2025年中職人工智能技術(shù)應(yīng)用（AI技術(shù)操作規(guī)范）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：本大題共20小題，每小題2分，共40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(nèi)。1.人工智能技術(shù)中，用于處理自然語言的關(guān)鍵技術(shù)是（）A.圖像識別B.語音識別C.自然語言處理D.機(jī)器學(xué)習(xí)2.以下不屬于人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的是（）A.智能交通B.傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)C.智能家居D.智能客服3.在人工智能算法中，能夠讓計算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律的是（）A.深度學(xué)習(xí)B.知識圖譜C.專家系統(tǒng)D.遺傳算法4.人工智能技術(shù)操作規(guī)范中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.增加數(shù)據(jù)數(shù)量C.使數(shù)據(jù)適合模型處理D.減少數(shù)據(jù)噪聲5.對于人工智能模型的訓(xùn)練，以下說法正確的是（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多越好B.模型結(jié)構(gòu)越復(fù)雜越好C.訓(xùn)練時間越長越好D.要平衡數(shù)據(jù)、模型和訓(xùn)練時間6.人工智能技術(shù)操作規(guī)范要求，在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中要保證（）A.標(biāo)注的隨意性B.標(biāo)注的準(zhǔn)確性C.標(biāo)注的快速性D.標(biāo)注的主觀性7.以下哪種技術(shù)常用于人工智能中的圖像分類任務(wù)（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.以上都是8.人工智能系統(tǒng)中，用于存儲和管理知識的是（）A.數(shù)據(jù)庫B.知識庫C.模型庫D.算法庫9.在人工智能技術(shù)操作中，模型評估指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.復(fù)雜度D.F1值10.人工智能技術(shù)應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)主要基于（）A.用戶行為數(shù)據(jù)B.商品信息C.市場趨勢D.以上都有11.人工智能算法優(yōu)化過程中，常用的策略是（）A.增加參數(shù)數(shù)量B.減少計算量C.采用隨機(jī)搜索D.進(jìn)行模型融合12.對于人工智能技術(shù)操作規(guī)范，數(shù)據(jù)安全方面要防止（）A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)備份C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)共享13.人工智能中的強化學(xué)習(xí)是通過（）來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的。A.獎勵反饋B.監(jiān)督信號C.先驗知識D.隨機(jī)探索14.以下屬于人工智能技術(shù)操作規(guī)范中模型部署環(huán)節(jié)的是（）A.選擇合適的硬件平臺B.重新訓(xùn)練模型C.調(diào)整數(shù)據(jù)標(biāo)注D.優(yōu)化算法15.人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域時，主要面臨的挑戰(zhàn)不包括（）A.數(shù)據(jù)隱私B.模型準(zhǔn)確性C.醫(yī)療倫理D.醫(yī)療資源豐富16.人工智能技術(shù)操作規(guī)范中，模型更新的頻率應(yīng)該根據(jù)（）來確定。A.開發(fā)者意愿B.數(shù)據(jù)變化情況C.模型復(fù)雜度D.計算資源17.在人工智能算法中，能夠處理高維數(shù)據(jù)的是（）A.線性回歸B.主成分分析C.邏輯回歸D.聚類算法18.人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域，可以實現(xiàn)（）A.個性化學(xué)習(xí)B.傳統(tǒng)教學(xué)方式C.減少學(xué)生數(shù)量D.降低教育成本19.人工智能技術(shù)操作規(guī)范中，對于開源代碼的使用要求是（）A.隨意修改B.遵循開源協(xié)議C.不使用開源代碼D.私自傳播20.人工智能中的對抗攻擊主要是針對（）A.模型的安全性B.數(shù)據(jù)的完整性C.算法的正確性D.系統(tǒng)的穩(wěn)定性第II卷（非選擇題共60分）（一）填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分，共10分。請將答案填在題中的橫線上。1.人工智能的核心要素包括數(shù)據(jù)、算法和________。2.自然語言處理中的詞法分析主要處理單詞的________和詞性標(biāo)注等。3.在人工智能模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整對模型性能有重要影響，常見的超參數(shù)有學(xué)習(xí)率、________等。4.人工智能技術(shù)操作規(guī)范中，數(shù)據(jù)采集要遵循合法性、________和可靠性原則。5.智能機(jī)器人的控制離不開人工智能技術(shù)，其關(guān)鍵技術(shù)包括路徑規(guī)劃和________。（二）簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分，共20分。簡要回答問題。1.簡述人工智能技術(shù)操作規(guī)范中模型評估的主要方法。2.說明數(shù)據(jù)標(biāo)注在人工智能中的重要性。3.人工智能算法優(yōu)化有哪些常見的思路？4.闡述人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域的主要場景。（三）材料分析題（共15分）答題要求：認(rèn)真閱讀以下材料，然后回答問題。材料：在某人工智能項目中，團(tuán)隊在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段花費了大量時間清理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值。在模型訓(xùn)練過程中，嘗試了多種不同的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。經(jīng)過多次實驗，最終確定了一個性能較好的模型。但在模型部署時發(fā)現(xiàn)，由于硬件資源有限，模型運行速度較慢，無法滿足實際應(yīng)用的需求。1.請分析該項目在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的做法是否合理？（5分）2.對于模型訓(xùn)練過程中嘗試多種模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置的做法，你有什么看法？（5分）3.針對模型部署時遇到的問題，提出你的解決方案。（5分）（四）案例分析題（共10分）答題要求：閱讀以下案例，回答問題。案例：某電商平臺利用人工智能技術(shù)構(gòu)建了智能推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購買記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行商品推薦。在一次促銷活動中，推薦系統(tǒng)向部分用戶推薦了一些冷門商品，導(dǎo)致用戶購買轉(zhuǎn)化率較低。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，推薦系統(tǒng)在數(shù)據(jù)更新不及時的情況下，仍然按照舊的模型進(jìn)行推薦。1.請分析該智能推薦系統(tǒng)出現(xiàn)問題的原因。（5分）2.針對該問題，提出改進(jìn)措施。（5分）（五）論述題（共5分）答題要求：本大題共1小題，共5分。論述人工智能技術(shù)對未來社會發(fā)展的影響。答案：1.C2.B3.A4.B5.D6.B7.D8.B9.C10.D11.D12.A13.A14.A15.D16.B17.B18.A19.B20.A填空題答案：1.算力2.分詞3.正則化參數(shù)4.完整性5.運動控制簡答題答案：1.模型評估主要方法有：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，驗證集調(diào)整超參數(shù)，測試集評估最終性能；使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值、均方誤差等指標(biāo)衡量；采用交叉驗證等方法提高評估準(zhǔn)確性。2.數(shù)據(jù)標(biāo)注為模型提供準(zhǔn)確訓(xùn)練樣本，使模型學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)特征與標(biāo)簽關(guān)系，是模型性能基礎(chǔ)，標(biāo)注質(zhì)量影響模型準(zhǔn)確性和可靠性，在圖像識別、自然語言處理等多領(lǐng)域至關(guān)重要。3.常見思路有：優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)，如減少層數(shù)、簡化網(wǎng)絡(luò)；調(diào)整超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)；采用模型融合技術(shù)，結(jié)合多個模型優(yōu)勢；利用遷移學(xué)習(xí)，借助其他相關(guān)模型知識。4.主要場景有：風(fēng)險評估，預(yù)測信用風(fēng)險；投資決策，分析市場趨勢輔助投資；客戶服務(wù)，智能客服解答咨詢；欺詐檢測，識別異常交易防范欺詐。材料分析題答案：1.合理。數(shù)據(jù)預(yù)處理清理缺失值和異常值能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)更適合模型訓(xùn)練，為后續(xù)模型性能提升打下基礎(chǔ)。2.這種做法是必要的。通過嘗試多種模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，可以找到最適合該項目數(shù)據(jù)和任務(wù)的模型，充分挖掘模型潛力，提高模型性能和泛化能力。3.解決方案：評估硬件升級可行性；優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，減少計算量；采用模型壓縮技術(shù)，如剪枝；考慮云服務(wù)等方式擴(kuò)展計算資源。案例分析題答案：1.原因是數(shù)據(jù)更新不及時，推薦系統(tǒng)仍按舊模型推薦，導(dǎo)致推薦的商品不符合用戶當(dāng)前興趣和需求，所以購買轉(zhuǎn)化率低。2.改進(jìn)措施：建立更實時的數(shù)據(jù)更新機(jī)制，及時獲取用戶最新行為數(shù)據(jù)；根據(jù)數(shù)據(jù)變化實時調(diào)