人工智能问答题库500道
人工智能问答题（1-100）
1.什么是人工智能（AI）？
答案：人工智能是计算机科学的一个分支，旨在让机器模拟人类的智能行为，例如学习、推理、感知和决策。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。
2.机器学习和深度学习有什么区别？
答案：机器学习是AI的一个子领域，通过算法从数据中学习模式；深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络处理复杂数据，特别适用于图像、语音等非结构化数据。
3.监督学习的主要特点是什么？
答案：监督学习使用带有标签的训练数据，模型通过输入-输出对学习预测，适用于分类和回归任务，例如垃圾邮件检测。
4.什么是无监督学习？
答案：无监督学习处理无标签数据，通过发现数据中的内在结构或模式进行学习，如聚类和降维，典型应用是客户分群。
5.强化学习的原理是什么？
答案：强化学习通过智能体与环境交互，根据奖励或惩罚调整行为，目标是最大化长期回报，例如训练游戏AI。
6.什么是神经网络？
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成，用于处理复杂模式识别任务。
7.卷积神经网络（CNN）主要用于什么任务？
答案：CNN主要用于图像处理任务，如图像分类、目标检测和图像分割，通过卷积操作提取局部特征。
8.循环神经网络（RNN）适用于哪些场景？
答案：RNN适用于序列数据处理，如时间序列预测、自然语言处理和语音识别，因其能记住之前的信息。
9.什么是生成对抗网络（GAN）？
答案：GAN是一种生成模型，由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真数据，如图像或文本。
10.AI中的“过拟合”是什么意思？
答案：过拟合指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上泛化能力差，通常因模型过于复杂或数据不足导致。
11.如何解决过拟合问题？
答案：解决方法包括增加训练数据、使用正则化（如L1、L2）、Dropout、数据增强和早停法。
12.什么是激活函数？它的作用是什么？
答案：激活函数为神经网络引入非线性，使其能学习复杂模式，常见的有ReLU、Sigmoid和Tanh。
13.ReLU激活函数的优势是什么？
答案：ReLU（RectifiedLinearUnit）计算简单，加速收敛，且能缓解梯度消失问题，但负值区域可能导致“死亡神经元”。
14.什么是梯度下降？
答案：梯度下降是一种优化算法，通过迭代调整模型参数，沿着损失函数梯度下降方向最小化误差。
15.“学习率”在梯度下降中有什么作用？
答案：学习率控制参数更新的步长，太大可能错过最优解，太小则收敛过慢。
16.什么是BatchNormalization？
答案：BatchNormalization通过标准化每层的输入，加速训练并提高模型稳定性，常用于深度网络。
17.AI中的“特征工程”是什么？
答案：特征工程是从原始数据中提取或创建有意义的特征，以提高模型性能的过程。
18.什么是迁移学习？
答案：迁移学习是将预训练模型的知识应用于新任务，通常用于数据量少时，如在ImageNet上预训练的模型。
19.AI伦理的核心问题是什么？
答案：AI伦理关注公平性、透明性、隐私保护和责任归属，确保AI不产生偏见或危害。
20.什么是自然语言处理（NLP）？
答案：NLP是AI的一个领域，研究计算机与人类语言的交互，包括文本生成、翻译和情感分析等。
21.词嵌入（WordEmbedding）的作用是什么？
答案：词嵌入将单词转化为向量表示，捕捉语义关系，如Word2Vec和GloVe。
22.Transformer模型有什么特点？
答案：Transformer基于自注意力机制，处理长序列数据效率高，广泛用于NLP任务，如BERT和GPT。
23.什么是BERT？
答案：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种双向预训练语言模型，用于理解上下文。
24.AI在医疗领域的应用有哪些？
答案：AI在医疗中用于疾病诊断（如影像分析）、药物研发、个性化治疗和健康监测。
25.什么是计算机视觉？
答案：计算机视觉是AI的一个分支，使机器能够理解和处理图像或视频，如人脸识别和自动驾驶。
26.目标检测和图像分类有什么区别？
答案：图像分类