人工智能训练师二级操作技能题考前冲刺（二）

一、业务分析（25分）

业务背景

某电商平台面临着大量的用户咨询和投诉，传统的客服处理方式需要人工逐条回复，效率低下且难以应对高峰期的咨询量。为了提高客服效率和用户满意度，电商平台决定引入机器学习与深度学习技术，对客服系统进行智能化升级。

业务目标

1. 利用机器学习与深度学习技术，对客服系统进行智能化改造，实现自动回复和智能推荐。
2. 重构客服系统的业务框架和流程，提升用户咨询和投诉的响应速度和解决效率。

业务问题

1. 电商平台计划使用机器学习与深度学习技术，对客服系统进行智能化改造。请结合这些技术，使用draw.io工具绘制智能化客服系统的业务流程图，包括用户咨询、问题分类、自动回复、人工介入等关键环节。（13分）
2. 智能化客服系统上线后，将对电商平台的客服效率和用户满意度产生积极影响。请从提高响应速度、减轻客服人员工作压力、优化用户体验等方面，分析智能化客服系统的价值。（6分）
3. 除了客服系统外，电商平台还可以考虑将机器学习与深度学习技术应用于哪些业务场景？请至少列举两个场景，并简述在这些场景中技术的应用方式。（6分）

---

二、智能训练（30分）

技术背景

信用卡欺诈检测系统是一种利用机器学习技术对信用卡交易数据进行分析和预测的系统。信用卡欺诈检测系统的核心功能是对信用卡交易数据进行特征提取和模型训练，以识别出潜在的欺诈行为，降低银行和消费者的风险。请使用Python语言构建自动化机器学习模型，对信用卡交易数据进行预测。creditcard.csv数据集是已脱敏的信用卡交易数据，其字段说明如下。

技术目标

1. 设计数据质量指标，提升数据质量。
2. 构建自动化机器学习算法，以提高模型训练的效率和优化的准确性，减少人为偏差。

技术问题

1. 导入相关库。（2分）
2. 读取creditcard数据集。（1分）
3. 根据V1~V28和Amount列数据的分布和范围，对数据集进行标准化处理。（2分）
4. 针对信用卡交易数据的情况，设计一个数据集质量指标，并描述使用该指标对数据集进行评估的结果。（2分）
5. 请根据数据集质量评估结果，列举出2种对应的解决方法，并使用其中一种对数据集进行处理。（6分）
6. 将数据集按7：3的比例划分为训练集和验证集。（2分）
7. 构建自动化机器学习模型对训练集进行训练，并保存最优的机器学习模型。并使用unittest框架对模型训练进行单元测试，确保模型训练的准确性和稳定性。（7分）
8. 读取保存的模型，对验证集数据进行预测，计算验证集上的准确率并绘制混淆矩阵。（4分）
9. 黄金测试集可以用于评估信用卡欺诈检测系统在未知数据上性能。请列举出4个构建黄金测试集时需要注意的因素。（4分）

---

三、智能系统设计（40分）

业务背景

随着在线教育的快速发展，某教育科技公司计划开发一款智能学习辅助平台，旨在为学生提供个性化的学习资源和实时的学习支持。该平台将利用人工智能技术，根据学生的学习进度、能力和偏好，智能推荐学习内容，并提供实时答疑、进度跟踪和学习分析等服务。

业务目标

1. 绘制智能学习辅助平台的页面流转图，明确用户操作路径和页面之间的关系。
2. 根据不同的学习场景，梳理智能学习辅助平台的系统需求，并设计相应的功能模块。

业务问题

1. 智能学习辅助平台需要提供个性化的学习体验。请列举出除了个性化推荐之外的3种智能学习功能，并描述其应用场景与意义。（6分）
2. 根据智能学习辅助平台的业务需求，使用draw.io工具绘制用户注册到学习内容推荐的页面流转图。（14分）
3. 在智能学习辅助平台中，学生可以根据自己的学习进度选择不同的学习路径，请描述该功能在用户自定义学习路径方面的实现流程。（8分）
4. 智能学习辅助平台需要为学生提供一个交互式学习界面，该界面包括视频学习区域、实时答疑区域和学习进度展示区域。请使用draw.io工具设计该交互式学习界面的低保真原型图，并对界面元素进行标注和说明。（12分）

---

四、培训与指导（5分）

培训背景

某医疗科技公司正在积极推进医疗图像识别技术的应用，希望提高员工在疾病诊断、影像分析等领域的应用能力。由于该技术需要专业的人才进行开发和维护，公司内部现有人才水平参差不齐，因此公司决定开展为期一个月的培训来提升员工的应用能力。

培训目标

提升员工对医疗图像识别技术的理解和运用能力，帮助员工掌握常见的医疗图像识别算法和模型。

培训计划

本次培训将涵盖图像识别技术的相关基础知识、实操与案例等与人工智能技术相关的知识点。请从培训目的、培训内容、培训方式、培训时间4个方面，编写培训计划。