2025年人工智能專業(yè)英語口語流利度測試試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20小題，每小題2分，共40分。請仔細閱讀每個選項，并在答題卡上填涂正確答案。）1.Whatdoes"neuralnetwork"meaninthecontextofartificialintelligence?A)Asystemofinterconnectedcomputersworkingtogether.B)Amathematicalmodelinspiredbythehumanbrain.C)Atypeofdatabasemanagementsoftware.D)AprogramminglanguageusedforAIdevelopment.2.Howwouldyoudescribe"deeplearning"insimpleterms?A)It'samethodtocompressdatastorage.B)Itinvolveslayersofartificialneuralnetworks.C)It'sawaytospeedupinternetconnections.D)It'satechniqueforencryptingdata.3.Whatistheprimarypurposeof"naturallanguageprocessing"(NLP)?A)Todesigncomputerhardware.B)Toimprovewebsiteloadingtimes.C)Toenablecomputerstounderstandandgeneratehumanlanguage.D)Tocreatevirtualrealityenvironments.4.WhichofthefollowingisNOTacommonapplicationof"machinelearning"?A)RecommendersystemslikeNetflix'ssuggestions.B)Self-drivingcars.C)Weatherforecasting.D)Manualdataentry.5.Whatdoes"algorithm"meaninthecontextofAI?A)Atypeofcomputervirus.B)Asetofrulesorinstructionsforsolvingproblems.C)Aprogramminglanguage.D)Ahardwarecomponentofacomputer.6.Howwouldyouexplain"overfitting"tosomeonewithouttechnicalbackground?A)It'swhenacomputergetstootiredtowork.B)It'swhenamodellearnsthetrainingdatatoowell,includingnoise.C)It'sabuginthesoftware.D)It'swhenthecomputerrunsoutofmemory.7.Whatis"featureextraction"inAI?A)It'stheprocessofmakingacomputerfaster.B)It'sthemethodofselectingimportanttraitsfromdata.C)It'sawaytocleanupadataset.D)It'sthestepofwritingcodeforAImodels.8.Whichtermbestdescribes"convolutionalneuralnetworks"(CNNs)?A)Networksthathelpcomputersseeimages.B)Atypeofsocialmediaplatform.C)Amethodtostoremoredata.D)Awaytoconnectdifferentcountries.9.Whatis"reinforcementlearning"about?A)It'sawaytomakecomputersdance.B)Itinvolvestrainingmodelsthroughrewardsandpunishments.C)It'samethodtocopyhumanbehavior.D)It'saboutpredictingstockprices.10.Howwouldyouexplain"transferlearning"toabeginner?A)It'sawaytotransfermoneyonline.B)It'susingapre-trainedmodeltosolveanewproblem.C)It'samethodtotransferfilesbetweendevices.D)It'satechniquetotransferdatatoaharddrive.11.Whatdoes"datapreprocessing"involve?A)It'saboutmakingdatalookpretty.B)Itincludescleaningandtransformingrawdata.C)It'sawaytohidedatafromothers.D)It'sthestepofwritingthefinalreport.12.Howwouldyoudescribe"generativeadversarialnetworks"(GANs)?A)They'reatypeofsportsteam.B)Theyinvolvetwomodelscompetingtocreaterealisticdata.C)They'reamethodtogeneraterandomnumbers.D)They'reawaytogenerateelectricity.13.Whatis"unsupervisedlearning"about?A)It'samethodtounscrewabolt.B)Itinvolvestrainingmodelswithoutlabeleddata.C)It'sawaytounscrewthecomputercase.D)It'saboutunsuperviseddriving.14.Howwouldyouexplain"accuracy"inAI?A)It'sameasureofhowaccurateacomputer'sheartbeatis.B)It'sthepercentageofcorrectpredictions.C)It'sawaytomeasureaccuracyincooking.D)It'samethodtoimproveaccuracyinsports.15.Whatdoes"edgecomputing"meaninAI?A)It'sawaytocomputeontheedgeofatable.B)Itinvolvesprocessingdatanearwhereit'sgenerated.C)It'samethodtocomputeontheedgeofacloud.D)It'saboutcomputingontheedgeofacity.16.Howwouldyoudescribe"sentimentanalysis"insimpleterms?A)It'sawaytoanalyzepeople'sfeelings.B)It'samethodtoanalyzethespeedofcomputers.C)It'sawaytoanalyzethetemperature.D)It'samethodtoanalyzetheeconomy.17.Whatis"activelearning"about?A)It'sawaytolearnbydoing.B)Itinvolvesmodelsselectingwhichdatatolearnfrom.C)It'samethodtolearnbywatching.D)It'saboutlearninginanactiveclassroom.18.Howwouldyouexplain"federatedlearning"tosomeonewithouttechnicalbackground?A)It'sawaytolearnbyfederatingcountries.B)Itinvolvestrainingmodelsacrossmultipledeviceswithoutsharingdata.C)It'samethodtofederatemusic.D)It'saboutlearningbyfederatingschools.19.Whatdoes"computationalcomplexity"meaninAI?A)It'sameasureofhowcomplexacomputeris.B)It'saboutthetimeandresourcesneededtosolveaproblem.C)It'samethodtocomputecomplexityinart.D)It'sawaytocomputecomplexityinmusic.20.Howwouldyoudescribe"speechrecognition"insimpleterms?A)It'sawaytorecognizespeechinaspeech.B)Itinvolvesconvertingspokenwordsintotext.C)It'samethodtorecognizespeechinasong.D)It'saboutrecognizingspeechinamovie.二、填空題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。請將答案填寫在答題卡上的橫線上。）1.TheprocessoftraininganAImodelonalargedatasetiscalled________.2.Atechniquewhereamodellearnsfromhumanfeedbackisknownas________.3.Thetermforwhenamodelperformswellontrainingdatabutpoorlyonnewdatais________.4.InAI,theconceptofusingpre-existingmodelstosolvenewproblemsiscalled________.5.ThemethodofcleaningandpreparingdataforAImodelsiscalled________.6.Atypeofneuralnetworkdesignedtoprocessimagedatais________.7.Theprocessofenablingcomputerstounderstandandgeneratehumanlanguageisreferredtoas________.8.Theideaoftrainingmodelsthroughrewardsandpunishmentsisknownas________.9.Thepracticeofprocessingdataonlocaldevicesratherthaninacentralserveriscalled________.10.ThemeasureofhowoftenanAImodelmakescorrectpredictionsiscalled_________.三、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請根據題目要求，在答題卡上寫清答案。）1.Canyouexplainthedifferencebetween"supervisedlearning"and"unsupervisedlearning"insimpleterms?Giveanexampleofeachtypeoflearning.2.Whatis"artificialintelligence"inyourownwords?Describehowithaschangedourdailylives.3.Howdoes"naturallanguageprocessing"(NLP)helpincreatingchatbots?Explaintheprocessstepbystep.4.Whatis"deeplearning,"andwhyisitconsideredapowerfultoolinAI?Provideanexampleofitsapplication.5.Howwouldyouexplain"overfitting"tosomeonewhohasneverstudiedAIbefore?Useareal-lifeanalogytomakeyourexplanationclear.四、論述題（本部分共1小題，共20分。請根據題目要求，在答題卡上寫清答案。）1.Discusstheethicalimplicationsof"artificialintelligence."Considerissueslikeprivacy,bias,andjobdisplacement.Provideexamplesandexplainhowtheseissuescanbeaddressed.本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.B解析：Neuralnetwork（神經網絡）是人工智能中模仿人腦結構和工作原理的計算模型，由相互連接的神經元組成，用于處理和學習數據。選項A描述的是分布式計算系統(tǒng)；選項C是數據庫管理軟件；選項D是編程語言，與神經網絡的概念不符。2.B解析：Deeplearning（深度學習）是機器學習的一個分支，它使用包含多個隱藏層的神經網絡來學習數據中的復雜模式。選項A、C、D與深度學習的定義無關。3.C解析：Naturallanguageprocessing（自然語言處理）是人工智能的一個領域，專注于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。選項A、B、D與自然語言處理的定義不符。4.D解析：Machinelearning（機器學習）的應用包括推薦系統(tǒng)、自動駕駛、天氣預測等，但手動數據輸入不屬于機器學習范疇，而是傳統(tǒng)的人工操作。選項A、B、C都是機器學習的常見應用。5.B解析：Algorithm（算法）是解決問題或執(zhí)行任務的步驟序列。在人工智能中，算法是指導模型如何學習和預測的規(guī)則集。選項A是計算機病毒；選項C是編程語言；選項D是硬件組件。6.B解析：Overfitting（過擬合）是指模型在訓練數據上表現過于完美，以至于包括了一些噪聲和無關的變異，導致在新數據上表現不佳。選項A、C、D與過擬合的概念不符。7.B解析：Featureextraction（特征提取）是從原始數據中識別并選擇出對模型最有用的特征的過程。選項A、C、D與特征提取的定義無關。8.A解析：Convolutionalneuralnetworks（卷積神經網絡）是專門用于處理圖像數據的神經網絡，能夠自動學習和識別圖像中的模式。選項B、C、D與卷積神經網絡的定義不符。9.B解析：Reinforcementlearning（強化學習）是機器學習的一種方法，通過獎勵和懲罰來訓練模型做出決策。選項A、C、D與強化學習的定義無關。10.B解析：Transferlearning（遷移學習）是使用在某個任務上預訓練的模型來解決另一個相關任務的方法。選項A、C、D與遷移學習的定義不符。11.B解析：Datapreprocessing（數據預處理）是清潔和轉換原始數據，以便模型能夠有效地學習和預測。選項A、C、D與數據預處理的定義無關。12.B解析：Generativeadversarialnetworks（生成對抗網絡）是由兩個神經網絡組成的模型，一個生成器和一個判別器，它們相互競爭以生成逼真的數據。選項A、C、D與生成對抗網絡的概念不符。13.B解析：Unsupervisedlearning（無監(jiān)督學習）是機器學習的一種方法，模型在沒有標簽的數據中學習尋找數據中的結構。選項A、C、D與無監(jiān)督學習的定義無關。14.B解析：Accuracy（準確率）是衡量模型預測正確程度的指標，通常表示為正確預測的數量占總預測數量的百分比。選項A、C、D與準確率的定義不符。15.B解析：Edgecomputing（邊緣計算）是在數據生成的地方（如智能設備）進行數據處理，而不是在遠程服務器上。選項A、C、D與邊緣計算的概念不符。16.A解析：Sentimentanalysis（情感分析）是分析文本或語音中的情感傾向，如積極、消極或中性。選項B、C、D與情感分析的定義不符。17.B解析：Activelearning（主動學習）是模型選擇哪些數據點進行學習，以提高學習效率。選項A、C、D與主動學習的定義無關。18.B解析：Federatedlearning（聯邦學習）是多個設備或服務器共同訓練一個模型，而無需共享原始數據。選項A、C、D與聯邦學習的定義不符。19.B解析：Computationalcomplexity（計算復雜度）是指解決問題所需的時間或資源。選項A、C、D與計算復雜度的定義無關。20.B解析：Speechrecognition（語音識別）是將spokenwords（語音）轉換為text（文本）的技術。選項A、C、D與語音識別的概念不符。二、填空題答案及解析1.Training解析：Training（訓練）是指使用大量數據來訓練AI模型，使其能夠學習和做出預測。這是AI模型開發(fā)過程中的關鍵步驟。2.Human-in-the-looplearning解析：Human-in-the-looplearning（人工參與學習）是指模型通過人類反饋進行學習，以提高其性能。這種方法在需要高精度和可靠性的場景中特別有用。3.Overfitting解析：Overfitting（過擬合）是指模型在訓練數據上表現過于完美，以至于包括了一些噪聲和無關的變異，導致在新數據上表現不佳。4.Transferlearning解析：Transferlearning（遷移學習）是使用在某個任務上預訓練的模型來解決另一個相關任務的方法。這種方法可以加速模型訓練并提高性能。5.Datapreprocessing解析：Datapreprocessing（數據預處理）是清潔和轉換原始數據，以便模型能夠有效地學習和預測。這是AI模型開發(fā)過程中的重要步驟。6.Convolutionalneuralnetworks解析：Convolutionalneuralnetworks（卷積神經網絡）是專門用于處理圖像數據的神經網絡，能夠自動學習和識別圖像中的模式。7.Naturallanguageprocessing解析：Naturallanguageprocessing（自然語言處理）是使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言的技術。這是人工智能的一個重要領域。8.Reinforcementlearning解析：Reinforcementlearning（強化學習）是機器學習的一種方法，通過獎勵和懲罰來訓練模型做出決策。這種方法在游戲和機器人控制等領域特別有用。9.Federatedlearning解析：Federatedlearning（聯邦學習）是多個設備或服務器共同訓練一個模型，而無需共享原始數據。這種方法在保護數據隱私方面特別有用。10.Accuracy解析：Accuracy（準確率）是衡量模型預測正確程度的指標，通常表示為正確預測的數量占總預測數量的百分比。這是評估AI模型性能的重要指標。三、簡答題答案及解析1.Supervisedlearning和unsupervisedlearning的區(qū)別：Supervisedlearning（監(jiān)督學習）是指模型在訓練時使用帶有標簽的數據，即每個數據點都有一個正確的輸出。模型通過學習這些數據點來預測新數據的輸出。例如，分類郵件為“垃圾郵件”或“非垃圾郵件”就是一種監(jiān)督學習。Unsupervisedlearning（無監(jiān)督學習）是指模型在訓練時使用沒有標簽的數據，即數據點沒有正確的輸出。模型通過學習數據中的結構來發(fā)現數據中的模式。例如，將客戶分為不同的群體就是一種無監(jiān)督學習。2.Artificialintelligence（人工智能）的定義及其對日常生活的影響：Artificialintelligence（人工智能）是指使機器能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務，如學習、解決問題和做決策。人工智能