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✍️ Ai批改: AI测试题库

基础概念题
1、什么是人工智能？请给出定义并举例说明。
2、机器学习与人工智能的关系是什么？
3、监督学习、无监督学习和强化学习有什么区别？
4、解释过拟合和欠拟合的概念及其解决方法。

机器学习算法题
1、请解释决策树算法的工作原理。
2、什么是支持向量机(SVM)？它的核函数有什么作用？
3、描述k-means聚类算法的步骤。
4、神经网络中的反向传播算法是如何工作的？

深度学习题
1、卷积神经网络(CNN)在图像处理中有哪些优势？
2、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)有什么区别？
3、什么是注意力机制？它在NLP中有什么应用？
4、解释Transformer模型的基本结构。

伦理与安全题
1、AI系统可能带来哪些伦理问题？
2、如何防止机器学习模型中的偏见？
3、解释对抗性攻击及其防御方法。
4、AI模型的可解释性为什么重要？

实践应用题
1、如何评估一个分类模型的性能？
2、描述数据预处理的常见步骤。
3、如果遇到类别不平衡问题，你会如何处理？
4、如何选择合适的超参数优化方法？

前沿趋势题
1、当前大语言模型(如GPT系列)有哪些主要特点？
2、多模态AI有哪些应用场景？
3、解释生成式AI和判别式AI的区别。
4、AI在哪些新兴领域有突破性应用？

需要针对某个特定领域或具体问题更详细的测试题吗？