2025年中職人工智能技術(shù)應(yīng)用（企業(yè)AI應(yīng)用搭建）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共30分）（總共10題，每題3分，每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）1.以下哪種算法不屬于常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于企業(yè)AI應(yīng)用搭建？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遺傳算法D.冒泡排序2.在企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括以下哪項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)特征提取3.對于企業(yè)AI應(yīng)用搭建，以下哪種編程語言常用于深度學(xué)習(xí)框架？A.PythonB.JavaC.C++D.JavaScript4.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，模型評估指標(biāo)不包括以下哪一個(gè)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.并發(fā)數(shù)D.F1值5.以下哪個(gè)不是企業(yè)AI應(yīng)用搭建中常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.MySQL6.在企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，特征工程的主要步驟不包括？A.特征選擇B.特征編碼C.特征刪除D.特征構(gòu)建7.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，用于處理文本數(shù)據(jù)的技術(shù)不包括？A.詞袋模型B.支持向量機(jī)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.詞嵌入8.對于企業(yè)AI應(yīng)用搭建，以下哪種數(shù)據(jù)庫不適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)？A.MongoDBB.CassandraC.OracleD.SQLite9.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，模型部署的方式不包括？A.云端部署B(yǎng).本地部署C.混合部署D.分散部署10.以下哪個(gè)不是企業(yè)AI應(yīng)用搭建中常用的圖像識別技術(shù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.尺度不變特征變換C.主成分分析D.局部二值模式第II卷（非選擇題，共70分）二、填空題（共20分）（總共10空，每空2分，請將正確答案填寫在橫線上）1.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的常用方法有手動標(biāo)注、半自動標(biāo)注和______標(biāo)注。2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)包括分類和______兩種任務(wù)。3.在深度學(xué)習(xí)中，激活函數(shù)的作用是給神經(jīng)元引入______。4.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，模型融合的方法有投票法、平均法和______法。5.對于文本分類任務(wù)，常用的特征提取方法有詞袋模型、TF-IDF和______。6.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，常用的優(yōu)化器有隨機(jī)梯度下降、Adagrad和______。7.在圖像分割任務(wù)中，常用的深度學(xué)習(xí)模型有U-Net、______等。8.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、______等。9.對于時(shí)間序列預(yù)測任務(wù)，常用的模型有遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、______等。10.企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，模型壓縮的技術(shù)有剪枝、量化和______。三、簡答題（共20分）（總共4題，每題5分，請簡要回答問題）1.簡述企業(yè)AI應(yīng)用搭建中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟。2.請說明機(jī)器學(xué)習(xí)中無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)。3.在企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，如何選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架？4.簡述模型評估在企業(yè)AI應(yīng)用搭建中的重要性。四、材料分析題（共15分）（總共3題，每題5分，閱讀以下材料，回答問題）材料：在某企業(yè)的AI應(yīng)用搭建項(xiàng)目中，團(tuán)隊(duì)使用了深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行客戶畫像分析。通過收集客戶的基本信息、消費(fèi)記錄、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，構(gòu)建了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在模型訓(xùn)練過程中，采用了隨機(jī)梯度下降優(yōu)化器，設(shè)置了合適的學(xué)習(xí)率。經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練，模型在驗(yàn)證集上取得了較好的準(zhǔn)確率。但在實(shí)際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)模型對新客戶的畫像分析不夠準(zhǔn)確。1.請分析模型在實(shí)際應(yīng)用中對新客戶畫像分析不準(zhǔn)確的可能原因。2.針對上述問題，你認(rèn)為可以采取哪些改進(jìn)措施？3.說明在企業(yè)AI應(yīng)用搭建中，如何確保模型的泛化能力？五、綜合應(yīng)用題（共15分）（總共1題，15分，請根據(jù)以下要求進(jìn)行作答）要求：假設(shè)你所在的企業(yè)要搭建一個(gè)基于AI的客戶服務(wù)系統(tǒng)。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)整體的方案，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、選擇合適的模型及理由、模型訓(xùn)練與評估過程、模型部署方式等方面。答案：1.D2.B3.A4.C5.D6.C7.B8.D9.D10.C1.自動2.回歸3.非線性4.堆疊5.詞嵌入6.Adam7.SegNet8.縮放9.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)1)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換。2)聚類分析、降維、異常檢測。3)考慮框架的易用性、社區(qū)支持、性能表現(xiàn)、是否適合具體任務(wù)等。4)確保模型質(zhì)量，判斷模型是否能在不同數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，為模型優(yōu)化提供依據(jù)等。1.可能是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不全面，未涵蓋新客戶特征；模型過擬合，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴度過高；數(shù)據(jù)預(yù)處理可能未充分考慮新客戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)等。2.增加新客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練擴(kuò)充數(shù)據(jù)集；調(diào)整模型結(jié)構(gòu)防止過擬合；優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理方法更好適應(yīng)新客戶數(shù)據(jù)。3.采用交叉驗(yàn)證；使用正則化防止過擬合；增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性；進(jìn)行模型融合等。整體方案：數(shù)據(jù)收