2025年中職人工智能技術(shù)應(yīng)用（AI基礎(chǔ)操作）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種工具常用于人工智能中的數(shù)據(jù)預(yù)處理？（）A.TensorFlowB.NumPyC.PandasD.Matplotlib2.在人工智能中，用于構(gòu)建決策樹的算法是（）。A.K近鄰算法B.樸素貝葉斯算法C.ID3算法D.支持向量機(jī)算法3.人工智能中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估分類模型的準(zhǔn)確性？（）A.召回率B.均方誤差C.準(zhǔn)確率D.F1值4.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像識(shí)別？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.深度信念網(wǎng)絡(luò)D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.人工智能中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的是（）。A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.減少數(shù)據(jù)維度D.加快模型訓(xùn)練速度6.以下哪個(gè)庫是Python中常用的深度學(xué)習(xí)框架？（）A.Scikit-learnB.PyTorchC.SeabornD.Statsmodels7.在人工智能中，用于處理文本數(shù)據(jù)的詞向量模型是（）。A.詞袋模型B.獨(dú)熱編碼C.詞嵌入模型D.詞頻-逆文檔頻率模型8.人工智能中，以下哪種優(yōu)化算法可以加快模型收斂速度？（）A.隨機(jī)梯度下降B.批量梯度下降C.Adagrad算法D.Adam算法9.以下哪個(gè)任務(wù)不屬于人工智能中的自然語言處理？（）A.機(jī)器翻譯B.圖像生成C.文本分類D.情感分析10.在人工智能中，模型評(píng)估時(shí)常用的數(shù)據(jù)集劃分方法是（）。A.留出法B.交叉驗(yàn)證法C.自助法D.以上都是二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)，少選或多選均不得分）1.人工智能中常用的數(shù)據(jù)類型包括（）。A.數(shù)值型數(shù)據(jù)B.文本型數(shù)據(jù)C.圖像數(shù)據(jù)D.音頻數(shù)據(jù)2.以下哪些算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.線性回歸算法B.決策樹算法C.聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法3.在人工智能中，模型評(píng)估的指標(biāo)有（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法？（）A.隨機(jī)梯度下降B.Adagrad算法C.Adam算法D.牛頓法5.人工智能中的自然語言處理任務(wù)包括（）。A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.情感分析D.語音識(shí)別三、填空題（總共10題，每題2分，請(qǐng)?jiān)陬}中的橫線上填上正確答案）1.人工智能是研究如何使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠模擬人類的______和智能行為的學(xué)科。2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，______是指將數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值等進(jìn)行處理的過程。3.決策樹是一種基于______的分類和回歸方法。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過______函數(shù)將輸入信號(hào)進(jìn)行非線性變換。5.深度學(xué)習(xí)中，常用的激活函數(shù)有______、______等。（寫出兩個(gè)）6.在人工智能中，______是指將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型處理的形式的過程。7.模型評(píng)估中，______是指模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，______是指模型在測試集上的表現(xiàn)。8.自然語言處理中，______是將文本中的每個(gè)單詞映射為一個(gè)向量的方法。9.人工智能中，______是指模型在面對(duì)新數(shù)據(jù)時(shí)的泛化能力。10.常用的深度學(xué)習(xí)框架有______、______等。（寫出兩個(gè)）四、簡答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡要回答問題）1.請(qǐng)簡述人工智能中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的工作原理。3.如何在人工智能中進(jìn)行模型的調(diào)優(yōu)？請(qǐng)簡要說明。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，20分，請(qǐng)根據(jù)題目要求進(jìn)行詳細(xì)解答）給定一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)集，包含學(xué)生的數(shù)學(xué)成績、語文成績和是否通過考試（通過為1，未通過為0）。請(qǐng)使用線性回歸算法構(gòu)建一個(gè)模型，預(yù)測學(xué)生是否能通過考試。數(shù)據(jù)如下：|數(shù)學(xué)成績|語文成績|是否通過||----|----|----||80|75|1||65|60|0||70|72|1||55|58|0||85|82|1|要求：1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征縮放等。2.劃分訓(xùn)練集和測試集。3.構(gòu)建線性回歸模型并進(jìn)行訓(xùn)練。4.使用測試集評(píng)估模型的性能，并計(jì)算準(zhǔn)確率。3,4,5,10,8,2,1,6,7,9答案：一、1.C2.C3.C4.B5.A6.B7.C8.D9.B10.D二、1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABC5.ABC三、1.智能2.數(shù)據(jù)清洗3.屬性選擇4.激活5.Sigmoid、ReLU6.數(shù)據(jù)預(yù)處理7.訓(xùn)練誤差、測試誤差8.詞嵌入9.泛化能力10.TensorFlow、PyTorch四、1.監(jiān)督學(xué)習(xí)是指有標(biāo)注的學(xué)習(xí)，模型通過學(xué)習(xí)已知的輸入數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的輸出標(biāo)簽，來預(yù)測未知數(shù)據(jù)的輸出。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指無標(biāo)注的學(xué)習(xí)，模型通過對(duì)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和結(jié)構(gòu)。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層提取圖像的特征，池化層對(duì)特征進(jìn)行降維，全連接層進(jìn)行分類或回歸。卷積層中的卷積核在圖像上滑動(dòng)，提取局部特征，池化層通過下采樣減少數(shù)據(jù)量，全連接層將提取的特征進(jìn)行整合并輸出結(jié)果。3.可以通過調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、隱藏層神經(jīng)元數(shù)量等；選擇合適的算法和模型結(jié)構(gòu)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程；使用正則化等方法來防止模型過擬合；采用集成學(xué)習(xí)方法等方式進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)。五、1.數(shù)據(jù)清洗：檢查數(shù)據(jù)是否有缺失值，若有可采用均值填充等方法。特征縮放：對(duì)數(shù)學(xué)成績和語文成績進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，如使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。2.劃分訓(xùn)練集和測試集：可采用留出法，比如將4組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，1組數(shù)據(jù)作為測試集。3.構(gòu)建線性回歸模型：設(shè)線性回歸方程