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2025年大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)(人工智能基礎(chǔ))試題及答案

(考試時(shí)間:90分鐘滿分100分)班級(jí)______姓名______第I卷(選擇題共40分)答題要求:本大題共10小題,每小題4分,共40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。1.人工智能領(lǐng)域中,以下哪種算法常用于處理分類問題且具有很強(qiáng)的非線性分類能力?A.線性回歸算法B.決策樹算法C.支持向量機(jī)算法D.樸素貝葉斯算法2.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法,錯(cuò)誤的是?A.深度學(xué)習(xí)是一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成,層數(shù)越多效果越好C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中的一種重要模型D.深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用3.人工智能中的知識(shí)表示方法不包括以下哪種?A.謂詞邏輯表示法B.狀態(tài)空間表示法C.面向?qū)ο蟊硎痉―.層次分析法4.遺傳算法中,用于模擬生物進(jìn)化中“變異”操作的是?A.選擇操作B.交叉操作C.變異操作D.適應(yīng)度計(jì)算5.以下哪個(gè)不是人工智能的主要研究領(lǐng)域?A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)C.機(jī)器人學(xué)D.專家系統(tǒng)6.在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型評(píng)估指標(biāo)不包括?A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差7.以下哪種搜索算法屬于盲目搜索?A.深度優(yōu)先搜索B.A算法C.啟發(fā)式搜索D.遺傳算法8.人工智能中,用于處理不確定性推理的方法是?A.確定性推理B.概率推理C.模糊推理D.以上都是9.以下關(guān)于人工智能倫理的說法,正確的是?A.人工智能不會(huì)對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響B(tài).應(yīng)制定相關(guān)法律法規(guī)規(guī)范人工智能的發(fā)展C.人工智能的決策過程無需透明D.人工智能的應(yīng)用不需要考慮道德問題10.以下哪種技術(shù)不屬于人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)?A.Q-learningB.深度Q網(wǎng)絡(luò)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.策略梯度算法第II卷(非選擇題共60分)答題要求:本大題共4小題,共60分。請(qǐng)根據(jù)題目要求,在相應(yīng)位置作答。11.(15分)簡(jiǎn)述人工智能的定義,并列舉至少三個(gè)人工智能在實(shí)際生活中的應(yīng)用場(chǎng)景。12.(15分)請(qǐng)描述決策樹算法的基本原理,并說明其在處理分類問題時(shí)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。13.(15分)閱讀以下材料:在某電商平臺(tái)上,為了提高用戶購(gòu)物體驗(yàn),利用人工智能技術(shù)對(duì)用戶的購(gòu)買行為進(jìn)行分析。通過收集用戶的歷史購(gòu)買記錄、瀏覽記錄等數(shù)據(jù),構(gòu)建了一個(gè)用戶畫像模型。該模型可以根據(jù)用戶的特征,為用戶推薦個(gè)性化的商品。例如,對(duì)于經(jīng)常購(gòu)買運(yùn)動(dòng)裝備的用戶,會(huì)推薦更多的運(yùn)動(dòng)服裝、運(yùn)動(dòng)鞋等相關(guān)商品。問題:請(qǐng)分析上述案例中人工智能技術(shù)的應(yīng)用,并說明其對(duì)電商平臺(tái)的作用。14.(15分)閱讀以下材料:隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)駕駛汽車逐漸成為研究熱點(diǎn)。自動(dòng)駕駛汽車需要依靠多種傳感器,如激光雷達(dá)、攝像頭等,來感知周圍環(huán)境。同時(shí),利用人工智能算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,以做出決策,如加速、減速、轉(zhuǎn)向等。然而,自動(dòng)駕駛汽車也面臨一些挑戰(zhàn),如復(fù)雜路況下如何準(zhǔn)確識(shí)別物體、如何應(yīng)對(duì)突發(fā)情況等。問題:請(qǐng)結(jié)合材料,談?wù)勀銓?duì)自動(dòng)駕駛汽車中人工智能

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