2025年中職人工智能技術(shù)應(yīng)用（AI模型訓(xùn)練基礎(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20小題，每小題2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，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.人工智能中，用于處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建模型的基礎(chǔ)組件是（）A.算法B.數(shù)據(jù)C.硬件D.編程語(yǔ)言2.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.線性回歸3.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的泛化能力是指（）A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)B.模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)C.模型的復(fù)雜度D.模型的準(zhǔn)確率4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過(guò)（）來(lái)傳遞信息。A.權(quán)重B.閾值C.激活函數(shù)D.以上都是5.深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理（）A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)6.以下哪個(gè)不是常見的深度學(xué)習(xí)框架（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的目的是（）A.使數(shù)據(jù)具有相同的尺度B.提高數(shù)據(jù)的稀疏性C.增加數(shù)據(jù)的維度D.降低數(shù)據(jù)的噪聲8.決策樹算法中，用于劃分節(jié)點(diǎn)的屬性是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.以上都可以9.支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個(gè)（），將不同類別的數(shù)據(jù)分開。A.超平面B.直線C.曲線D.以上都不對(duì)10.聚類算法的主要目的是（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的簇結(jié)構(gòu)C.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來(lái)值D.評(píng)估模型的性能11.以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用廣泛（）A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.AdagradD.以上都是12.在人工智能中，模型的評(píng)估指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.數(shù)據(jù)量13.對(duì)于文本數(shù)據(jù)，常用的特征提取方法是（）A.詞袋模型B.卷積C.池化D.歸一化14.以下哪個(gè)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)（）A.分類B.回歸C.聚類D.預(yù)測(cè)15.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱藏層的作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.減少模型的參數(shù)C.提高模型的訓(xùn)練速度D.以上都不對(duì)16.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，反向傳播算法用于（）A.計(jì)算損失函數(shù)B.更新模型參數(shù)C.生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.評(píng)估模型性能17.在人工智能中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心概念是（）A.獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制B.懲罰機(jī)制C.狀態(tài)轉(zhuǎn)移D.以上都是18.以下哪種數(shù)據(jù)類型適合作為人工智能模型的輸入（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.以上都可以19.模型的過(guò)擬合是指（）A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差B.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好C.模型的復(fù)雜度不夠D.模型的參數(shù)過(guò)多20.人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不包括（）A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)療機(jī)器人D.網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物推薦第II卷（非選擇題共60分）21.（共10分）簡(jiǎn)述人工智能中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。22.（共10分）請(qǐng)說(shuō)明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層和池化層的作用。23.（共10分）在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何選擇合適的模型評(píng)估指標(biāo)？24.（共15分）材料：某公司收集了一批客戶的購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，包括客戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買產(chǎn)品、購(gòu)買金額等信息。公司希望通過(guò)這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶未來(lái)可能購(gòu)買的產(chǎn)品。問(wèn)題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于人工智能的解決方案，說(shuō)明使用的算法和步驟。25.（共15分）材料：在圖像識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。但同時(shí)也存在一些問(wèn)題，如模型的可解釋性差，容易受到對(duì)抗樣本的攻擊等。問(wèn)題：請(qǐng)分析這些問(wèn)題產(chǎn)生的原因，并提出相應(yīng)的解決措施。答案：1.B2.C3.B4.D5.A6.C7.A8.D9.A10.B11.D12.D13.A14.C15.A16.B17.D18.D19.A20.D21.答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)有明確的目標(biāo)變量（標(biāo)簽），算法通過(guò)學(xué)習(xí)輸入特征與目標(biāo)變量的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)，如分類和回歸問(wèn)題。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有明確的目標(biāo)變量，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式，如聚類算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)用于預(yù)測(cè)已知結(jié)果，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)用于探索數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。22.答案：卷積層通過(guò)卷積核在圖像上滑動(dòng)，提取圖像的局部特征，減少數(shù)據(jù)維度。池化層對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，降低數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留重要特征，提高模型的平移不變性和泛化能力。23.答案：根據(jù)問(wèn)題類型選擇，分類問(wèn)題常用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等；回歸問(wèn)題常用均方誤差等?？紤]數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)分布、噪聲等。結(jié)合業(yè)務(wù)需求，如對(duì)錯(cuò)誤的容忍度等。還可通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法綜合評(píng)估模型性能來(lái)選擇合適指標(biāo)。24.答案：可使用決策樹算法。步驟：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除缺失值等。然后構(gòu)建決策樹模型，根據(jù)購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)中的特征進(jìn)行節(jié)點(diǎn)劃分，如根據(jù)購(gòu)買金額、購(gòu)買頻率等。最后通過(guò)剪枝等操作優(yōu)化模型，用測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估模型性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶未來(lái)購(gòu)買產(chǎn)品的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。25.答案：原因：模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含大量參