗等。占技能操作成绩的10%。
2）模型选择能力：根据特定任务选择合适的机器学习算法和模型（如线性回归、对数几率回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习、降维、聚类、梯度下降等）。占技能操作成绩的10%。
3）模型训练。灵活使用Jupyter Notebook软件、Python语言进行模型训练。占技能操作成绩的40%。
4）模型调参。占技能操作成绩的10%。
5）模型性能评估：回归问题评价方法（均方误差、中值绝对误差等）、分类问题评价方法（准确率、召回率、精确率、ROC曲线等）。占技能操作成绩的10%。
6）技术文档撰写：将问题分析与解决的过程以图文并茂的形式进行技术文档的撰写。占技能操作成绩的20%。
六、评分标准及裁判员守则
（一）评分标准
参照《人工智能训练师国家职业标准》三级技能考核标准及相关标准、规范要求进行评分，全面评价参赛选手的职业能力，本着“科学严谨、公正公平、标准规范”的原则制定评分标准。
(二）裁判员守则
1．维护赛事活动的严肃性和权威性，遵守评选工作职业道德，展现裁判良好的社会形象。
2．严格掌握评判标准，严格按照评分标准要求评分，不打关系分，不打感情分，不打人情分，坚持公正、公平原则。
3．廉洁自律，不徇私情，不准单独与选手、领队和技术指导接触，不得接受有损裁判形象的宴请和馈赠，一经发现，取消裁判员资格。
4．自觉接受大赛组委会的监督，以严肃、认真的态度对待每一环节，确保大赛顺利进行。
七、技能操作竞赛场地与设施
竞赛工位标有醒目的工位编号。每个工位配备1套竞赛设备，且提供不少10%的备用机。
八、竞赛规则
（一）赛场规则
1．赛场所有人员（赛场管理与组织人员、裁判员、参赛人员以及观摩人员）不得在竞赛现场内外吸烟，不听劝阻者给予通报批评或清退比赛现场，造成严重后果的将依法处理。
2．未经允许不得使用和移动竞赛场内的任何设施设备（包括消防器材等），工具使用后放回原处。
3．选手在竞赛中必须遵守赛场的各项规章制度和操作规程，安全、合理的使用各种设施设备和工具，出现严重违章操作设备的，裁判视情节轻重进行批评和终止比赛。
4．选手参加技能操作竞赛前，应认真学习竞赛项目安全操作规程。竞赛中如发现问题应及时解决，无法解决的问题应及时向裁判员报告，裁判员视情况予以判定，并协调处理。
5．参赛选手不得触动非竞赛用仪器设备，对竞赛仪器设备造成损坏，由当事人承担赔偿责任（视情节而定），并通报批评；参赛选手若出现恶意破坏仪器设备等情节严重者将依法处理。
6．比赛期间所有进入赛区车辆、人员需凭证入内，并主动向工作人员出示。
7．各类人员须严格遵守赛场规则，严禁携带比赛严令禁止的物品入内。
8．严禁携带易燃易爆等危险品入内。
9．赛场必须留有安全通道。必须配备灭火设备。赛场应具备良好的通风、照明和操作空间的条件。做好竞赛安全、健康和公共卫生及突发事件预防与应急处理等工作。
10．安保人员发现安全隐患及时通报赛场负责人员。
11．如遇突发严重事件，在安保人员指挥下，迅速按紧急疏散路线撤离现场。
12．赛场必须配备医护人员和药品。
（二）参赛选手规则
1. 参赛选手应严格遵守赛场纪律，着装整洁，服从大赛执委会的指挥和安排，爱护大赛场地的设备和器材。
2. 比赛过程中，参赛选手在指定区域进行操作，不得跨越区域干扰到其他选手比赛，不得大声喧哗。如果裁判员提示注意后仍无效，将酌情扣分，情节严重的终止其比赛。
3. 比赛期间，参赛选手和裁判员需要上缴个人通讯工具和存储设备等电子产品；参赛选手不得使用个人笔记本电脑。
4. 参赛选手在比赛过程中不得擅自离开赛场，如有特殊情况，须经监场裁判同意后作特殊处理。
5. 在比赛过程中，如果出现电源问题影响比赛，参赛选手不得自行处理，请举手示意，由赛场工作人员解决。
6. 参赛选手在比赛过程中，如遇问题须举手向裁判人员提问；比赛过程中如发生机器故障，应及时向监场裁判员报告，裁判员视具体情况予以判定，并协调处理。
7. 当听到比赛结束命令时，参赛选手应立即停止所有操作，不得以任何理由拖延比赛时间。离开赛场时，不得将与比赛有关的物品带离现场。
九、时段安排表
|
日期 |
安排事项 |
|
2025年8月2日 |
理论知识竞赛 |
|
2025年8月10日 |
技能操作竞赛 |
十、申诉与仲裁
（一）申诉
1.参赛队对不符合竞赛规定的设备、工具、量具，有失公正的评判，以及对工作人员的违规行为等可提出申诉。
2.申诉应在竞赛结束后1小时内提出，超时不予受理。申诉时，应按照规定的程序由参赛队领队向相应赛项仲裁工作组递交书面申诉报告。报告应对申诉事件的现象、发生的时间、涉及到的人员、申诉依据与理由等进行充分、实事求是的叙述。事实依据不充分、仅凭主观臆断的申诉不予受理。申诉报告须有申诉的参赛选手、领队签名。
3.赛项仲裁工作组收到申诉报告后，应根据申诉事由进行审查，6小时内书面通知申诉方，告知申诉处理结果，如不受理申诉，要说明理由。
4.申诉人不得无故拒不接受处理结果，不允许采取过激行为刁难、攻击工作人员，否则视为放弃申诉。
（二）仲裁
大赛组委会办公室选派人员组成仲裁工作组。仲裁工作组在接到申诉后的2小时内组织复议，并及时反馈复议结果。仲裁工作组的仲裁结果为最终结果。
十一、其 他
1、本技术文件适用于本次大赛人工智能训练师竞赛项目。
2、本技术文件的最终解释权归大赛组委会技术组。
3、赛前公布的样题仅供参赛选手参考，实际竞赛以现场公布的竞赛题目为准。
十二：附件
附件1：人工智能训练师理论知识竞赛样题（含答案）
附件2：技能操作竞赛参考样题
附件3：技能操作参考评分标准
附件1：人工智能训练师理论考试竞赛样题（含答案）
一、单选题
1.盲目搜索策略不包括下列那个（）。
A、广度优先搜索
B、深度优先搜索
C、有界深度优先搜索
D、全局择优搜索
答案：D
2.对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（）。
A、回归
B、分类
C、聚类
D、强化
答案：C
3.在大模型中使用的“残差连接”有什么目的？
A、增加网络深度
B、减少计算量
C、帮助梯度流动
D、限制模型容量
答案：C
4."隐马尔可夫模型"（HMM）主要用于解决什么问题？
A、图像识别
B、语音识别
C、文本分类
D、社交网络分析
答案：B
5.在深度学习中，Dropout是一种常用的正则化技术，它主要作用于什么阶段？
A、数据预处理阶段
B、激活函数之后
C、全连接层之后
D、池化层之后
答案：B
6.下列哪个选项不属于树的遍历方式？
A、前序遍历
B、中序遍历
C、后序遍历
D、层次遍历
答案：D
7.在数据挖掘项目中，通常第一步进行的是？
A、模型训练
B、特征工程
C、数据清洗
D、结果评估
答案：C
8."网格搜索"（gridsearch）通常用于什么目的？
A、数据预处理
B、特征选择
C、超参数调优
D、模型融合
答案：C
9.（）是机器学习较早的研究方向，起源于英国数学家托马斯.贝叶斯在1763年发表的一篇论文中提到的贝叶斯定理。
A、决策树
B、随机森林
C、人工神经网络
D、贝叶斯学习
答案：D
10.假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：①如果数据量较少，容易发生过拟合。②如果假设空间较小，容易发生过拟合。关于这两句话，下列说法正确的是?
A、①和②都错误
B、①正确，②错误
C、①错误，②正确
D、①和②都正确
答案：B
11.线性回归方程y=-2x+7揭示了割草机的剩余油量（升）与工作时间（小时）的关系，以下关于斜率描述正确的是：（）。
A、割草机可以被预测到的油量是2升
B、割草机每工作1小时大约需要消耗7升油
C、割草机每工作1小时大约需要消耗2升油
D、割草机工作1小时后剩余油量是2升
答案：C
12.深度学习中的"梯度消失"问题常见于哪种类型的网络结构？
A、卷积神经网络(CNN)
B、稠密神经网络(DenseNet)
C、循环神经网络(RNN)
D、自编码器(Autoencoder)
答案：C
13.以下哪个是计算机视觉中常用的图像金字塔表示方法？
A、高斯金字塔
B、Laplacian金字塔
C、Pyramidrepresentation
D、所有以上选项
答案：D
14.数据产品开发中，需要综合考虑三个不同的指标，下列哪项不是三项指标之一？
A、查全率
B、查准率
C、响应时间
D、响应速度
答案：A
15."Fisher判别分析"（FDA）在机器学习中通常用于什么目的？
A、数据可视化
B、降维
C、增加模型的预测力
D、建立概率模型
答案：B
16.在深度学习中，空间金字塔池化层（SpatialPyramidPooling）主要用于解决什么问题？
A、增加模型的深度
B、减少计算量
C、处理不同尺寸的输入
D、加速梯度下降
答案：C
17.在深度学习中，大模型常见的优化算法是？
A、梯度下降
B、遗传算法
C、线性回归
D、支持向量机
答案：A
18.用于度量样本点之间距离的距离度量函数有（）。
A、连续属性距离度量函数
B、离散属性距离度量函数
C、混合属性距离度量函数
D、以上都是
答案：D
19.大模型通常需要大量的数据来做什么？
A、验证模型效果
B、初始化参数
C、防止过拟合
D、降低计算成本
答案：C
20.有统计显示，在未来，非结构化数据的占比将达到()以上。
A、0.6
B、0.7
C、0.8
D、0.9
答案：D
21.以下哪个是无监督学习的例子？
A、支持向量机
B、神经网络
C、K-means聚类
D、线性回归
答案：C
22.以下哪种方法不是用来评估机器学习模型的性能？
A、精确度
B、召回率
C、均方误差
D、排序损失
答案：D
23.大模型的一个主要缺点是什么？
A、高准确率
B、快速收敛
C、难以解释
D、无需调参
答案：C
24.基于学习策略进行分类，机器学习可分为（）。
A、模拟人脑的机器学习和采用数学方法的机器学习
B、归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习
C、监督学习、无监督学习、强化学习
D、结构化学习、非结构化学习
答案：C
25.大模型的能源效率通常如何？
A、非常高
B、一般
C、非常低
D、与小模型相同
答案：C
26.知识图谱可以用来解决什么问题？
A、数据孤岛
B、网络延迟
C、硬件故障
D、软件兼容性
答案：A
27.数据可视化技术可以将所有数据的特性通过()的方式展现出来
A、文字
B、图
C、表格
D、树
答案：B
28.在强化学习中，Q-learning和SARSA的主要区别是什么？
A、Q-learning使用目标值，而SARSA不使用
B、SARSA使用目标值，而Q-learning不使用
C、Q-learning使用在线学习，而SARSA不使用
D、SARSA使用在线学习，而Q-learning不使用
答案：A
29.机器人技术发展中，哪个学科负责研究如何使机器人具备人类般的决策能力？
A、机械工程
B、计算机科学
C、认知科学
D、生物工程
答案：C
30.从加工程度看，以下()属于数据产品中的应用类产品。
A、洞见与行动
B、实施指南
C、桌面应用
D、语料库
答案：C
31.自然语言处理（NLP）的主要目的是什么？
A、创建能够理解人类语言的计算机程序
B、研究植物生物学
C、开发新的社交媒体平台
D、改进数据库管理系统
答案：A
32.人工智能的主要学派有：符号主义、连接主义和()
A、语义网络
B、行为主义
C、逻辑主义
D、以上没有正确答案
答案：B
33."Stemming"和"lemmatization"相比，通常更快且更简单，但可能不那么准确。这是为什么？
A、因为"stemming"是基于规则的方法，而"lemmatization"考虑了词性
B、因为"lemmatization"是基于规则的方法，而"stemming"考虑了词性
C、因为两者都使用了相同的算法
D、因为"lemmatization"不需要字典查找，而"stemming"需要
答案：A
34.在计算机视觉中，"特征金字塔"主要用于解决什么问题？
A、特征提取
B、尺度变化问题
C、视角变化问题
D、光照变化问题
答案：B
35."微调"大模型是什么意思？
A、调整模型的超参数
B、在特定任务上进一步训练模型
C、减小模型的规模
D、以上都不是
答案：B
36.移动机器人主要依靠哪项技术来进行空间定位？
A、语音识别
B、GPS系统
C、SLAM（同步定位与地图构建）
D、文本分析
答案：C
37.以下哪个是计算机视觉中常用的光流估计算法？
A、Lucas-Kanade方法
B、Horn-Schunck方法
C、Farneback方法
D、所有以上选项
答案：D
38."Laplace分布"在贝叶斯统计中通常与哪项假设相关联？
A、线性回归的残差
B、分类任务的先验概率
C、稀疏信号的重建
D、高斯混合模型的组成部分
答案：C
39.深度学习中的ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数有什么特点？
A、它输出输入值的平方
B、它添加了偏置项
C、它对负值进行压缩
D、它对正值进行放大
答案：C
40.在机器学习中，哪种指标用于衡量分类模型在各类别上的平衡性能？
A、准确率
B、F1分数
C、召回率
D、混淆矩阵
答案：B
41.在深度学习中，"池化层"（poolinglayer）的主要作用是什么？
A、增强模型的平移不变性
B、增加网络的深度
C、加速学习过程
D、连接不同的网络层
答案：A
42.在机器学习中，F1分数是如何计算的？
A、精确度和召回率的平均值
B、真正例和假负例的比例
C、真负例和假正例的比例
D、真正例和假正例的比例
答案：A
43.在人工智能领域，什么是上下文相关建模？
A、仅根据当前输入进行建模
B、考虑输入序列中前面和后面的内容来进行建模
C、忽略输入数据中的噪声进行建模
D、仅根据特定用户的偏好进行建模
答案：B
44.BP神经网络的学习规则是（）。
A、梯度上升法
B、梯度下降法
C、梯度提升法
D、梯度曲线法
答案：B
45.下列哪个选项不属于图的遍历方式？
A、深度优先搜索
B、广度优先搜索
C、层次遍历
D、插入排序
答案：D
46.什么是GAN（生成对抗网络）的主要应用之一？
A、风格迁移
B、超分辨率成像
C、文本分类
D、强化学习
答案：A
47.以下哪个不是深度学习模型的常见特点？
A、多层神经网络
B、依赖大量数据
C、需要手动特征工程
D、强大的表示学习能力
答案：C
48.在强化学习中，策略梯度（PolicyGradient）方法主要用于解决什么问题？
A、模式识别
B、参数估计
C、优化序列决策过程
D、降低计算复杂性
答案：C
49.下列哪个评价指标用于衡量分类模型的性能？
A、均方误差
B、准确率
C、平均绝对误差
D、召回率
答案：B
50.大模型在深度学习中的“深度”通常如何实现？
A、增加层数
B、减少层数
C、使用浅层网络
D、不使用层次结构
答案：A
51.在自然语言处理中，n-gram模型主要用于什么？
A、词性标注
B、分词
C、特征提取
D、情感分析
答案：C
52."自相关"在时间序列分析中指的是什么？
A、序列与其自身在不同时间点的相关程度
B、序列与另一序列的相关程度
C、序列均值的稳定性
D、序列的周期性模式
答案：A
53.什么是生成对抗网络（GAN）？
A、一种用于生成新数据的神经网络架构
B、一种用于分类数据的算法
C、一种用于压缩数据的技术
D、一种用于加密数据的方法
答案：A
54.在机器学习中，"大模型"通常指的是什么？
A、体积庞大的物理机器
B、需要大量计算资源的模型
C、包含许多冗余特征的模型
D、以上都不是
答案：B
55.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为()。
A、Bel≤PIB、el<PI
B、空
C、Bel≥PI
D、Bel>PI
答案：A
56.在数据挖掘中，"过拟合"是指什么现象？
A、模型过于简单，无法捕捉数据中的模式
B、模型过于复杂，对训练数据过度敏感
C、模型的准确度非常高
D、模型的泛化能力很强
答案：B
57.什么是强化学习中的奖励函数？
A、用于评估模型性能的指标
B、用于指导智能体行为的信号，表示采取某个动作后的好坏程度
C、用于选择最佳特征的方法
D、用于生成新数据的技术
答案：B
58.知识图谱中的边称为?
A、连接边
B、关系
C、属性
D、特征
答案：B
59.()的本质是一种逼近离散值目标函数的过程。
A、基于实例学习
B、概念学习
C、决策树学习
D、人工神经网络学习
答案：C
60.决策树中的分类结果是最末端的节点，这些节点称为?（）
A、根节点
B、父节点
C、子节点
D、叶节点
答案：D
61.GPT-3是由哪家公司开发的？
A、Google
B、Facebook
C、Microsoft
D、OpenAI
答案：D
62.K-均值聚类算法中，K代表什么？
A、数据集的大小
B、聚类的数量
C、特征的数量
D、迭代次数
答案：B
63.人工智能的分类()
A、GN和AG
B、ANI和ANG
C、ANG和AGI
D、ANI和AGI
答案：D
64.在机器学习中，过拟合指的是什么现象？
A、模型在训练集上表现不佳
B、模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
C、模型无法收敛
D、模型过于简单
答案：B
65.大模型在预测时通常如何平衡计算效率和准确性？
A、使用更小的批量大小
B、降低学习率
C、使用蒸馏技术
D、增加更多层
答案：C
66.在训练大型模型时，为了防止过拟合，常用的技术是？
A、增大批量大小
B、增加训练轮次
C、应用正则化技术
D、减小批量大小
答案：C
67.在机器学习中，偏差（bias）和方差（variance）之间有什么关系？
A、它们总是相互独立
B、它们总是相互依赖
C、增加一个会导致另一个减少
D、它们总是同时增加
答案：C
68.人工智能的目的是让机器能够()
A、具有智能
B、和人一样工作
C、完全代替人的大脑
D、模拟、延伸和扩展人的智能
答案：D
69.在方差分析中，()反映的是样本数据与其组平均值的差异。
A、总离差
B、组间误差
C、抽样误差
D、组内误差
答案：D
70.大模型在自然语言处理中通常如何处理长期依赖问题？
A、忽略长期依赖
B、仅考虑最近的信息
C、使用特殊的架构，如Transformer
D、人工设置时间限制
答案：C
71.大模型在多任务学习中的主要优点是什么？
A、可以独立优化每个任务
B、可以实现更好的知识共享
C、需要更少的数据
D、总是优于单任务学习
答案：B
72.在推荐系统中，什么是协同过滤的基于用户的版本？
A、根据用户的历史行为和其他相似用户的行为进行推荐
B、根据物品的属性信息和用户偏好进行推荐
C、根据用户的社交关系和朋友的推荐进行推荐
D、根据专家的评价和推荐进行推荐
答案：A
73.下列哪个选项不属于软件测试的类型？
A、单元测试
B、集成测试
C、系统测试
D、编译测试
答案：D
74.机器学习的简称是（）。
A、I
B、ML
C、DL
D、NN
答案：B
75.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()
A、缺失值
B、噪声值
C、不一致、不完整值
D、以上都是
答案：D
76.以下()不属于广义上的数据可视化技术。
A、类别可视化
B、科学可视化
C、信息可视化
D、可视分析学
答案：A
77.软件测试的主要目的是什么？
A、证明软件是正确的
B、发现软件中的错误
C、提高软件的性能
D、优化软件的代码
答案：B
78.如果将数据科学比喻成“鹰”,那么，理论基础、数据加工、数据计算、数据管理、数据分析、数据产品开发相当于“鹰”的()
A、翅膀
B、脚
C、躯体
D、头脑
答案：C
79.在训练人工智能系统时，哪种方法用于处理不平衡数据集？
A、重采样
B、类别权重调整
C、SMOTE过采样技术
D、所有以上选项
答案：D
80.下面的（）是指多Agent系统。
A、KDD
B、MAS
C、DAI
D、M
答案：B
81.在机器学习模型评估中，"五折交叉验证"（5-foldcross-validation）的目的是什么？
A、提高模型的学习速度
B、评估模型在不同子集上的性能
C、降低模型的复杂度
D、增加数据集的大小
答案：B
82.ID3算法、C4.5算法、CART算法都是（）研究方向的算法。
A、决策树
B、随机森林
C、人工神经网络
D、贝叶斯学习
答案：A
83.在自然语言处理中，语义消歧指的是什么？
A、从文本中移除歧义词汇
B、确定单词或短语在特定上下文中的确切意义
C、自动检测拼写
D、使计算机能够发出人类语音
答案：B
84.梯度为（）的点，就是损失函数的最小值点，一般认为此时模型达到了收敛。
A、-1
B、0
C、1
D、无穷大
答案：B
85."开放世界假设"在知识图谱中意味着什么？
A、知识图谱需要对外公开
B、新知识可以随时添加进知识图谱
C、知识图谱不设限制地增长
D、知识图谱应基于Web开放标准
答案：B
86.神经网络研究属于下列哪个学派?
A、符号主义
B、连接主义
C、行为主义
D、以上都不是
答案：B
87.根据机器智能水平由低到高，正确的排序是()。
A、计算智能、感知智能、认知智能
B、感知智能、认知智能、计算智能
C、计算智能、认知智能、感知智能
D、认知智能、计算智能、感知智能
答案：A
88.哪项技术不是用于构建知识图谱的？
A、自然语言处理
B、机器学习
C、数据库技术
D、图像处理
答案：D
89.在训练人工智能系统时，哪种数据集是必不可少的？
A、图像数据集
B、文本数据集
C、音频数据集
D、所有以上选项
答案：D
90.人工智能中用“如果…则…“关联起来的知识称为（）。
A、产生式
B、规则
C、关系式
D、模式
答案：B
91.下面的（）是对产生式系统而言的。
A、归结策略
B、控制策略
C、调度策略
D、支持集策略
答案：B
92.以下哪项是大模型在部署时可能面临的问题？
A、计算资源不足
B、需要更多存储空间
C、无法并行化
D、所有选项
答案：D
93.以下哪个不是人工智能的主要研究领域？
A、机器学习
B、自然语言处理
C、计算机视觉
D、网络安全
答案：D
94.在数据标注过程中，以下哪种标注类型用于分类问题？
A、连续标注
B、离散标注
C、有序标注
D、无序标注
答案：B
95.以下哪项是训练大模型时常见的挑战？
A、过拟合
B、欠拟合
C、快速收敛
D、无需调参
答案：A
96.使用大模型时，如何减轻过拟合的问题？
A、增加训练数据量
B、减少网络层数
C、增加更多的训练轮次
D、B和C
答案：A
97.什么是生成模型？
A、一种用于生成新数据的模型
B、一种用于分类数据的模型
C、一种用于聚类数据的模型
D、一种用于压缩数据的模型
答案：A
98.决策树算法中，哪个参数用来衡量分裂的质量？
A、信息增益
B、基尼不纯度
C、均方误差
D、准确率
答案：A
99.以下哪项技术不是基于模板匹配的方法？
A、傅里叶变换
B、相关系数计算
C、互相关
D、Haar级联分类器
答案：D
100.一般而言，某个人的学习时间长短与测验成绩之间的关系是：（）。
A、不能确定
B、负相关
C、不相关
D、正相关
答案：D
101."去重"在知识图谱构建中常用什么方法？
A、实体解析
B、数据清洗
C、文本分析
D、记录链接
答案：D
102.动态仿真是指什么？
A、机器人在现实世界中的物理动作
B、对机器人行为的图形化展示
C、使用计算机模型预测机器人行为
D、训练机器人的方法
答案：C
103.语义网络表达知识时，有向弧AKO、ISA蕴涵着节点间的（）。
A、无悖性
B、可扩充性
C、继承性
答案：C
104.在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？
A、评估模型的训练速度
B、估计模型的泛化能力
C、选择最佳的迭代次数
D、确定最优的学习率
答案：B
105.机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么（）。
A、模型
B、表结构
C、结果
D、报表
答案：A
106.人工智能训练师的主要职责是什么？
A、设计和开发人工智能系统
B、训练和监督人工智能系统
C、销售和推广人工智能产品
D、所有以上选项
答案：B
107.从边之间的逻辑关系看，状态图实际是一种（）。
A、框架网络
B、语义图
C、博弈图
D、或图
答案：D
108.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()
A、结构属性
B、冗余属性
C、模式属性
D、集成属性
答案：B
109.在自然语言处理中，Skip-gram模型主要用于什么？
A、文本分类
B、词嵌入学习
C、句法分析
D、情感分析
答案：B
110.大模型在训练时，为了提高效率常常采用哪种技术？
A、批量训练
B、在线学习
C、一次性加载所有数据
D、不使用任何技术
答案：A
111.大模型通常需要什么样的硬件支持？
A、低性能CPU
B、高性能GPU或TPU
C、仅软件仿真
D、不需要特别硬件
答案：B
112.下面的（）不是专家系统的组成部分。
A、用户
B、综合数据库
C、推理机
D、知识库
答案：A
113.在机器学习中，"众数"是哪种统计量的一个例子？
A、中心趋势的度量
B、离散程度的度量
C、相关性的度量
D、偏态的度量
答案：A
114.ID3算法中选择属性的依据是（）
A、适应度
B、可信度
C、代价
D、条件熵
答案：D
115.什么是生成对抗网络（GAN）？
A、一种用于生成新数据的神经网络结构
B、一种用于分类数据的模型
C、一种用于优化模型参数的算法
D、一种用于数据压缩的技术
答案：A
116.语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用()
A、平滑
B、去噪
C、随机插值
D、增加白噪音
答案：A
117.以下哪个是大语言模型的训练方法？
A、监督学习
B、无监督学习
C、半监督学习
D、所有以上的
答案：D
118.“梯度下降法”在优化问题中通常用于什么？
A、增加损失函数的值
B、最大化准确率
C、最小化损失函数的值
D、加快学习速度
答案：C
119."t-分布"在统计学中通常用于什么情况？
A、当样本量较小时，作为正态分布的替代
B、描述连续变量的分布
C、进行假设检验
D、建立概率模型
答案：A
120.下列哪个选项不属于数据结构的应用领域？
A、操作系统调度算法优化
B、数据库索引设计优化
C、人工智能算法优化
D、C语言语法规则优化
答案：D
121.二叉查找树的平均查找长度是？
A、O(logn)
B、O(n)
C、O(nlogn)
D、O(n^2)
答案：A
122.大模型在哪些类型的任务中最有可能胜过小模型？
A、简单任务
B、复杂任务
C、所有类型的任务
D、无法确定
答案：B
123.关于Boosting,Bagging和随机森林，以下说法错误的是
A、从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B、从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C、随机森林简单、容易实现、计算开销小
D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
答案：D
124.以下哪个是自然语言处理（NLP）的应用？
A、语音识别
B、图像识别
C、推荐系统
D、聚类分析
答案：A
125.大模型在训练过程中常用的一种加速技术是？
A、提前停止
B、权重共享
C、延迟更新
D、多任务学习
答案：C
126.敏捷开发方法的核心理念是？
A、严格的计划和控制
B、高度的文档化
C、持续交付和快速响应变化
D、代码重用
答案：C
127."梯度下降"是用于优化什么的目标函数？
A、最小化误差
B、最大化利润
C、分类准确率
D、降低模型复杂性
答案：A
128.哪项技术可用于融合不同来源的知识图谱？
A、ETL（提取、转换、加载）
B、API集成
C、数据融合
D、以上所有
答案：D
129.在强化学习中，Q-learning算法的核心更新规则是基于什么？
A、当前状态和奖励
B、当前状态和动作
C、目标状态和奖励
D、目标状态和动作
答案：B
130.下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合()
A、树的数量
B、树的深度
C、学习速率
答案：B
131.下列哪个选项不属于图的表示方法？
A、邻接矩阵表示法
B、邻接表表示法
C、边集表示法
D、B树表示法
答案：D
132.大模型在处理自然语言任务时，通常需要大量的什么资源？
A、计算资源
B、存储资源
C、网络资源
D、人力资源
答案：A
133.对一次数据进行深度处理或分析(如脱敏、归约、标注、分析、挖掘等)之后得到的“增值数据”称为()
A、零次数据
B、一次数据
C、二次数据
D、三次数据
答案：C
134.以下哪个概念与“时间连续性约束”在跟踪运动对象时无关？
A、帧间相关性
B、卡尔曼滤波器
C、霍夫变换
D、光流法
答案：C
135."直方图"在数据可视化中通常用来表示什么？
A、连续变量的分布
B、分类变量的频率
C、数据的相关性
D、时间序列数据的趋势
答案：A
136.大模型在处理自然语言任务时常用的技术是什么？
A、图像识别
B、语音识别
C、Transformer架构
D、强化学习
答案：C
137.负荷预测分为四类()
A、(1)按小时负荷预测(2)日负荷预测(3)周负荷预测(4)月负荷预测
B、(1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)年负荷预测
C、(1)超短期负荷预测(2)短期负荷预测(3)中期负荷预测(4)长期负荷预测
D、(1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)季负荷预测
答案：C
138.下列哪一个不是神经网络的代表()
A、卷积神经网络
B、递归神经网络
C、残差网络
D、xgboost算法
答案：D
139.在软件开发过程中，哪种技术用于描述系统的行为和功能？
A、UML
B、SQL
C、HTML
D、Java
答案：A
140.在计算机视觉中，立体视觉通常用来指代什么？
A、颜色识别
B、双目视觉系统
C、运动检测
D、纹理分析
答案：B
141.在自然语言处理中，"dialoguesystem"或"chatbot"的主要功能是什么？
A、提供基于规则的响应来与用户交互
B、自动生成针对特定话题的新闻文章
C、将口语转换为书面形式
D、分析和报告社交媒体趋势
答案：A
142.什么是自然语言处理中的语义角色标注与依存句法分析的区别？
A、两者都是分析句子中单词之间的关系，但侧重点不同
B、语义角色标注关注单词的词性，而依存句法分析关注单词之间的依赖关系
C、语义角色标注是有监督的，而依存句法分析是无监督的
D、两者没有区别，是同一种技术
答案：A
143."Tokenization"在自然语言处理中是什么意思？
A、将文本分割成有意义的单元或符号
B、将文本转换成小写形式
C、从文本中移除非标准表达式
D、将文本中的数字转换为单词形式
答案：A
144."随机森林"中的"森林"是什么意思？
A、数据的集合
B、决策树的集合
C、特征的集合
D、模型参数的集合
答案：B
145."梯度下降"算法中，"学习率"（learningrate）的作用是什么？
A、控制模型的学习速度
B、确定最优解的位置
C、加速收敛过程
D、增加模型的存储空间
答案：A
146.在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？
A、提高模型的训练速度
B、评估模型的泛化能力
C、减少模型的偏差
D、增加模型的方差
答案：B
147.Apriori算法主要用于解决什么问题？
A、分类问题
B、聚类问题
C、关联规则挖掘
D、回归问题
答案：C
148."YOLO"（YouOnlyLookOnce）主要用于什么任务？
A、单张图像多人脸检测
B、实时目标检测
C、高分辨率图像生成
D、视频压缩编码
答案：B
149.在数据处理中，数据的“转换”是指什么？
A、将数据从一种格式转换为另一种格式
B、将数据从一种类型转换为另一种类型
C、将数据从一种语言转换为另一种语言
D、所有以上选项
答案：D
150.随机森林属于哪种类型的机器学习方法？
A、监督学习
B、无监督学习
C、半监督学习
D、强化学习
答案：A
151.在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）有哪些潜在的好处？
A、只增加一层抽象
B、可以防止过拟合
C、加快学习速度
D、减小模型大小
答案：C
152.在计算机视觉领域，SLAM代表什么意思？
A、同时定位与地图构建
B、结构化光映射
C、同时长时记忆
D、尺度不变特征变换
答案：A
153."尾随边"在知识图谱中是指什么？
A、从一个实体出发的关系链
B、指向特定实体的所有关系
C、实体与其它实体的直接联系
D、实体的属性列表
答案：A
154.在自然语言处理中，转换器（Transformer）模型有何特点？
A、它专门用于图像识别任务
B、它不关注序列顺序
C、它使用自注意力机制来处理序列数据
D、它主要用于语音到文本的转换
答案：C
155.()为我们进行学习器性能比较提供了重要依据
A、二项检验
B、t检验
C、交叉验证t检验
D、统计假设检验
答案：D
156."L2正则化"在机器学习中主要用于做什么？
A、增加模型的偏差
B、减少模型的方差
C、提高模型的复杂度
D、减少模型的计算成本
答案：B
157.下列哪项技术不属于计算机视觉中的图像增强方法？
A、锐化
B、平滑
C、边缘检测
D、直方图均衡化
答案：C
158.在数据清洗过程中，如何处理缺失值？
A、删除含有缺失值的行或列
B、用平均值、中位数或众数填充
C、用随机值填充
D、所有以上方法都可以
答案：D
159."集成学习"中的"堆叠"（stacking）方法主要目的是什么？
A、提高模型的训练速度
B、结合不同模型的优势
C、降低模型的复杂性
D、减少过拟合的风险
答案：B
160.自然语言处理中，词袋模型忽略了什么信息？
A、单词的顺序
B、单词的词性
C、单词的发音
D、单词的拼写
答案：A
161.()网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的临近神经元。
A、SOM网络
B、RBF网络
C、ART网络
D、ELman网络
答案：A
162.在自然语言处理中，"bagofwords"模型的缺点是什么？
A、它忽略了单词的顺序和上下文
B、它不能用于处理非英语文本
C、它需要大量的计算资源
D、它不能识别出专有名词
答案：A
163.在聚类中，样本数据（）
A、有标签信息
B、没有标签信息
C、标签信息可有可无
D、不同的聚类情况不一样
答案：B
164.在知识图谱中，实体的集合通常被称为什么？
A、实体库
B、知识库
C、图谱库
D、数据库
答案：B
165."知识融合"指的是什么？
A、合并多个知识源的信息
B、增加新的知识到图谱中
C、删除冗余的知识
D、更新知识图谱
答案：A
166.大模型在强化学习中处理连续空间问题时通常采用什么策略？
A、离散化空间
B、直接在连续空间操作
C、只处理离散空间
D、避免使用强化学习
答案：B
167.大模型在强化学习中的主要用途是什么？
A、作为环境模型
B、作为奖励函数
C、作为智能体
D、作为状态表示
答案：C
168.给定一定数量的红细胞、白细胞图像以及它们对应的标签，设计出一个红、白细胞分类器，这属于什么问题？
A、有监督学习
B、半监督学习
C、无监督学习
D、其他答案都正确
答案：A
169.在数据挖掘中，哪种方法可以用来评估分类模型的性能？
A、混淆矩阵
B、ROC曲线
C、热力图
D、箱线图
答案：A
170.什么是图神经网络（GNN）的主要应用域？
A、图像分类
B、语音识别
C、社交网络分析
D、时间序列预测
答案：C
171.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题
A、并行计算
B、实际操作
C、数据分析
D、数据研发
答案：A
172.关联规则挖掘的目的是什么？
A、找出频繁项集
B、找出异常值
C、预测未来趋势
D、描述变量之间的关系
答案：A
173.人工智能学科诞生于哪年（）
A、1957
B、1962
C、1956
D、1979
答案：C
174.以下哪个不是人工智能伦理需要考虑的问题？
A、数据隐私和安全
B、模型透明度和可解释性
C、模型的性能和准确度
D、算法偏见和公平性
答案：C
175.我国《新一代人工智能发展规划》中规划，到()年成为世界主要人工智能创新中心。
A、2020
B、2025
C、2030
D、2035
答案：C
176.在软件开发过程中，哪种技术用于模拟用户操作和验证软件功能？
A、UML
B、SQL
C、HTML
D、自动化测试工具
答案：D
177."知识蒸馏"和"知识压缩"有什么关系？
A、两者是完全不同的概念
B、"知识蒸馏"是"知识压缩"的一种形式
C、"知识压缩"是"知识蒸馏"的一种形式
D、两者没有直接关系
答案：B
178.哪种软件开发方法强调团队协作和客户参与？
A、瀑布模型
B、敏捷开发
C、V型模型
D、RAD模型
答案：B
179.人工智能的定义是什么？
A、使机器能够像人一样思考和行动
B、使机器能够执行复杂的计算任务
C、使机器能够模仿人类的某些智能行为
D、使机器能够进行自我学习和改进
答案：C
180.计算机视觉的主要目标是
A、识别图像中的对象
B、分析图像中的纹理和颜色
C、从图像中提取信息并理解场景
D、所有以上选项
答案：D
181.在部署大模型时，以下哪个因素是关键考虑点？
A、颜色方案
B、实时性能
C、字体选择
D、代码风格
答案：B
182.在自然语言处理中，“信息抽取”的目的是什么？
A、从文本中提取关键信息并将其结构化，以便进一步分析
B、从文本中删除个人身份信息以保护隐私
C、从文本中提取单词并将其翻译成其他语言
D、从文本中提取日期和时间信息以安排日程
答案：A
183.什么是计算机视觉中的特征检测？
A、从图像中提取有意义的视觉信息的过程
B、将图像转换为文本的过程
C、将图像压缩为更小的文件大小的过程
D、评估图像质量的过程
答案：A
184.随机森林和梯度提升机(GBM)之间的区别是什么？
A、随机森林使用集成方法，而GBM不使用
B、GBM使用集成方法，而随机森林不使用
C、两者都使用不同的集成方法
D、两者都不使用集成方法
答案：C
185."自助法"（bootstrapping）在机器学习中通常用于什么目的？
A、估算统计量的不确定性
B、数据清洗和预处理
C、建立复杂的集成学习模型
D、进行特征选择
答案：A
186.自然语言理解（NLU）在NLP任务中扮演的角色是什么？
A、将自然语言转换为计算机代码
B、使计算机能够理解人类语言中的意图和上下文
C、专注于生成人类语言
D、分析和评估诗歌的质量
答案：B
187.在计算机视觉中，ORB特征检测器结合了哪些两种算法的优点？
A、FAST角点检测和BRIEF描述符
B、Harris角点检测和SIFT描述符
C、Shi-Tomasi角点检测和SURF描述符
D、GoodFeaturesToTrack和HOG描述符
答案：A
188.在数据标注过程中，以下哪种方法是用于自动标注的？
A、有监督学习标注
B、无监督学习标注
C、半监督学习标注
D、手动标注和自动标注结合的方法
答案：D
189.以下哪个是计算机视觉中常用的图像压缩方法？
A、JPEG压缩
B、PNG压缩
C、BMP压缩
D、所有以上选项
答案：D
190.什么是对抗性攻击在机器学习安全领域的影响？
A、提高模型的鲁棒性
B、增加模型的解释性
C、使模型更容易受到欺骗
D、减少模型的训练时间
答案：C
191.BP神经网络模型拓扑结构不包括（）。
A、输入层
B、隐层
C、输出层
D、显层
答案：D
192.()是一门用计算机模拟或实现人类视觉功能的新兴学科，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。
A、机器视觉
B、语音识别
C、机器翻译
D、机器学习
答案：A
193.以下哪种方法可以用于减少监督学习中的维度？
A、PCA(主成分分析)
B、数据清洗
C、特征编码
D、模型压缩
答案：A
194.以下哪个不是大模型的优势？
A、能够处理复杂任务
B、需要较少的训练数据
C、具有较强的泛化能力
D、可以捕获更多的上下文信息
答案：B
195."ImagePyramids"在计算机视觉中通常用来做什么？
A、提高图像对比度
B、加速图像处理过程
C、改善图像分辨率
D、实现图像尺度不变性
答案：D
196.Leakage（泄露）在机器学习中指的是什么？
A、模型训练时的计算
B、特征工程中的一个步骤
C、未来信息的不当使用
D、模型过拟合的一种形式
答案：C
197.在数据挖掘中，用于描述数据的集中趋势的统计量是？
A、方差
B、均值
C、标准差
D、中位数
答案：B
198.在支持向量机(SVM)中，"核技巧"（kerneltrick）的作用是什么？
A、加速算法的计算速度
B、增加模型的存储空间需求
C、使模型能够处理非线性边界
D、减小模型的复杂度
答案：C
199.选择正确的()是最近邻方法中最重要的一步。
A、训练集
B、测试集
C、验证集
D、预测集
答案：A
200.哪种测试方法主要关注软件在不同环境和条件下的稳定性？
A、黑盒测试
B、白盒测试
C、灰盒测试
D、压力测试
答案：D
201.有程序段：a=np.random.randn(4,3)b=np.random.randn(3,2)c=a∗b根据数组“a、b、c”的定义，推断c的维度为：（）。
A、c.shape=(3,3)
B、c.shape=(4,2)
C、shape=(4,3)
D、c的计算会出错，因为a和b的维度不匹配
答案：D
202.在机器学习中，什么是支持向量机（SVM）？
A、一种用于分类和回归的算法
B、一种用于数据可视化的工具
C、一种用于特征选择的方法
D、一种用于数据预处理的步骤
答案：A
203.规则A→（B，c（B|A））中的c（B|A）表示在前提A为真的情况下结论B为真的（）。
A、可信度
B、信度
C、信任增长度
D、概率
答案：B
204."学习曲线"（learningcurve）在机器学习中指什么？
A、模型随着时间学习的过程
B、模型复杂度随数据量变化的关系
C、训练和验证误差随时间的变化
D、损失函数随迭代次数的变化
答案：C
205.BP神经网络的学习算法为（）
A、误差反传算法
B、遗传算法
C、A算法
D、A∗算法
答案：A
206.在专家系统的开发过程中使用的专家系统工具一般分为专家系统的和通用专家系统工具两类。
A、模型工具
B、外壳
C、知识库工具
D、专用工具
答案：B
207."贝叶斯定理"在机器学习中通常用于解决什么问题？
A、回归问题
B、分类问题
C、聚类问题
D、时间序列预测
答案：B
208.自编码器（Autoencoder）通常用于什么目的？
A、图像生成
B、特征提取
C、文本翻译
D、音频识别
答案：B
209.火车票抢购软件可以在购买火车票时自动识别并输入图片中的验证码，所采用的技术是()
A、模式识别
B、语音识别
C、自动翻译
D、智能代理
答案：A
210.辑等价式称为（）
A、结合律
B、分配律
C、吸收律
D、摩根律
答案：C
211.什么是卷积神经网络中的填充（padding）操作的目的？
A、减少模型大小
B、保持输出的形状不变
C、加速学习过程
D、提高非线性能力
答案：B
212.哪项算法主要用于降维？
A、K-均值算法
B、主成分分析（PCA）
C、决策树
D、随机森林
答案：B
213.有统计显示，在未来，非结构化数据的占比将达到()以上。
A、0.6
B、0.7
C、0.8
D、0.9
答案：D
214.人工智能的定义是什么？
A、用计算机模拟人类智能的科学和技术
B、用计算机模拟人类情感的科学和技术
C、用计算机模拟人类行为的科学和技术
D、用计算机模拟人类思维的科学和技术
答案：A
215.训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用?()
A、图像增强
B、图像灰度化
C、图片二值化
D、图片RGB通道转换
答案：A
216.人工智能是一门
A、数学和生理学
B、心理学和生理学
C、语言学
D、综合性的交叉学科和边缘学科
答案：D
217.在机器学习中，"正则化"的目的是为了防止什么？
A、欠拟合
B、过拟合
C、数据泄露
D、模型简化dropout
答案：B
218."深度学习"中的"反向传播"（backpropagation）算法主要用于什么目的？
A、加速前向传播
B、更新神经网络的权重和偏置
C、确定网络的结构
D、初始化网络参数
答案：B
219.什么是大模型中的预训练？
A、在大规模数据集上训练模型的过程
B、对模型参数进行初始化的过程
C、使用少量数据对模型进行微调的过程
D、将模型部署到实际应用场景的过程
答案：A
220.以下哪个评价指标用于量化图像分割的质量？
A、准确率
B、召回率
C、JND(JustNoticeableDifference)
D、ice系数
答案：D
221."旋转森林"（rotationforest）是一种什么样的集成学习方法？
A、基于装袋的集成
B、基于提升的集成
C、基于堆叠的集成
D、基于特征选择的集成
答案：D
222."F1分数"是评估分类模型性能的哪个方面？
A、精确率和召回率的调和平均
B、真正例和假正例的比例
C、真负例和假负例的比例
D、精确率和准确率的平均值
答案：A
223.什么是自监督学习的核心概念？
A、使用外部标签来指导学习过程
B、从未标记的数据中学习表示
C、依赖于领域专家的知识
D、使用预训练的模型作为起点
答案：B
224.在强化学习中，什么是探索-利用权衡？
A、平衡模型训练的复杂度和速度
B、平衡模型对新动作的探索和已知动作的利用
C、平衡模型对数据集的拟合程度和泛化能力
D、平衡模型对输入特征的依赖程度
答案：B
225.下列哪项技术不是用于处理不平衡数据集的方法？
A、过采样少数类
B、欠采样多数类
C、使用不同的损失函数
D、随机梯度下降(SGD)
答案：D
226."SlidingWindow"与"R-CNN"之间的主要区别是什么？
A、R-CNN使用全局特征，而SlidingWindow使用局部特征
B、SlidingWindow使用全局特征，而R-CNN使用局部特征
C、R-CNN是针对目标检测，而SlidingWindow用于图像分类
D、SlidingWindow是针对目标检测，而R-CNN用于图像分类
答案：C
227.什么是自然语言处理中的文本嵌入（TextEmbedding）？
A、将文本转换为数字向量的过程，以便在机器学习模型中使用
B、将文本转换为图像的过程
C、将文本进行分词和标注的过程
D、将文本中的情感倾向进行量化的过程
答案：A
228.下列哪个选项是数据挖掘的主要任务？
A、数据分类
B、数据预测
C、数据清洗
D、所有以上选项
答案：D
229.在自然语言处理任务中，BOW（BagofWords）模型的主要限制是什么？
A、它忽略了单词的顺序
B、它考虑了语法和上下文
C、它需要大量的内存
D、它提高了计算复杂性
答案：A
230.大模型在计算机视觉任务中的主要优势是什么？
A、更快的推理速度
B、更差的泛化能力
C、更好的特征提取能力
D、无法处理高分辨率图像
答案：C
231.什么是迁移学习中的源域和目标域？
A、源域是训练数据的领域，目标域是应用模型的领域
B、源域是应用模型的领域，目标域是训练数据的领域
C、源域和目标域都是训练数据的不同子集
D、源域和目标域都是应用模型的不同场景
答案：A
232.在计算机视觉任务中，语义分割的主要目的是什么？
A、目标检测
B、图像分类
C、对每个像素进行分类
D、姿态估计
答案：C
233.大模型在处理多模态数据时的常见做法是什么？
A、分别处理每种模态数据
B、同时处理所有模态数据
C、忽略某些模态数据
D、仅使用单一模态数据
答案：B
234.在机器学习中，"早停"（earlystopping）策略主要用于防止什么现象？
A、欠拟合
B、过拟合
C、梯度消失
D、梯度爆炸
答案：B
235.机器通过人类发现的问题空间的数据,进行机器学习,具有在人类发现的问题空间中求解的能力,并且求解的过程与结果可以被人类智能（）,此为机器智能的产生。
A、理解
B、参考
C、相同
D、采纳
答案：A
236.预测性分析主要关注的是()
A、“过去”,回答“已发生什么”
B、“过去”,回答“为什么发生”
C、“模拟与优化”的问题
D、“未来”,回答“将要发生什么”
答案：D
237.以下哪一项不是深度学习中常用的网络结构？
A、卷积神经网络（CNN）
B、循环神经网络（RNN）
C、生成对抗网络（GAN）
D、AdaBoost分类器
答案：D
238.机器学习按数据形式大致可分为（）。
A、模拟人脑的机器学习和采用数学方法的机器学习
B、归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习
C、监督学习、无监督学习、强化学习
D、结构化学习、非结构化学习
答案：D
239."袋装"（bagging）和"提升"（boosting）都是集成学习的方法，它们有何不同？
A、bagging并行构建模型，boosting串行构建模型
B、oosting并行构建模型，bagging串行构建模型
C、bagging和boosting都没有并行或串行的特点
D、bagging和boosting都以相同的方式构建模型
答案：A
240.以下哪一项不是机器人设计中的人机交互接口？
A、语音识别系统
B、触摸屏
C、键盘和鼠标
D、燃油发动机
答案：D
241.人工智能的主要目的是什么？
A、模仿人类行为
B、提高计算机性能
C、让机器具备智能
D、自动化生产流程
答案：C
242.在深度学习中，什么是dropout？
A、一种用于防止模型过拟合的技术，随机丢弃一部分神经元的输出
B、一种优化模型训练速度的方法
C、一种用于数据增强的技术
D、一种用于特征选择的方法
答案：A
243.在机器人技术中，运动规划的主要挑战是什么？
A、提高能源效率
B、确保机器的稳定性
C、避免碰撞和障碍物
D、保持恒定速度
答案：C
244. 人工智能的定义是什么？
A. 模拟和延伸人的智能，实现自动化任务
B. 设计计算机硬件设备
C. 开发网络安全技术
D. 编写操作系统内核
答案：A
245. 机器学习的核心思想是？
A. 通过程序员手动编写规则解决问题
B. 让计算机从数据中自动学习规律
C. 只通过硬件加速提升性能
D. 仅依赖人工经验进行推理
答案：B
246. 以下哪项属于监督学习？
A. 聚类分析
B. 线性回归
C. 主成分分析
D. 强化学习
答案：B
247. 神经网络中“激活函数”的作用是？
A. 调节网络学习率
B. 增加网络的非线性表达能力
C. 存储训练数据
D. 提高网络硬件效率
答案：B
248. 以下哪种算法属于无监督学习？
A. 支持向量机
B. 逻辑回归
C. K-means聚类
D. 决策树
答案：C
249. 深度学习主要基于什么模型？
A. 线性模型
B. 决策树
C. 多层神经网络
D. 朴素贝叶斯
答案：C
250. 过拟合的含义是？
A. 模型在训练数据和测试数据上表现都很差
B. 模型对训练数据拟合过于完美，泛化能力差
C. 模型参数过少，导致欠拟合
D. 模型无法收敛
答案：B
251. 下列哪项不是人工智能的主要分支？
A. 机器学习
B. 计算机视觉
C. 数据库管理
D. 自然语言处理
答案：C
252. 支持向量机（SVM）的主要目标是？
A. 最大化分类间隔
B. 最小化损失函数
C. 聚类数据点
D. 降低数据维度
答案：A
253. 反向传播算法用于？
A. 数据预处理
B. 训练神经网络，调整权重
C. 数据增强
D. 模型评估
答案：B
254. 人工智能中“智能体（Agent）”的定义是？
A. 负责执行系统管理的程序
B. 在环境中感知并采取行动的实体
C. 存储大数据的数据库
D. 控制硬件设备的驱动程序
答案：B
255. 机器学习中训练集的作用是？
A. 用来评估模型性能
B. 用来训练模型，发现数据规律
C. 用来存储模型参数
D. 用来测试硬件性能
答案：B
256. 哪种模型适合处理时间序列数据？
A. 卷积神经网络（CNN）
B. 递归神经网络（RNN）
C. 支持向量机（SVM）
D. 决策树
答案：B
257. 在机器学习中，“特征工程”指的是？
A. 数据预处理和选择有用信息的过程
B. 训练神经网络的过程
C. 模型参数调优过程
D. 编写代码实现算法
答案：A
258. 什么是“强化学习”？
A. 通过标签数据训练模型
B. 模型通过试错学习，获得最大化回报的策略
C. 对数据进行分类
D. 数据降维的过程
答案：B
259. 下列哪种方法可以防止神经网络过拟合？
A. 增加训练数据
B. 减少训练轮数
C. 使用更小的网络
D. 减少输入特征
答案：A
260. 卷积神经网络（CNN）主要用于？
A. 处理结构化表格数据
B. 图像和视频数据处理
C. 文本分类
D. 时间序列预测
答案：B
261. 下面哪项不属于自然语言处理的任务？
A. 语音识别
B. 机器翻译
C. 图像分类
D. 情感分析
答案：C
262. 机器学习中的“损失函数”用于？
A. 评估模型预测结果的好坏
B. 储存训练数据
C. 生成训练样本
D. 定义模型结构
答案：A
263. 决策树的优点是？
A. 模型简单易理解
B. 不易过拟合
C. 只能处理线性数据
D. 训练速度慢
答案：A
264. 下面哪种算法属于集成学习？
A. 随机森林
B. 支持向量机
C. 线性回归
D. 朴素贝叶斯
答案：A
265. “梯度消失”问题常出现在什么模型中？
A. 线性回归
B. 深度神经网络
C. 决策树
D. K-means聚类
答案：B
266. 下面哪种技术主要用于降维？
A. 主成分分析（PCA）
B. 逻辑回归
C. 卷积神经网络
D. 朴素贝叶斯
答案：A
267. “迁移学习”指的是？
A. 在同一任务上训练模型
B. 利用一个任务中学到的知识，帮助另一个任务的学习
C. 迁移数据到云端
D. 数据备份过程
答案：B
268. 在人工智能中，“知识表示”是指？
A. 训练模型的过程
B. 用符号或结构表示世界信息的方式
C. 数据采集
D. 模型评估指标
答案：B
269. 下面哪种方法适合解决分类问题？
A. 线性回归
B. 支持向量机
C. K-means聚类
D. 主成分分析
答案：B
270. 朴素贝叶斯分类器的核心假设是？
A. 特征间相互独立
B. 数据服从正态分布
C. 数据有时间顺序
D. 数据是线性可分的
答案：A
271. 什么是“模型泛化能力”？
A. 模型在训练集上的表现
B. 模型在新数据上的预测能力
C. 模型训练速度
D. 模型参数数量
答案：B
272. 在机器学习中，什么是“交叉验证”？
A. 评估模型性能的一种方法，将数据分为多个训练和验证集
B. 模型训练过程
C. 模型调参过程
D. 数据增强方法
答案：A
273. 哪种优化算法是深度学习中最常用的？
A. 随机梯度下降（SGD）
B. 牛顿法
C. 遗传算法
D. 粒子群算法
答案：A
274. 激活函数中常用的“ReLU”函数的数学表达式是？
A. f(x) = max(0, x)
B. f(x) = 1 / (1 + e^-x)
C. f(x) = tanh(x)
D. f(x) = x^2
答案：A
275. “梯度下降”算法的主要作用是？
A. 增加模型复杂度
B. 通过迭代更新参数以最小化损失函数
C. 生成训练数据
D. 评估模型准确率
答案：B
276. 下列哪种方法可以提高模型的泛化能力？
A. 增加训练集规模
B. 减少训练轮数
C. 降低模型复杂度
D. 以上均是
答案：D
277. 什么是“特征选择”？
A. 选择合适的训练算法
B. 从原始数据中选取最重要的特征用于训练
C. 对模型输出做分类处理
D. 数据清洗
答案：B
278. 卷积神经网络中的“卷积层”主要用于？
A. 提取局部特征
B. 降低数据维度
C. 增加训练样本数量
D. 计算损失函数
答案：A
279. 机器学习中的“欠拟合”是指？
A. 模型对训练数据和测试数据表现都不好
B. 模型过于复杂
C. 模型在训练数据上表现很好，但测试数据上表现差
D. 数据量不足
答案：A
280. 下列哪种模型适合解决回归问题？
A. 逻辑回归
B. 线性回归
C. K-means
D. 决策树分类器
答案：B
281. 在自然语言处理中，“词嵌入（word embedding）”的作用是？
A. 将词语转换为稠密的向量表示
B. 语法分析
C. 机器翻译
D. 语音合成
答案：A
282. 强化学习中的“奖励函数”用于？
A. 指导智能体的行为，使其获得最大累计回报
B. 评估训练数据质量
C. 生成训练样本
D. 降低模型复杂度
答案：A
283. 以下哪项不是深度学习的特点？
A. 多层次非线性变换
B. 自动特征提取
C. 需要大量数据训练
D. 只能处理结构化数据
答案：D
284. 什么是“批量梯度下降”？
A. 每次迭代使用全部训练数据计算梯度
B. 每次迭代只使用一个样本计算梯度
C. 随机选取部分样本计算梯度
D. 不更新模型参数
答案：A
285. 下列哪种技术能有效减少神经网络中的过拟合？
A. Dropout
B. 增加训练轮数
C. 增加网络层数
D. 减少数据量
答案：A
286. 什么是“卷积核”在卷积神经网络中的作用？
A. 用于图像平滑处理
B. 提取局部图像特征的滤波器
C. 存储训练参数
D. 作为激活函数
答案：B
287. 以下可以解决异或问题的是（ ）。
A.线性SVM
B.单层感知机
C.全连接前馈神经网络
D.LASSO回归
答案：C
288. “批标准化（Batch Normalization）”的主要作用是？
A. 防止梯度爆炸
B. 加快训练速度，稳定训练过程
C. 增加模型复杂度
D. 增加训练样本
答案：B
289. 以下哪项属于无监督学习任务？
A. 图像分类
B. 聚类分析
C. 语音识别
D. 机器翻译
答案：B
290. 在机器学习中，常用的模型评估指标“准确率”是指？
A. 正确预测的比例
B. 错误预测的比例
C. 模型的复杂度
D. 训练时间长短
答案：A
291. 什么是“过采样”技术？
A. 增加少数类别样本以平衡数据集
B. 减少多数类别样本
C. 删除无关特征
D. 增加模型参数数量
答案：A
292. 什么是“卷积神经网络”中的“池化层”？
A. 降低特征图尺寸，减少参数
B. 增加特征图尺寸
C. 数据增强层
D. 损失函数层
答案：A
293. 在自然语言处理的Transformer模型中，核心机制是？
A. 循环神经网络
B. 注意力机制（Attention）
C. 卷积操作
D. 支持向量机
答案：B
294. “人工智能伦理”主要关注什么？
A. 算法性能优化
B. 数据隐私和公平性问题
C. 硬件设计
D. 网络速度
答案：B
295. 在机器学习中，“早停法（Early Stopping）”的作用是？
A. 防止训练时间过长
B. 防止模型过拟合
C. 增加训练样本
D. 调整学习率
答案：B
296. 下列哪项是深度学习常用的损失函数？
A. 交叉熵损失
B. 均方误差
C. 对比损失
D. 以上均是
答案：D
297. 激活函数sigmoid的主要作用是（ ）
A.使网络能够学习非线性关系
B.使网络输出保持在(0,1)范围内
C.使网络的输出更加平滑
D.加速网络训练
答案：A
298. 下面哪项不是神经网络中的层类型？
A. 卷积层
B. 池化层
C. 决策树层
D. 全连接层
答案：C
299. 在机器学习中，什么是“超参数”？
A. 由训练过程自动学习的参数
B. 需要手动设置且影响模型性能的参数
C. 模型预测结果
D. 模型输入数据
答案：B
300. 下面哪种优化算法包含“动量”项？
A. SGD（随机梯度下降）
B. Momentum优化器
C. 牛顿法
D. 遗传算法
答案：B
301. 什么是“语言模型”？
A. 预测下一个词的概率模型
B. 语音识别程序
C. 图像识别程序
D. 数据清洗工具
答案：A
302. 机器学习中“验证集”作用是？
A. 训练模型
B. 调整模型参数和选择模型
C. 测试模型最终效果
D. 数据存储
答案：B
303. 什么是“权重衰减”？
A. 一种正则化方法，防止模型过拟合
B. 数据预处理方法
C. 优化算法
D. 激活函数
答案：A
304. 下列哪种模型适合进行图像识别？
A. 卷积神经网络（CNN）
B. 逻辑回归
C. 支持向量机
D. 决策树
答案：A
305. 什么是“激活函数”的作用？
A. 提供模型非线性表达能力
B. 降低模型复杂度
C. 储存训练数据
D. 增加模型训练时间
答案：A
306. 什么是“隐层”？
A. 输入层和输出层之间的层
B. 模型的输入层
C. 模型的输出层
D. 不存在的层
答案：A
307. 什么是“正则化”？
A. 增加模型复杂度的技术
B. 防止模型过拟合的技术
C. 数据预处理方法
D. 优化算法
答案：B
308. 什么是“模型的训练”？
A. 采集数据的过程
B. 评估模型性能的过程
C. 通过数据优化模型参数的过程
D. 测试模型的过程
答案：C
309. 下面哪项是数据预处理方法？
A. 优化算法
B. 激活函数
C. 损失函数
D. 标准化
答案：D
310. 什么是“特征提取”？
A. 从原始数据中提取有用信息的过程
B. 模型训练过程
C. 数据采集过程
D. 模型预测过程
答案：A
311. 什么是“批处理（batch）”？
A. 训练中一次输入模型的数据量
B. 模型的参数数量
C. 训练轮数
D. 优化算法
答案：A
312. 什么是“梯度”？
A. 模型输出结果
B. 模型的输入数据
C. 损失函数对参数的偏导数，指示参数更新方向
D. 训练数据的特征
答案：C
313. 什么是“循环神经网络（RNN）”的主要特点？
A. 只能处理静态数据
B. 适合处理序列数据
C. 仅适用于图像识别
D. 不适合自然语言处理
答案：B
314. 什么是“学习率”？
A. 控制模型参数更新幅度的超参数
B. 训练数据量
C. 训练时间长度
D. 模型复杂度
答案：A
315. 什么是“模型评估”？
A. 优化算法
B. 训练模型
C. 用测试数据检验模型性能的过程
D. 数据预处理
答案：C
316. 什么是“自动编码器”？
A. 数据增强方法
B. 监督学习模型
C. 优化算法
D. 无监督学习中用于数据压缩和重建的模型
答案：D
317. 什么是“批归一化”？
A. 优化算法
B. 数据预处理方法
C. 对神经网络输入进行归一化，提高训练稳定性
D. 损失函数
答案：C
318. 什么是“卷积神经网络（CNN）”的核心操作？
A. 卷积运算
B. 矩阵乘法
C. 激活函数
D. 损失计算
答案：A
319. 什么是“过拟合”的表现？
A. 模型训练时间过长
B. 模型在训练和测试集上都表现好
C. 模型在训练集上表现好，在测试集上表现差
D. 模型预测结果随机
答案：C
320. 什么是“支持向量机（SVM）”的最大间隔原理？
A. 寻找使分类间隔最大的分割超平面
B. 最小化训练误差
C. 最大化训练样本数量
D. 降低模型复杂度
答案：A
321. 什么是“决策树”中的“信息增益”？
A. 预测准确率
B. 衡量选择某特征分裂数据后不确定性的减少量
C. 模型复杂度指标
D. 训练时间
答案：B
322. 下列哪种方法属于集成学习？
A. 随机森林
B. 逻辑回归
C. 支持向量机
D. 线性回归
答案：A
323. 什么是“贝叶斯定理”？
A. 激活函数
B. 数据降维方法
C. 用于计算条件概率的公式
D. 优化算法
答案：C
324. 什么是“梯度爆炸”问题？
A. 训练中梯度值变得非常大，导致模型不稳定
B. 梯度消失
C. 数据异常
D. 模型过拟合
答案：A
325. 什么是“遗忘机制”在循环神经网络中的作用？
A. 增加训练数据
B. 控制信息保留和丢弃，防止长时依赖问题
C. 激活函数
D. 损失函数
答案：B
326. 什么是“无监督学习”的主要目标？
A. 训练监督模型
B. 分类标签数据
C. 从无标签数据中发现数据结构和规律
D. 评估模型性能
答案：C
327. 什么是“卷积神经网络”中“步长（stride）”的作用？
A. 控制卷积核滑动的步伐大小
B. 卷积核大小
C. 网络层数
D. 激活函数
答案：A
328. 什么是“样本不平衡”问题？
A. 各类别样本数量差异很大，影响模型训练
B. 样本过多
C. 样本噪声大
D. 数据缺失
答案：A
329. 什么是“数据增强”？
A. 降维技术
B. 删除异常数据
C. 通过变换原始数据扩充训练集
D. 优化算法
答案：C
330. 什么是“模型融合”？
A. 结合多个模型的预测结果提升性能
B. 单个模型训练过程
C. 数据预处理
D. 激活函数
答案：A
331. 什么是“Adam优化算法”？
A. 一种结合动量和自适应学习率的优化算法
B. 传统梯度下降算法
C. 激活函数
D. 损失函数
答案：A
332. 什么是“特征缩放”？
A. 将特征值调整到相同的尺度范围
B. 特征选择方法
C. 模型训练方法
D. 激活函数
答案：A
333. 什么是“深度学习”中的“残差连接”？
A. 损失函数
B. 数据预处理
C. 激活函数
D. 连接不同层，缓解梯度消失问题
答案：D
334. 什么是“文本分类”？
A. 将文本数据分配到预定义类别的任务
B. 图像识别
C. 语音识别
D. 数据增强
答案：A
335. 什么是“生成对抗网络（GAN）”？
A. 包含生成器和判别器的深度学习模型，用于生成数据
B. 优化算法
C. 激活函数
D. 损失函数
答案：A
336. 什么是“注意力机制”？
A. 允许模型动态聚焦于输入的关键部分
B. 激活函数
C. 数据预处理
D. 损失函数
答案：A
337. 什么是“迁移学习”的优点？
A. 减少训练时间和数据需求
B. 增加模型复杂度
C. 数据增强
D. 优化算法
答案：A
338. 什么是“批次大小（batch size）”？
A. 每次模型参数更新时使用的样本数量
B. 模型层数
C. 学习率
D. 训练轮数
答案：A
339. 什么是“模型的欠拟合”？
A. 模型对训练数据拟合过好
B. 模型复杂度不足，无法学习数据规律
C. 模型训练时间过长
D. 数据异常
答案：B
340. 什么是“损失函数”的作用？
A. 衡量模型预测结果与真实值的差异
B. 训练数据
C. 优化算法
D. 激活函数
答案：A
341. 什么是“神经网络中的偏置（bias）”？
A. 输出层
B. 输入数据
C. 模型中的一个可调参数，用于调整输出
D. 优化算法
答案：C
342. 什么是“卷积神经网络”的“池化层”？
A. 通过降采样减少特征图大小
B. 卷积运算
C. 激活函数
D. 损失函数
答案：A
343. 什么是“强化学习”中的“环境”？
A. 训练数据
B. 模型参数
C. 智能体交互的外部世界
D. 优化算法
答案：C
344. 什么是“卷积神经网络”的优势？
A. 能有效提取局部空间特征
B. 只能处理文本数据
C. 训练简单，参数少
D. 不适合图像处理
答案：A
345. 什么是“交叉熵损失”？
A. 激活函数
B. 优化算法
C. 用于分类任务的损失函数，衡量预测概率与真实分布的差异
D. 数据增强
答案：C
346. 什么是“数据标准化”？
A. 数据采集方法
B. 使数据符合标准正态分布
C. 模型训练
D. 激活函数
答案：B
347. 什么是“机器学习中的偏差-方差权衡”？
A. 在模型复杂度与泛化能力之间寻找平衡
B. 训练时间和数据量权衡
C. 激活函数选择
D. 优化算法
答案：A
348. 什么是“多层感知机（MLP）”？
A. 聚类算法
B. 决策树模型
C. 由多层全连接神经网络组成的模型
D. 优化算法
答案：C
349. 什么是“自动微分”？
A. 数据增强方法
B. 计算神经网络梯度的技术
C. 激活函数
D. 损失函数
答案：B
350. 什么是“人工智能中的符号主义”？
A. 数据预处理
B. 统计学习方法
C. 深度学习方法
D. 使用符号和规则表示知识的方法
答案：D
351. 什么是“朴素贝叶斯分类器”的假设？
A. 特征条件独立
B. 特征线性相关
C. 数据有时间顺序
D. 数据服从正态分布
答案：A
352. 什么是“模型的参数”？
A. 输入数据
B. 通过训练学习得到的可调节变量
C. 训练集大小
D. 训练时间
答案：B
353. 什么是“迁移学习”中的“微调”？
A. 在预训练模型基础上继续训练以适应新任务
B. 数据增强
C. 优化算法
D. 模型压缩
答案：A
354. 什么是“支持向量机”中的“核函数”？
A. 优化算法
B. 激活函数
C. 损失函数
D. 用于将数据映射到高维空间以实现线性可分
答案：D
355. 什么是“自然语言处理”的主要任务？
A. 让计算机理解和生成自然语言
B. 图像识别
C. 语音合成
D. 数据存储
答案：A
356. 什么是“训练轮数（epoch）”？
A. 每次参数更新
B. 模型对整个训练集完整学习一次的过程
C. 模型参数数量
D. 训练数据量
答案：B
357. 什么是“LSTM”？
A. 一种解决长时依赖问题的循环神经网络结构
B. 卷积神经网络
C. 优化算法
D. 损失函数
答案：A
358. 什么是“梯度消失”？
A. 深度神经网络训练中梯度逐层变小，导致参数无法更新
B. 梯度爆炸
C. 优化算法失败
D. 数据异常
答案：A
359. 什么是“批次归一化”的作用？
A. 数据增强
B. 规范化每一批输入数据，加快训练并稳定网络
C. 优化算法
D. 激活函数
答案：B
360. 什么是“机器学习”中的“监督学习”？
A. 利用带标签的数据训练模型
B. 利用无标签数据训练模型
C. 仅优化模型结构
D. 数据预处理
答案：A
二、多选题
1.哪些模型属于大模型的经典代表？
A、GPT-3
B、BERT
C、ResNet
D、Yolo
答案：AB
2.以下哪些是常用的人机交互设备？
A、鼠标
B、键盘
C、触摸屏
D、手柄
E、VR眼镜
答案：ABCDE
3.在大模型的部署中，哪些因素会影响模型的更新和维护？
A、模型的复杂性
B、部署环境的稳定性
C、模型的可扩展性
D、模型的监控和诊断工具
答案：ABCD
4.在大模型的应用中，哪些因素会影响模型的泛化到新领域？
A、领域间的相似性
B、模型的迁移学习能力
C、数据的多样性
D、模型的复杂度
答案：ABCD
5.回归测试的主要目的是什么？
A、确保新功能的正确性
B、确保修改后的功能正确性
C、确保所有功能的正确性
D、确保软件的稳定性
答案：BD
6.下列哪些是常见的图算法？
A、深度优先搜索
B、广度优先搜索
C、Dijkstra算法
D、Kruskal算法
E、Prim算法
答案：ABCDE
7.在大模型的训练中，哪些因素可能导致模型的不准确？
A、训练数据不足
B、噪声数据
C、不适当的模型架构
D、过拟合
答案：ABCD
8.以下哪些因素可能限制大模型的广泛应用？
A、高昂的训练成本
B、数据隐私问题
C、计算资源的需求
D、模型的可解释性
答案：ABCD
9.在大模型的部署中，哪些因素可能会影响模型的部署效率？
A、部署工具的自动化程度
B、模型的大小
C、系统的资源分配策略
D、网络的传输速度
答案：ABCD
10.在大模型的训练中，哪些技术可以用于提高小数据集上的学习效果？
A、迁移学习
B、元学习
C、生成对抗网络
D、多任务学习
答案：ABCD
11.在过程中，以下哪些是影响模型性能的硬件因素？
A、GPU的计算能力
B、内存带宽
C、存储速度
D、CPU的性能
答案：ABCD
12.在大模型优化中，常用的正则化方法有哪些？
A、L1正则化
B、L2正则化
C、Dropout
D、批量归一化
答案：ABCD
13.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性？
A、负载均衡
B、冗余部署
C、自动扩展
D、模型压缩
答案：ABC
14.在大模型数据标注和对齐过程中，以下哪些问题可能导致标注不一致？
A、标注人员之间的沟通不畅
B、缺乏明确的标注规范
C、标注任务分配不合理
D、标注人员的技能水平不同
答案：ABCD
15.如何提高效率？
A、使用更高效的推理引擎
B、减小模型大小
C、增加计算资源
D、减少推理时的输入数据
答案：ABCD
16.在大模型的推理过程中，哪些技术可以用来提高模型的能效？
A、量化
B、模型剪枝
C、异步推理
D、模型蒸馏
答案：ABCD
17.在大模型的推理过程中，哪些技术可以用于提高模型的可解释性？
A、特征重要性评估
B、激活图可视化
C、决策树解释
D、模型预测的概率输出
答案：ABD
18.在大模型的推理过程中，哪些因素可能影响模型的能效？
A、模型的规模
B、运行频率
C、优化算法
D、硬件架构
答案：ABCD
19.未来大模型可能面临哪些挑战？
A、数据隐私与安全问题
B、计算资源的限制
C、模型的可解释性
D、模型的稳定性
答案：ABCD
20.在大模型的模型训练中，哪些方法可以用于提高模型的泛化能力？
A、正则化
B、数据增强
C、早停法
D、集成学习
答案：ABCD
21.在大模型的推理过程中，哪些技术可以用于提高模型的可解释性？
A、特征重要性评估
B、激活图可视化
C、决策树解释
D、模型预测的概率输出
答案：ABD
22.在微调大模型时，通常需要考虑哪些数据因素？
A、目标任务的数据量
B、原始模型的训练数据
C、数据的质量
D、数据的多样性
答案：ABCD
23.大模型在自然语言处理领域的应用主要包括哪些？
A、机器翻译
B、情感分析
C、文本生成
D、图像识别
答案：ABC
24.以下哪些是人机交互设计的原则？
A、简单易用原则
B、一致性原则
C、可控性原则
D、可扩展性原则
E、美观性原则
答案：ABCDE
25.下列哪些属于黑盒测试方法？
A、等价类划分
B、边界值分析
C、因果图法
D、代码审查
答案：ABC
26.以下哪些是计算机人机交互中的自然语言处理技术？
A、分词
B、词性标注
C、命名实体识别
D、句法分析
E、机器翻译
答案：ABCDE
27.在大模型应用中，如何保护用户隐私？
A、数据脱敏
B、隐私保护算法
C、加密存储与传输
D、访问控制
答案：ABCD
28.根据处理数据类型的不同，大模型可以分为哪些类型？
A、文本模型
B、图像模型
C、语音模型
D、跨模态模型
答案：ABCD
29.在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型调优目标？
A、最小化损失函数
B、最大化准确率
C、最小化推理时间
D、最大化模型的可解释性
答案：ABCD
30.以下哪些是有效的软件缺陷报告内容？
A、缺陷的描述和重现步骤
B、缺陷的严重程度和优先级
C、发现缺陷的日期和时间
D、缺陷发现者的名字和联系方式
答案：ABCD
31.大模型的伦理问题主要关注哪些方面？
A、数据隐私
B、模型偏见
C、技术滥用
D、知识产权
答案：ABCD
32.大模型在未来发展中，以下哪些是可能的研究方向？
A、模型压缩
B、模型鲁棒性提升
C、模型自适应性增强
D、模型的多任务学习能力
答案：ABCD
33.大模型在训练过程中通常需要处理哪些类型的数据？
A、结构化数据
B、非结构化数据
C、文本数据
D、图像数据
答案：ABCD
34.以下哪些因素会影响人机交互的效果？
A、用户技能水平
B、系统响应速度
C、用户界面美观程度
D、系统稳定性
E、用户需求满足程度
答案：ABCDE
35.分布式训练在大模型训练中有什么优势？
A、加速训练过程
B、减少内存消耗
C、提高模型精度
D、降低硬件成本
答案：AB
36.大模型未来的发展可能会集中在哪些方面？
A、更高效的训练算法
B、更好的能源效率
C、可解释性和透明度的提升
D、跨模态学习
答案：ABCD
37.在大模型的推理优化中，哪些技术可以减少模型的内存占用？
A、模型剪枝
B、知识蒸馏
C、量化
D、模型并行化
答案：ABC
38.大模型如何助力可持续发展？
A、提高资源利用效率
B、优化能源消耗
C、促进环境保护
D、推动社会公平与包容
答案：ABCD
39.在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型部署策略？
A、模型封装
B、模型服务化
C、边缘计算部署
D、云计算部署
答案：ABCD
40.大模型在机器学习中通常如何优化以提高其泛化能力？
A、减小模型大小
B、增加训练数据量
C、使用预训练模型
D、减少网络层数
答案：BC
41.在大模型的模型部署中，哪些因素会影响模型的用户体验？
A、模型的响应时间
B、模型的准确性
C、系统的可用性
D、系统的可扩展性
答案：ABCD
42.下列哪些属于软件测试技术？
A、等价类划分
B、边界值分析
C、因果图法
D、状态转换测试
答案：ABCD
43.在大模型的应用中，以下哪些因素可能导致模型性能下降？
A、过拟合
B、不足的训练数据
C、不适当的模型架构
D、缺乏有效的正则化
答案：ABCD
44.软件缺陷管理的主要目的是什么？
A、追踪和管理软件缺陷的生命周期
B、确保软件缺陷得到及时修复
C、评估软件开发团队的工作质量
D、提供软件质量保证的证据
答案：ABD
45.大模型训练中常用的正则化方法包括哪些？
A、L1正则化
B、L2正则化
C、Dropout
D、批量归一化
答案：ABCD
46.在大模型的模型训练中，哪些因素会影响模型的收敛？
A、学习率的大小
B、数据的多样性
C、模型的初始化
D、优化算法的选择
答案：ABCD
47.下列哪些属于软件测试的类型？
A、单元测试
B、集成测试
C、系统测试
D、用户界面测试
答案：ABCD
48.大模型在未来发展中可能会采用哪些新的训练方法？
A、自监督学习
B、弱监督学习
C、无监督学习
D、强化学习
答案：ABCD
49.下列哪些是常见的贪心算法？
A、Huffman编码
B、分数背包问题
C、活动选择问题
D、区间调度问题
E、Steiner树问题
答案：ABCDE
50.在大模型的应用中，以下哪些是关键的数据预处理步骤？
A、数据清洗
B、特征工程
C、数据标准化
D、数据去噪
答案：ABCD
51.在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的作用是什么？（本题多选）
A、增加网络层
B、加速梯度下降
C、改善模型的泛化能力
D、减小每层的输出范围
答案：BCD
52.在大模型训练中，哪些策略可以加速训练过程？
A、使用更大的学习率
B、分布式训练
C、梯度累积
D、减少训练数据
答案：BC
53.如何确保大模型的社会责任？
A、建立伦理审查机制
B、公开透明地分享数据与方法
C、提供模型可解释性工具
D、忽略模型可能带来的负面影响
答案：ABC
54.在过程中，哪些技术可以加速模型的响应？
A、量化
B、剪枝
C、知识蒸馏
D、模型并行化
答案：ABCD
55.未来大模型可能朝哪些方向发展？
A、实时性增强
B、模型小型化
C、可解释性提高
D、模型个性化
答案：ABCD
56.在大模型的模型部署中，哪些因素会影响模型的维护成本？
A、模型的复杂性
B、部署环境的稳定性
C、模型的可扩展性
D、模型的监控和诊断工具
答案：ABCD
57.在大模型训练中，如何选择合适的优化算法？
A、考虑模型的复杂度
B、考虑数据的规模
C、考虑计算资源
D、考虑训练时间
答案：ABCD
58.在大模型的模型训练中，哪些技术可以用于处理不平衡数据集？
A、过采样
B、欠采样
C、重新加权损失函数
D、数据增强
答案：ABCD
59.在大模型的模型优化中，哪些技术可以减少模型的能耗？
A、量化
B、模型剪枝
C、能效优化的训练算法
D、模型并行化
答案：ABC
60.在大模型的应用中，以下哪些是关键的模型评估指标？
A、精确度
B、ROC曲线下面积
C、混淆矩阵
D、学习曲线
答案：ABCD
三、判断题
1.人工智能训练师的主要职责是准备和标注训练数据，以支持机器学习模型的训练和优化。（）
A、正确
B、错误
答案：A
2.Prompt工程中的模板化输入可以看作是一种特殊的特征工程。（）
A、正确
B、错误
答案：A
3.在强化学习中，智能体的行为策略[behaviorpolicy]和目标策略[targetpolicy]必须是相同的。（）
A、正确
B、错误
答案：B
4.星火大模型只能处理文本数据，不能用于图像识别任务。（）
A、正确
B、错误
答案：B
5.智能体可以基于深度学习方法来构建复杂的策略网络，以处理高维状态空间和动作空间。（）
A、正确
B、错误
答案：A
6.在大模型中，embedding向量的质量不会随着训练的进行而提高。（）
A、正确
B、错误
答案：B
7.微调训练时，应该尽可能减少正则化项的使用。（）
A、正确
B、错误
答案：B
8.在处理不平衡数据集时，人工智能训练师无需采取任何措施。（）
A、正确
B、错误
答案：B
9.L1正则化有助于模型的稀疏性，而L2正则化有助于防止过拟合。（）
A、正确
B、错误
答案：A
10.交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集划分为k个部分并重复训练模型来评估模型的泛化能力。（）
A、正确
B、错误
答案：A
11.预训练模型在处理非结构化数据方面没有优势。（）
A、正确
B、错误
答案：B
12.智能体在强化学习中可以学习处理复杂环境，包括连续状态空间和动作空间。（）
A、正确
B、错误
答案：A
13.智能体在强化学习中可以处理离散动作空间，也可以处理连续动作空间。（）
A、正确
B、错误
答案：A
14.强化学习中的智能体[Agent]通常与环境进行交互，以获取奖励信号来指导学习。（）
A、正确
B、错误
答案：A
15.微调训练时，可以使用与预训练时相同的优化器。（）
A、正确
B、错误
答案：A
16.预训练大模型时，训练时间越长，模型性能一定越好。（）
A、正确
B、错误
答案：B
17.大模型在处理高校学生的情感分析方面表现不佳，难以应用。（）
A、正确
B、错误
答案：B
18.人工智能训练师在处理多分类问题时，可以使用相同的标注策略来处理所有类别。（）
A、正确
B、错误
答案：B
19.数据清洗和预处理是人工智能训练过程中的一个可选步骤，不是必须的。（）
A、正确
B、错误
答案：B
20.华为Ascend910B和英伟达A800在价格上相差不大，因此在购买时主要考虑性能需求。（）
A、正确
B、错误
答案：B
21.预训练模型总是优于从头开始训练的模型。（）
A、正确
B、错误
答案：B
22.Prompt工程中的硬prompt是固定的，不能在训练过程中更新。（）
A、正确
B、错误
答案：A
23.预训练模型无法应用于强化学习任务。（）
A、正确
B、错误
答案：B
24.大模型Agent在训练过程中不需要与外部环境进行交互。（）
A、正确
B、错误
答案：B
25.大模型无法应用于学生心理健康的监测和干预程序。（）
A、正确
B、错误
答案：B
26.爬虫只能抓取静态网页，无法抓取动态加载的内容。（）
A、正确
B、错误
答案：B
27.人工智能训练师在模型调优时，只能使用网格搜索方法进行参数调整。（）
A、正确
B、错误
答案：B
28.爬虫可以使用正则表达式来匹配和提取网页中的特定信息。（）
A、正确
B、错误
答案：A
29.华为Ascend910B是专门为华为自家服务器设计的，与其他厂商的设备不兼容。（）
A、正确
B、错误
答案：B
30.人工智能训练师的工作不包括对机器学习模型进行性能评估和调优。（）
A、正确
B、错误
答案：B
31.TensorFlow的模型训练过程不可控，无法对训练过程进行精细化的调整。（）
A、正确
B、错误
答案：B
32.预训练模型在小样本学习场景下效果不佳。（）
A、正确
B、错误
答案：A
33.英伟达A800因其强大的计算能力和良好的兼容性，在市场中占有较高份额。（）
A、正确
B、错误
答案：A
34.大模型Agent是一种结合了深度学习模型与代理技术的智能系统。（）
A、正确
B、错误
答案：A
35.训练损失和验证损失在训练过程中通常会逐渐减小，如果验证损失在某个点后开始增加，可能是出现了过拟合。（）
A、正确
B、错误
答案：A
36.预训练模型的编码器和解码器总是一起预训练。（）
A、正确
B、错误
答案：B
37.人工智能训练师不需要具备编程技能。（）
A、正确
B、错误
答案：B
38.对于大型词汇表，使用稀疏embedding可以减少内存消耗。（）
A、正确
B、错误
答案：A
39.TensorFlow的TensorBoard工具在可视化神经网络结构和训练过程方面非常强大。（）
A、正确
B、错误
答案：A
40.Embedding层输出的向量可以直接用于分类任务。（）
A、正确
B、错误
答案：B
41.多模态大模型通常能够实现跨模态学习，即利用一种模态的信息来增强另一种模态的学习效果。（）
A、正确
B、错误
答案：A
42.TensorFlow对于生产环境的部署支持更加成熟。（）
A、正确
B、错误
答案：A
43.智能体在强化学习中必须完全了解环境的结构和动力学特性才能进行学习。（）
A、正确
B、错误
答案：B
44.大模型不适用于法律领域，比如文档审核和合同分析。（）
A、正确
B、错误
答案：B
45.微调训练时，预训练模型的参数应该全部固定不变。（）
A、正确
B、错误
答案：B
46.预训练模型在所有语言上都适用，无需考虑语言的差异。（）
A、正确
B、错误
答案：B
47.预训练大模型时，只使用单一的预训练任务就可以达到最佳效果。（）
A、正确
B、错误
答案：B
48.数据标注的粒度越细，对模型的性能提升就越大。（）
A、正确
B、错误
答案：B
49.智能体的动作选择可以基于当前的状态和奖励信号来进行决策。（）
A、正确
B、错误
答案：A
50.目前国内还没有能够支撑大模型训练的高性能计算平台。（）
A、正确
B、错误
答案：B
51.在多模态大模型中，增加模态的数量不会增加模型的复杂性和计算成本。（）
A、正确
B、错误
答案：B
52.智能体在强化学习中可以通过学习来改进自己的决策能力，从而提高任务完成的效果。（）
A、正确
B、错误
答案：A
53.预训练模型永远无法达到人类水平的智能。（）
A、正确
B、错误
答案：B
54.TensorFlow和PyTorch都提供了对TPU、FPGA等硬件加速器的原生支持。（）
A、正确
B、错误
答案：B
55.PyTorch提供了丰富的预训练模型和工具集，方便用户快速构建和训练模型。（）
A、正确
B、错误
答案：A
56.Prompt工程中的连续prompt比离散prompt更易于优化。（）
A、正确
B、错误
答案：A
57.通过大模型，高等院校可以实现个性化学习路径的推荐。（）
A、正确
B、错误
答案：A
58.强化学习是一种通过试错来学习最优行为策略的机器学习方法。（）
A、正确
B、错误
答案：A
59.在高等院校中，大模型不能用于校园文化活动和艺术项目的创意发展。（）
A、正确
B、错误
答案：B
60.微调训练的时间越长，模型性能一定越好。（）
A、正确
B、错误
答案：B
61.强化学习中，深度强化学习是指将深度学习与强化学习相结合的方法，用于解决复杂的高维状态空间问题。（）
A、正确
B、错误
答案：A
62.在高等院校中，大模型无法应用于学术研究和论文写作的过程。（）
A、正确
B、错误
答案：B
63.在处理自然语言处理任务时，华为Ascend910B通常比英伟达A800更高效。（）
A、正确
B、错误
答案：B
64.预训练模型不可能过拟合训练数据。（）
A、正确
B、错误
答案：B
65.大模型预训练通常需要大量的计算资源和时间。（）
A、正确
B、错误
答案：A
66.强化学习是一种通过试错来学习最优行为策略的机器学习方法。（）
A、正确
B、错误
答案：A
67.预训练模型只能从文本数据中学习。（）
A、正确
B、错误
答案：B
68.大模型不适合于开发虚拟现实或增强现实的教学工具。（）
A、正确
B、错误
答案：B
69.人工智能训练师在标注数据时可以忽略数据中的噪声和异常值。（）
A、正确
B、错误
答案：B
70.TensorFlow的EagerExecution模式使得调试更加直观，支持即时计算。（）
A、正确
B、错误
答案：A
71.在Prompt工程中，一个好的prompt应该能够引导模型产生期望的输出。（）
A、正确
B、错误
答案：A
72.人工智能训练师只需要关注模型的训练阶段，无需关注模型的部署和推理。（）
A、正确
B、错误
答案：B
73.预训练模型一旦完成，其权重和参数就不能再次被修改。（）
A、正确
B、错误
答案：B
74.大模型只能处理单一语言的数据，无法处理多语言环境下的高校数据。（）
A、正确
B、错误
答案：B
75.在大模型中，embedding层可以捕捉到输入数据中的长期依赖关系。（）
A、正确
B、错误
答案：B
76.大模型Agent可以通过强化学习来优化其行为策略。（）
A、正确
B、错误
答案：A
77.大模型的embedding层通常用于将输入数据转换为高维向量表示。（）
A、正确
B、错误
答案：A
78.在自然语言处理任务中，人工智能训练师需要负责创建和整理文本数据，并为其打上适当的标签，以供模型学习。（）
A、正确
B、错误
答案：A
79.微调训练时，学习率的选择对模型性能没有影响。（）
A、正确
B、错误
答案：B
80.预训练模型的输出层通常在微调阶段被保留。（）
A、正确
B、错误
答案：B
81.Python的requests库是一个简单易用的HTTP客户端库，用于发送所有类型的HTTP请求。（）
A、正确
B、错误
答案：A
82.在多模态大模型中，不同模态的信息通常在早期阶段就融合在一起。（）
A、正确
B、错误
答案：B
83.Python中的全局变量和局部变量具有不同的作用域。（）
A、正确
B、错误
答案：A
84.大模型Agent在处理复杂决策问题时，能够利用深度学习模型的强大表示能力来提高决策质量。（）
A、正确
B、错误
答案：A
85.预训练模型的预训练过程不涉及对模型的解释性考虑。（）
A、正确
B、错误
答案：A
86.在医疗诊断中，大模型能够完全替代医生进行疾病诊断。（）
A、正确
B、错误
答案：B
87.预训练模型的预训练阶段不需要关心计算效率。（）
A、正确
B、错误
答案：B
88.PyTorch的模型可以方便地转换为ONNX[OpenNeuralNetworkExchange]格式，以便与其他框架进行互操作。（）
A、正确
B、错误
答案：A
89.预训练模型使用的语言模型任务对于所有下游任务都是必要的。（）
A、正确
B、错误
答案：B
90.爬虫可以合法地爬取任何网站的数据，无需考虑网站的使用条款或版权问题。（）
A、正确
B、错误
答案：B
91.预训练模型的预训练阶段不需要关注特定领域的知识。（）
A、正确
B、错误
答案：A
92.为了提高星火大模型的性能，只需要增加训练数据的数量即可。（）
A、正确
B、错误
答案：B
93.Python中的列表推导式[listcomprehension]是一种简洁创建列表的语法结构。（）
A、正确
B、错误
答案：A
94.华为Ascend910B和英伟达A800都可以用于高性能计算[HPC]领域。（）
A、正确
B、错误
答案：A
95.预训练模型可以直接用于生成任务，无需任何调整。（）
A、正确
B、错误
答案：B
96.预训练模型无法处理多语言的数据。（）
A、正确
B、错误
答案：B
97.强化学习中的多臂老虎机问题[Multi-ArmedBanditProblem]是一个简单的强化学习问题，用于研究探索和利用的平衡。（）
A、正确
B、错误
答案：A
98.大模型不适合于帮助高校管理人员进行决策支持和数据分析。（）
A、正确
B、错误
答案：B
99.转换学习是多模态大模型中常用的技术，以便更好地适应新的数据模态。（）
A、正确
B、错误
答案：A
100.预训练模型的预训练阶段不需要考虑数据的语义结构。（）
A、正确
B、错误
答案：B
101.微调训练时，不应该使用正则化技术来防止过拟合。（）
A、正确
B、错误
答案：B
102.人工智能训练师不需要具备数据分析和统计知识。（）
A、正确
B、错误
答案：B
103.大模型国产化算力的提升可以有效降低对外部供应链的依赖。（）
A、正确
B、错误
答案：A
104.TensorFlow在GPU加速方面通常比PyTorch更优化。（）
A、正确
B、错误
答案：B
105.强化学习中的奖励[Reward]是环境给予智能体的反馈，用于指导智能体的学习方向。（）
A、正确
B、错误
答案：A
106.预训练模型不能用于创建个性化的用户体验。（）
A、正确
B、错误
答案：B
107.强化学习中的在线学习[OnlineLearning]是指智能体在与环境实时交互的过程中进行学习，并根据新的经验更新策略。（）
A、正确
B、错误
答案：A
108.强化学习中的奖励[reward]信号是指导智能体学习的唯一依据。（）
A、正确
B、错误
答案：A
109.大模型知识库是通过大规模语料库训练得到的深度学习模型，可以处理各种复杂的语言任务。（）
A、正确
B、错误
答案：A
110.预训练模型可以无损压缩以节省存储空间。（）
A、正确
B、错误
答案：B
111.智能体不需要具备感知能力，因为环境的状态和奖励可以直接提供给智能体。（）
A、正确
B、错误
答案：B
112.在个性化推荐系统中，大模型可以用来提高推荐的相关性和准确性。（）
A、正确
B、错误
答案：A
113.Prompt工程中的多任务学习可以通过设计多个相关任务的prompt来实现。（）
A、正确
B、错误
答案：A
114.大模型不能用于生成艺术作品，如绘画或音乐创作。（）
A、正确
B、错误
答案：B
115.梯度消失是指在训练深度神经网络时，梯度在反向传播过程中逐渐减小到接近于零，导致模型训练缓慢或停滞。（）
A、正确
B、错误
答案：A
116.强化学习中的模型[model]是指智能体对环境的表示，包括状态转移概率和奖励函数。（）
A、正确
B、错误
答案：A
117.Prompt工程只适用于文本生成任务，不适用于其他NLP任务。（）
A、正确
B、错误
答案：B
118.智能体在强化学习中可以通过模仿学习来快速获得初始策略，然后再进行进一步的探索和利用。（）
A、正确
B、错误
答案：A
119.在处理大规模图像识别任务时，英伟达A800通常比华为Ascend910B更快。（）
A、正确
B、错误
答案：A
120.强化学习中的迁移学习[TransferLearning]是指将一个任务上学到的知识迁移到另一个相关任务上，以加速学习过程。（）
A、正确
B、错误
答案：A
附件2：技能操作竞赛参考样题
（一）背景：现有印度的预测研究生入学的数据集India_Admission_Predict.csv，其中：
Feature：编号、GRE成绩（满分340分）、托福成绩（满分120分）、大学评分（满分5分）、目的陈述和推荐信强度（满分5分）、本科GPA（满分10分）、研究经历（0或1），
Label：研究生录取概率（从0到1）。部分数据如下所示：
（二）问题：请选择合适的人工智能相关算法，建立准确的研究生入学考试预测模型，能够预测研究生录取概率。
（三）要求：
1、读取数据并进行适当的预处理。
2、选择合适的模型。
3、准确的训练模型并进行可视化。
4、对模型调参以进一步优化模型，输出最终的模型参数。
5、用相应指标对模型进行性能评估。
6、以图文并茂的形式将整个过程撰写完整的技术文档，并在相应位置插入自己的代码。参考目录如下：
1 问题描述与分析
2 实验设计
2.1 实验流程
2.2 数据读取与处理
3 模型选择与结果分析
4 模型优化
5 模型评估
6 总结
附件3：技能操作参考评分标准
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评分标准 |
评分点 |
分值 |
得分 |
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问题分析与解决 |
数据采集与清洗：对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理、异常值检测等预处理工作。将处理好的数据集拆分为训练集和测试集。数据处理过程应详细记录，并在文档中明确说明。 |
10 |
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模型选择：根据具体问题选择合适的人工智能算法，并详细解释选择理由。 |
10 |
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数据建模与分析：根据所选的人工智能算法，进行模型构建与训练，代码运行正确无误，并进行模型可视化。 |
40 |
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参数调优与性能评估：使用网格搜索、随机搜索等优化方法对模型进行超参数调优，提升模型性能。记录调优过程及结果，并在文档中进行分析。对模型进行定量化评估，并比较不同模型的性能。 |
20 |
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技术文档撰写 |
结构合理，排版清晰，逻辑连贯，层次分明，图文并茂。 |
10 |
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能够准确地解释问题中涉及的技术细节和关键问题，项目的分析思路、实现过程和创新点。 |
10 |
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裁判签名 |
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合计得分 |
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网站标识码：3405040001
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