2025年高職AI應用技術基礎（AI應用）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內。1.人工智能中，能夠模擬人類視覺功能，對圖像進行識別、分類等操作的技術是（）A.自然語言處理B.機器學習C.計算機視覺D.知識圖譜2.以下不屬于人工智能主要研究領域的是（）A.機器人學B.量子計算C.模式識別D.專家系統(tǒng)3.在機器學習中，用于評估模型預測結果與真實值之間差異程度的指標是（）A.準確率B.召回率C.損失函數D.精度4.人工智能發(fā)展歷程中，被認為是“人工智能元年”的年份是（）A.1956B.1966C.1976D.19865.下列算法中，屬于無監(jiān)督學習算法的是（）A.決策樹B.支持向量機C.K近鄰算法D.聚類算法6.人工智能系統(tǒng)中，用于存儲和管理知識的組件是（）A.知識庫B.推理機C.解釋器D.人機接口7.自然語言處理中，將文本從一種語言翻譯成另一種語言的技術是（）A.文本分類B.機器翻譯C.情感分析D.問答系統(tǒng)8.深度學習中，能夠自動提取數據特征的神經網絡層是（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.全連接層9.以下關于人工智能對社會影響的說法，錯誤的是（）A.會導致大量失業(yè)B.能提高生產效率C.促進創(chuàng)新發(fā)展D.改善醫(yī)療服務10.人工智能在醫(yī)療領域的應用不包括（）A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)療機器人手術D.金融風險評估11.在人工智能中，用于描述事物之間關系的知識表示方法是（）A.謂詞邏輯表示法B.語義網絡表示法C.框架表示法D.狀態(tài)空間表示法12.機器學習中，通過在訓練數據上不斷調整模型參數，使模型性能逐漸優(yōu)化的過程稱為（）A.模型評估B.模型選擇C.模型訓練D.模型部署13.人工智能中，能夠讓機器人在復雜環(huán)境中自主導航和行動的技術是（）A.SLAM技術B.語音識別技術C.圖像生成技術D.知識推理技術14.以下屬于人工智能應用場景的是（）A.智能家居控制B.傳統(tǒng)農業(yè)生產C.手工制造業(yè)D.純線下零售15.深度學習中，用于處理圖像數據的經典卷積神經網絡是（）A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.以上都是16.人工智能系統(tǒng)中，負責根據知識庫中的知識進行推理和求解問題的組件是（）A.知識庫B.推理機C.解釋器D.人機接口17.在自然語言處理中，用于判斷文本情感傾向（積極、消極或中性）的技術是（）A.文本分類B.機器翻譯C.情感分析D.問答系統(tǒng)18.機器學習算法中，基于數據的概率分布進行建模和預測的方法是（）A.決策樹B.貝葉斯方法C.支持向量機D.神經網絡19.人工智能在教育領域的應用可以實現（）A.個性化學習B.傳統(tǒng)課堂教學C.減少教育資源投入D.降低教育質量20.以下關于人工智能倫理問題的說法，正確的是（）A.不存在隱私保護問題B.不會引發(fā)安全風險C.應關注公平性問題D.對就業(yè)沒有影響第II卷（非選擇題，共60分）21.（10分）簡述人工智能的定義及其主要研究內容。22.（10分）對比有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習的特點，并各舉一個應用實例。23.（10分）說明自然語言處理中的詞法分析、句法分析和語義分析的主要任務。24.（15分）材料：隨著人工智能技術的快速發(fā)展，智能客服在電商、金融等行業(yè)得到了廣泛應用。智能客服通過自然語言處理技術與用戶進行交互，解答用戶的問題。然而，部分用戶反映智能客服存在回答不準確、不理解復雜問題等情況。問題：分析智能客服存在上述問題的可能原因，并提出改進建議。25.（15分）材料：在人工智能助力醫(yī)療診斷方面，一些先進的深度學習模型被用于分析醫(yī)學影像（如X光、CT等）。通過對大量標注的影像數據進行訓練，模型能夠識別病變特征并給出診斷建議。但也有觀點認為，人工智能診斷不能完全替代醫(yī)生，因為醫(yī)學診斷不僅僅是圖像識別，還涉及患者的病史、癥狀等多方面信息的綜合判斷。問題：請結合材料，談談你對人工智能在醫(yī)療診斷中作用的理解，以及它與醫(yī)生診斷的關系。答案：1.C2.B3.C4.A5.D6.A7.B8.B9.A10.D11.B12.C13.A14.A15.D16.B17.C18.B19.A20.C21.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。主要研究內容包括：知識表示與推理、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學等。22.有監(jiān)督學習：有標注數據，模型學習輸入與輸出的映射關系，用于分類和回歸。如郵件分類。無監(jiān)督學習：無標注數據，發(fā)現數據中的結構和規(guī)律，如聚類算法。強化學習：通過獎勵機制學習最優(yōu)策略，如機器人路徑規(guī)劃。23.詞法分析：分析單詞的形態(tài)結構，確定詞類等。句法分析：分析句子的語法結構，確定句子成分。語義分析：理解句子的語義，包括詞義、句義等。24.原因：自然語言處理技術不夠成熟，對復雜語義理解不足；訓練數據有限，缺乏對各種復雜問題的覆蓋。建議：加強技術研發(fā)，提高語義理解能力；擴充訓練數據，涵蓋更多復雜場景；增加人工審核環(huán)節(jié)，及時糾正不準確回答。25.人工