2026年深圳2025成人高考人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)專題練習(xí)含答案一、單選題（每題2分，共20題）1.在深圳人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃中，哪項(xiàng)技術(shù)被認(rèn)為是推動(dòng)城市智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力？A.大數(shù)據(jù)分析B.量子計(jì)算C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.虛擬現(xiàn)實(shí)2.下列哪項(xiàng)不屬于深圳重點(diǎn)發(fā)展的AI應(yīng)用領(lǐng)域？A.智能制造B.智慧交通C.遠(yuǎn)程醫(yī)療D.傳統(tǒng)零售3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的“過擬合”現(xiàn)象主要指什么？A.模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足B.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差C.模型參數(shù)過多D.模型訓(xùn)練時(shí)間過長4.在深圳某智能安防項(xiàng)目中，常用于實(shí)時(shí)識(shí)別異常行為的算法是？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.K-近鄰算法5.深圳某科技公司開發(fā)的AI客服系統(tǒng)，主要依賴哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)6.以下哪種技術(shù)最適合處理深圳高密度交通流量的預(yù)測(cè)問題？A.線性回歸B.隨機(jī)森林C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類分析7.深圳某醫(yī)院利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行疾病診斷，其數(shù)據(jù)集應(yīng)屬于哪種類型？A.分類數(shù)據(jù)B.回歸數(shù)據(jù)C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)D.以上都不是8.在深圳的AI芯片設(shè)計(jì)中，哪種架構(gòu)常用于邊緣計(jì)算場(chǎng)景？A.GPUB.TPUC.NPUD.FPGA9.機(jī)器學(xué)習(xí)中的“交叉驗(yàn)證”主要用于解決什么問題？A.數(shù)據(jù)過擬合B.數(shù)據(jù)缺失C.模型參數(shù)選擇D.計(jì)算資源不足10.深圳某企業(yè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，主要應(yīng)用的是哪種算法？A.線性規(guī)劃B.深度學(xué)習(xí)C.迭代優(yōu)化D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)二、多選題（每題3分，共10題）1.深圳在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，重點(diǎn)支持哪些應(yīng)用場(chǎng)景？A.智能機(jī)器人B.智慧城市C.金融風(fēng)控D.文化創(chuàng)意2.機(jī)器學(xué)習(xí)的常見評(píng)估指標(biāo)有哪些？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)3.在深圳的自動(dòng)駕駛技術(shù)中，哪些傳感器常被用于數(shù)據(jù)采集？A.攝像頭B.激光雷達(dá)C.車載GPSD.毫米波雷達(dá)4.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程包括哪些方法？A.特征選擇B.特征縮放C.特征編碼D.數(shù)據(jù)清洗5.深圳某AI公司開發(fā)的智能推薦系統(tǒng)，可能涉及哪些算法？A.協(xié)同過濾B.矩陣分解C.深度學(xué)習(xí)D.決策樹6.在深圳的工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于哪些任務(wù)？A.設(shè)備故障預(yù)測(cè)B.產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)C.生產(chǎn)流程優(yōu)化D.機(jī)器人路徑規(guī)劃7.深圳某電商平臺(tái)利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行用戶畫像，可能用到哪些數(shù)據(jù)？A.購物歷史B.瀏覽記錄C.社交媒體數(shù)據(jù)D.用戶評(píng)論8.機(jī)器學(xué)習(xí)中的“集成學(xué)習(xí)”包括哪些方法？A.隨機(jī)森林B.梯度提升樹C.AdaBoostD.融合學(xué)習(xí)9.深圳的AI醫(yī)療應(yīng)用中，哪些技術(shù)可輔助醫(yī)生進(jìn)行影像診斷？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)10.在深圳的智慧交通系統(tǒng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于哪些場(chǎng)景？A.交通流量預(yù)測(cè)B.信號(hào)燈優(yōu)化C.停車管理D.智能導(dǎo)航三、判斷題（每題2分，共10題）1.深圳是全球領(lǐng)先的AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心。（正確）2.機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（錯(cuò)誤）3.深圳某科技公司開發(fā)的AI語音助手，主要依賴自然語言處理技術(shù)。（正確）4.深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，但與機(jī)器學(xué)習(xí)無關(guān)。（錯(cuò)誤）5.深圳的AI芯片主要依賴國外技術(shù)，本土自主研發(fā)能力較弱。（錯(cuò)誤）6.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)標(biāo)注是必不可少的環(huán)節(jié)。（正確）7.深圳的AI應(yīng)用主要集中在金融和醫(yī)療領(lǐng)域。（錯(cuò)誤）8.機(jī)器學(xué)習(xí)中的“欠擬合”現(xiàn)象通常由模型復(fù)雜度過高導(dǎo)致。（錯(cuò)誤）9.深圳的AI產(chǎn)業(yè)政策主要支持初創(chuàng)企業(yè)，大型企業(yè)無需關(guān)注。（錯(cuò)誤）10.機(jī)器學(xué)習(xí)無法應(yīng)用于實(shí)時(shí)場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛。（錯(cuò)誤）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述深圳在AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的優(yōu)勢(shì)。（深圳作為科技中心，政策支持力度大，人才密集，產(chǎn)業(yè)鏈完善，應(yīng)用場(chǎng)景豐富。）2.解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中“過擬合”和“欠擬合”的區(qū)別。（過擬合指模型擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度，泛化能力差；欠擬合指模型過于簡單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。）3.描述深圳某企業(yè)如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。（通過預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫存、智能調(diào)度等手段，降低成本，提高效率。）4.列舉深圳AI應(yīng)用中常見的倫理問題。（數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、就業(yè)沖擊等。）5.說明深圳在推動(dòng)AI人才培養(yǎng)方面采取了哪些措施。（設(shè)立AI專業(yè)、校企合作、政府補(bǔ)貼等。）五、論述題（10分）結(jié)合深圳的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，論述機(jī)器學(xué)習(xí)如何推動(dòng)城市智能化轉(zhuǎn)型。（深圳AI產(chǎn)業(yè)以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心，通過智能交通、智慧醫(yī)療、智能制造等應(yīng)用，提升城市運(yùn)行效率，改善民生服務(wù)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。）答案與解析一、單選題答案1.C2.D3.B4.B5.A6.B7.A8.C9.C10.B解析：-1.C（深圳AI產(chǎn)業(yè)規(guī)劃強(qiáng)調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)作為核心驅(qū)動(dòng)力。）-2.D（深圳AI應(yīng)用集中于智能制造、智慧交通等領(lǐng)域，傳統(tǒng)零售非重點(diǎn)。）-3.B（過擬合指模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差。）-4.B（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合實(shí)時(shí)行為識(shí)別。）-5.A（AI客服依賴監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練。）二、多選題答案1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABD10.ABCD解析：-1.ABC（深圳AI應(yīng)用包括智能機(jī)器人、智慧城市、金融風(fēng)控等。）-9.ABD（AI醫(yī)療影像診斷主要依賴CNN、GAN、SVM等。）三、判斷題答案1.正確2.錯(cuò)誤3.正確4.錯(cuò)誤5.錯(cuò)誤6.正確7.錯(cuò)誤8.錯(cuò)誤9.錯(cuò)誤10.錯(cuò)誤解析：-2.錯(cuò)誤（機(jī)器學(xué)習(xí)可處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像。）-8.錯(cuò)誤（欠擬合由模型復(fù)雜度過低導(dǎo)致。）四、簡答題答案1.深圳AI產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)：政策支持（如《深圳AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》）、人才密集（高?？蒲袡C(jī)構(gòu)多）、產(chǎn)業(yè)鏈完善（芯片、算法、應(yīng)用企業(yè)聚集）、應(yīng)用場(chǎng)景豐富（智慧城市、金融、醫(yī)療等）。2.過擬合與欠擬合：-過擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合，導(dǎo)致新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果差。-欠擬合：模型過于簡單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律，泛化能力差。3.供應(yīng)鏈優(yōu)化：通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫存、智能調(diào)度物流，降低成本，提高效率。4.倫理問題：數(shù)據(jù)隱私泄露、算法偏見（如招聘歧視）、就業(yè)沖擊（重復(fù)性崗位被替代）。5.人才培養(yǎng)措施：設(shè)立AI專業(yè)、校企合作（如華為與高校合作）、政府補(bǔ)貼（如深圳市政府提供研發(fā)資金）。五、論述題答案機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)深圳智能化轉(zhuǎn)型：-智能交通：通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)流量、優(yōu)化信號(hào)燈，緩解擁堵。-智慧醫(yī)療：AI輔助診斷（如影像識(shí)別）、疾病預(yù)測(cè)，提升醫(yī)療效率。-智能制造：機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提高