2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）智能開發(fā)階段測(cè)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：本卷共20小題，每小題2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.人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了多個(gè)階段，其中“專家系統(tǒng)”階段主要致力于A.讓機(jī)器像人一樣思考B.基于知識(shí)的推理與決策C.實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法D.進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理2.下列關(guān)于人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)，說(shuō)法錯(cuò)誤的是A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的數(shù)據(jù)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)3.以下哪種技術(shù)不屬于人工智能中的自然語(yǔ)言處理范疇A.語(yǔ)音識(shí)別B.機(jī)器翻譯C.圖像識(shí)別D.文本分類4.人工智能中的深度學(xué)習(xí)主要依賴于A.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.遺傳算法C.模糊邏輯D.啟發(fā)式搜索5.在人工智能模型評(píng)估中，準(zhǔn)確率是指A.正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例B.錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例C.正確預(yù)測(cè)的正例樣本數(shù)與總正例樣本數(shù)的比例D.錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的正例樣本數(shù)與總正例樣本數(shù)的比例6.人工智能中的知識(shí)表示方法不包括A.謂詞邏輯表示法B.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法C.思維導(dǎo)圖表示法D.框架表示法7.以下哪個(gè)是人工智能中用于優(yōu)化模型的常用算法A.梯度下降法B.快速排序法C.深度優(yōu)先搜索算法D.冒泡排序法8.人工智能中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.路徑規(guī)劃D.機(jī)器人控制9.當(dāng)訓(xùn)練人工智能模型時(shí)，過(guò)擬合是指A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測(cè)試集上表現(xiàn)好B.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都差C.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測(cè)試集上表現(xiàn)差D.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都好10.人工智能中的遺傳算法是基于A.生物進(jìn)化原理B.物理力學(xué)原理C.化學(xué)反應(yīng)原理D.數(shù)學(xué)幾何原理11.以下哪種語(yǔ)言在人工智能開發(fā)中應(yīng)用廣泛A.C語(yǔ)言B.JavaC.PythonD.Fortran12.人工智能中的支持向量機(jī)（SVM）主要用于A.分類和回歸問(wèn)題B.數(shù)據(jù)加密C.圖像壓縮D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢13.在人工智能中，用于處理不確定性的方法是A.概率推理B.確定性推理C.演繹推理D.歸納推理14.人工智能中的智能機(jī)器人研發(fā)不涉及以下哪個(gè)方面A.機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制B.機(jī)器人視覺(jué)C.機(jī)器人情感表達(dá)D.機(jī)器人決策規(guī)劃15.以下關(guān)于人工智能中的大數(shù)據(jù)，說(shuō)法正確的是A.大數(shù)據(jù)量少但具有高價(jià)值B.大數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合C.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是Volume、Velocity、VarietyD.大數(shù)據(jù)處理不需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性16.人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體通過(guò)什么來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略A.環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)B.預(yù)先設(shè)定的固定規(guī)則C.隨機(jī)嘗試不同動(dòng)作D.與其他智能體交流17.人工智能中用于處理序列數(shù)據(jù)的模型是A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.決策樹C.樸素貝葉斯D.聚類算法18.以下哪種人工智能技術(shù)可用于智能客服系統(tǒng)A.語(yǔ)音合成與自然語(yǔ)言理解B.圖像生成C.游戲開發(fā)D.虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)19.在人工智能開發(fā)中，數(shù)據(jù)集劃分通常分為A.訓(xùn)練集、測(cè)試集、驗(yàn)證集B.輸入集、輸出集、中間集C.正例集、反例集、中性集D.初始集、更新集、備份集20.人工智能中的知識(shí)圖譜主要用于A.存儲(chǔ)和表示知識(shí)，便于知識(shí)推理B.生成隨機(jī)文本C.進(jìn)行圖像渲染D.控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡第II卷（非選擇題，共60分）答題要求：請(qǐng)根據(jù)題目要求，在相應(yīng)位置準(zhǔn)確作答。（一）填空題（每題2分，共10分）21.人工智能的英文縮寫是______。22.機(jī)器學(xué)習(xí)中的兩種主要學(xué)習(xí)方式是監(jiān)督學(xué)習(xí)和______。23.自然語(yǔ)言處理中的詞法分析主要包括分詞、詞性標(biāo)注和______。24.人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)除了準(zhǔn)確率，還有______、召回率等。25.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體與環(huán)境交互的基本元素是______和獎(jiǎng)勵(lì)。（二）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）26.簡(jiǎn)述人工智能中專家系統(tǒng)的組成部分。27.說(shuō)明深度學(xué)習(xí)中卷積層和池化層的作用。28.什么是人工智能中的知識(shí)表示？列舉三種常見(jiàn)的知識(shí)表示方法。29.解釋人工智能中模型泛化能力的含義，并說(shuō)明如何提高模型的泛化能力。（三）分析題（每題10分，共20分）30.給定一個(gè)簡(jiǎn)單的人工智能圖像分類任務(wù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含貓和狗的圖片，共1000張，其中貓的圖片500張，狗的圖片500張。模型訓(xùn)練后在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率為80%，請(qǐng)分析該模型的性能表現(xiàn)，并提出可能的改進(jìn)方向。31.現(xiàn)有一個(gè)基于人工智能的智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄進(jìn)行商品推薦。當(dāng)用戶A購(gòu)買了手機(jī)后，推薦系統(tǒng)推薦了手機(jī)殼、耳機(jī)等相關(guān)產(chǎn)品。但用戶A反饋這些推薦并不符合其需求。請(qǐng)分析該推薦系統(tǒng)可能存在的問(wèn)題，并提出改進(jìn)建議。（四）材料分析題（每題10分，共10分）閱讀以下材料：在人工智能醫(yī)療領(lǐng)域，智能診斷系統(tǒng)通過(guò)對(duì)大量醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。例如，某智能診斷系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)X光片、CT圖像等進(jìn)行分析，能夠識(shí)別出肺部疾病、骨折等多種病癥。然而，該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確、模型對(duì)罕見(jiàn)病的診斷能力不足等。32.請(qǐng)結(jié)合材料，分析人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和面臨的問(wèn)題。（五）綜合應(yīng)用題（每題10分，共10分）33.假設(shè)你要開發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的人工智能下棋程序，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。請(qǐng)描述該程序的基本工作原理，包括智能體如何與環(huán)境交互、如何學(xué)習(xí)最優(yōu)策略等。答案：1.B2.D3.C4.A5.A6.C7.A8.B9.C10.A11.C12.A13.A14.C15.C16.A17.A18.A19.A20.A21.AI22.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)23.命名實(shí)體識(shí)別24.精確率25.動(dòng)作26.專家系統(tǒng)由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)接口等組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)領(lǐng)域知識(shí)；推理機(jī)進(jìn)行推理；綜合數(shù)據(jù)庫(kù)存放初始數(shù)據(jù)和推理結(jié)果；人機(jī)接口實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)交互。27.卷積層通過(guò)卷積核提取數(shù)據(jù)特征，增加模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解能力。池化層降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征，防止過(guò)擬合。28.知識(shí)表示是將知識(shí)編碼為計(jì)算機(jī)可處理的形式。常見(jiàn)方法有謂詞邏輯表示法，用謂詞表達(dá)事實(shí)和規(guī)則；語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法，以節(jié)點(diǎn)和邊表示知識(shí)及關(guān)系；框架表示法，用框架描述對(duì)象及其屬性。29.模型泛化能力指模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力。提高泛化能力可增加數(shù)據(jù)多樣性、合理設(shè)置模型復(fù)雜度、采用正則化防止過(guò)擬合、進(jìn)行交叉驗(yàn)證調(diào)整模型等。30.該模型準(zhǔn)確率80%，說(shuō)明有一定分類能力，但仍有20%錯(cuò)誤。改進(jìn)方向：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，如調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)。31.問(wèn)題：可能僅基于購(gòu)買記錄推薦，未考慮用戶其他特征；推薦算法不夠精準(zhǔn)。改進(jìn)建議：綜合用戶多種特征如瀏覽記錄、收藏等進(jìn)行推薦；優(yōu)化推薦算法，如采用更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，增加用戶反饋機(jī)制調(diào)整推薦策略。32.優(yōu)勢(shì)：能快速分析大量影像數(shù)