随着科技的发展和智能化时代的到来，人工智能（AI）已经成为现代教育的重要组成部分。在高校中，人工智能课程不仅帮助学生掌握前沿技术知识，还培养了他们的创新思维与实践能力。为了更好地检验学生的学习成果，各大学通常会在学期末组织人工智能相关的考试。本文将围绕“大学人工智能期末考试题库”这一主题，探讨一些典型问题及其解答思路。

选择题

题目1：以下哪种算法不属于监督学习？

A. 支持向量机

B. K均值聚类

C. 决策树

D. 线性回归

答案：B

解析：K均值聚类是一种无监督学习方法，而其他选项均属于监督学习范畴。监督学习的特点是需要带有标签的数据集进行训练。

题目2：深度学习的核心是什么？

A. 数据预处理

B. 梯度下降法

C. 神经网络架构

D. 模型评估指标

答案：C

解析：深度学习的核心在于构建多层神经网络模型，通过大量数据训练来提取特征并完成任务。

判断题

题目3：强化学习不需要任何标注数据即可完成训练。（√）

解析：强化学习主要依赖于环境反馈信号（奖励或惩罚），无需预先提供的标注数据。智能体通过不断试错优化策略以达到最优目标。

综合分析题

假设你正在设计一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统，请回答以下问题：

1. 如何选择合适的CNN结构？

- 首先应考虑输入图像大小及输出类别数量；

- 根据具体应用场景调整卷积核尺寸、池化方式等参数；

- 可参考经典模型如LeNet-5、AlexNet等作为基础框架。

2. 在训练过程中遇到过拟合怎么办？

- 增加正则化项（如L2正则化）；

- 使用Dropout技术随机丢弃部分神经元防止记忆过度；

- 扩展训练样本集通过数据增强手段提高泛化性能。

以上仅为部分示例题目，实际考试内容可能涵盖更广泛的知识点。希望这些题目能够帮助大家巩固所学知识，并激发对人工智能领域进一步探索的兴趣！