济宁市“技能状元”职业技能大赛—第二届山东省职业技能大赛济宁市选拔赛技术文件人工智能工程技术项目样题.pdfVIP

附件一

济宁市“技能状元”职业技能大赛

人工智能工程技术项目

（样题）

2025年3月

一、竞赛时长

2小时

二、竞赛环境

每位参赛选手配备独立计算机，拟预装以下软件环境：

1.Python3.x开发环境，集成常见科学计算库（如NumPy、

Pandas）及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch，选手可自行选

用熟悉的框架）。

2.常用文本编辑器（如VisualStudioCode、PyCharm、Jupyter）

及必要插件。

三、考核内容

模块一：机器学习算法训练及调优

给定一个结构化数据集，要求参赛选手展示其对机器学习算法

在分类或回归任务中的应用能力。

选手需要选择合适的机器学习算法，并构建模型架构以适应特

定的数据特征和任务需求。编写代码完成数据的加载与预处理工作，

包括但不限于缺失值填充、异常值处理、数据标准化等步骤。配置

模型训练参数并实现训练过程，确保模型能够有效地从训练集中学

习，在训练过程中记录损失值以及准确率（对于分类任务）或均方

误差（对于回归任务）的变化情况。最后，进行模型评估与调优，

通过调整超参数、优化特征工程等手段提升模型性能，验证模型在

验证集和测试集上的表现，确保其具有良好的泛化能力。

模块二：图像分类深度学习网络构建及训练

给定一个小型图像数据集，要求参赛选手：

搭建一个基础的卷积神经网络（CNN）模型结构，包含至少3个

卷积层、2个池化层和2个全连接层，合理设计各层参数，确保模型

能适应图像输入尺寸。

编写代码实现数据集的加载、预处理流程，包括图像归一化、数

据增强，并划分训练集、验证集和测试集。

配置模型训练参数，并实现模型训练的基本代码逻辑，确保能在

训练集上进行至少10个epoch的训练，记录训练过程中的损失值和

准确率变化。

模块三：数据分析及结果可视化展示

此部分考察参赛选手在数据分析以及结果可视化方面的能力，从

而更直观地理解数据含义及提升模型训练效果。要求参赛选手完成以

下任务：

开展探索性数据分析，对给定的机器学习数据集进行深入分析，

识别关键特征、趋势以及潜在的模式，选手需使用图表对数据进行可

视化展示。

针对深度学习模型训练结果（如分类/回归模型），实现训练

结果可视化：绘制损失函数曲线（训练集/验证集）、准确率/均

方误差变化趋势图等。

四、评分标准

功能完整性（50%）：各任务要求的功能是否全部实现，按照评分标

准中实现功能情况得分。

代码质量（20%）：根据评分标准中代码功能实现情况得分（代码结

构清晰、可读性强、遵循编程规范，无明显错误或漏洞）。

性能指标（30%）：根据评分标准达到或超过题目要求的性能指标得

分，未达标的不得分。