网课题目

问答题
以下哪个不是AI中自动特征工程的常用方法？
答案： A.主成分分析（PCA）
B.线性判别分析（LDA）
C.独立成分分析（ICA）
D.随机森林特征重要性
正确答案：D
答案解析：随机森林特征重要性主要用于评估特征的重要性，而非自动特征工程。
问答题
对于一个时间序列预测问题，以下哪种模型较为适用？
答案： A.RNN
B.CNN
C.GAN
D.DBN
正确答案：A
答案解析：RNN及其变体在处理时间序列数据的预测问题上有优势。
问答题
以下哪种方法可以用于评估AI模型的泛化能力？
答案： A.交叉验证
B.留出法
C.A/B测试
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：交叉验证、留出法和A/B测试都可用于评估模型的泛化能力。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型能够捕捉文本的双向语义信息？
答案： A.BiLSTM
B.Transformer
C.GPT
D.ELMO
正确答案：B
答案解析：Transformer能够同时处理文本的前向和后向信息，捕捉双向语义。
问答题
以下哪个是深度学习中用于防止梯度消失或爆炸的机制？
答案： A.正则化
B.批归一化（BatchNormalization）
C.Dropout
D.动量（Momentum）
正确答案：B
答案解析：批归一化有助于解决梯度消失或爆炸问题。
问答题
当处理不平衡数据集时，以下哪种方法可以提高少数类别的分类性能？
答案： A.过采样
B.欠采样
C.阈值移动
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：过采样增加少数类样本，欠采样减少多数类样本，阈值移动调整分类决策边界，都可以提高不平衡数据集中少数类别的分类性能。
问答题
以下哪种AI技术常用于图像的语义分割？
答案： A.U-Net
B.VGG
C.AlexNet
D.Inception
正确答案：A
答案解析：U-Net是常用于图像语义分割的模型架构。
问答题
在自然语言生成任务中，以下哪种评估指标更关注生成文本的流畅性？
答案： A.BLEU
B.ROUGE
C.Perplexity
D.METEOR
正确答案：C
答案解析：Perplexity主要衡量语言模型预测下一个词的不确定性，能反映生成文本的流畅性。
问答题
以下哪种技术可以提高AI模型在小样本数据上的学习能力？
答案： A.元学习
B.自监督学习
C.无监督学习
D.半监督学习
正确答案：A
答案解析：元学习有助于模型在小样本数据上更快更好地学习。
问答题
对于一个已经训练好的AI模型，进行迁移学习时，通常会调整以下哪个部分？
答案： A.输入层
B.隐藏层
C.输出层
D.以上都有可能
正确答案：C
答案解析：在迁移学习中，通常会根据新任务调整输出层。
问答题
在AI中，以下哪种算法常用于解决多分类问题？
答案： A.逻辑回归
B.支持向量机（SVM）
C.决策树
D.随机森林
正确答案：D
答案解析：随机森林可以用于处理多分类问题，并具有较好的性能。
问答题
当使用AI进行情感分析时，以下哪种特征通常被广泛使用？
答案： A.词袋模型
B.词性标注
C.命名实体识别
D.依存句法分析
正确答案：A
答案解析：词袋模型在情感分析中是常用的特征表示方法。
问答题
自然语言处理中的词向量模型Word2Vec包括哪两种方法？
答案： A.CBOW和Skip-gram
B.Glove和FastText
C.ELMO和BERT
D.LSTM和GRU
正确答案：A
答案解析：Word2Vec主要包括CBOW和Skip-gram两种方法。
问答题
以下哪种方法常用于对AI模型进行压缩和加速？
答案： A.知识蒸馏
B.模型剪枝
C.量化
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：知识蒸馏、模型剪枝和量化都是常见的模型压缩和加速方法。
问答题
在AI中，生成式对抗网络（GAN）的训练目标是？
答案： A.让生成器生成尽可能逼真的样本
B.让判别器准确区分真实样本和生成样本
C.同时优化生成器和判别器，达到平衡
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：GAN的训练目标包括让生成器生成逼真样本，判别器准确区分，最终达到两者的平衡。
问答题
对于图像识别任务，以下哪种神经网络架构表现较为出色？
答案： A.多层感知机（MLP）
B.残差网络（ResNet）
C.自编码器（Autoencoder）
D.玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）
正确答案：B
答案解析：ResNet在图像识别任务中具有出色的性能和泛化能力。
问答题
以下哪个不是AI模型在训练中可能遇到的过拟合解决方法？
答案： A.增加正则化项
B.增加训练数据的噪声
C.减少神经网络的层数
D.采用早停法
正确答案：B
答案解析：增加训练数据的噪声通常不是解决过拟合的有效方法。
问答题
在自然语言处理中，用于处理长文本序列的神经网络模型通常是？
答案： A.循环神经网络（RNN）
B.卷积神经网络（CNN）
C.长短时记忆网络（LSTM）
D.生成对抗网络（GAN）
正确答案：C
答案解析：LSTM能更好地处理长文本序列中的长期依赖关系。
问答题
以下哪种技术在强化学习中常用于解决探索与利用的平衡问题？
答案： A.蒙特卡罗方法
B.策略梯度算法
C.ε-贪心策略
D.以上都不是
正确答案：C
答案解析：ε-贪心策略可以在一定程度上平衡强化学习中的探索与利用。
问答题
以下哪个不是自然语言处理中的语言模型？
答案： A.n-gram模型
B.循环神经网络语言模型
C.卷积神经网络语言模型
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：n-gram模型、循环神经网络语言模型和卷积神经网络语言模型都是自然语言处理中的语言模型。