2025年大學第四學年（計算機科學與技術(shù)）人工智能應(yīng)用開發(fā)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：本卷共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.以下哪種算法不屬于機器學習中的監(jiān)督學習算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類算法2.人工智能中的知識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―.遺傳算法表示法3.下列關(guān)于深度學習的說法，錯誤的是（）A.深度學習是機器學習的一個分支領(lǐng)域B.深度學習主要依賴于人工特征提取C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學習的核心模型D.深度學習在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著成果4.以下哪個不是自然語言處理的任務(wù)？（）A.機器翻譯B.文本分類C.圖像生成D.情感分析5.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.演繹推理D.歸納推理6.下列關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，正確的是（）A.CNN主要用于處理序列數(shù)據(jù)B.CNN中的卷積層可以自動提取圖像特征C.CNN的全連接層用于減少參數(shù)數(shù)量D.CNN在處理語音識別任務(wù)時效果不佳7.人工智能應(yīng)用開發(fā)中，常用的開發(fā)框架不包括（）A.TensorFlowB.PyTorchC.JavaFXD.Keras8.以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)機器人的自主導(dǎo)航？（）A.計算機視覺B.自然語言處理C.機器學習D.以上都是9.人工智能中的強化學習是基于（）來學習最優(yōu)策略的。A.獎勵反饋B.監(jiān)督信號C.先驗知識D.數(shù)據(jù)統(tǒng)計10.下列關(guān)于人工智能倫理問題的說法，正確的是（）A.人工智能不會對人類就業(yè)產(chǎn)生影響B(tài).人工智能的決策過程無需透明化C.人工智能可能會導(dǎo)致隱私泄露問題D.人工智能的發(fā)展不會引發(fā)社會不平等11.知識圖譜在人工智能中的主要作用是（）A.存儲圖像數(shù)據(jù)B.表示和管理知識C.進行語音識別D.實現(xiàn)機器人運動控制12.以下哪種模型是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組成部分？（）A.生成器B.判別器C.兩者都是D.兩者都不是13.人工智能應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標注C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)增強14.下列關(guān)于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的說法，錯誤的是（）A.RNN可以處理序列數(shù)據(jù)中的長期依賴問題B.RNN的隱藏層之間存在反饋連接C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是RNN的一種改進形式D.RNN在自然語言處理中應(yīng)用較少15.人工智能中，用于優(yōu)化模型參數(shù)的算法是（）A.梯度下降B.廣度優(yōu)先搜索C.深度優(yōu)先搜索D.回溯算法16.以下哪個領(lǐng)域不屬于人工智能的應(yīng)用范疇？（）A.醫(yī)療診斷B.金融風險評估C.農(nóng)業(yè)種植D.傳統(tǒng)制造業(yè)17.人工智能中的語義網(wǎng)旨在實現(xiàn)（）A.網(wǎng)頁的語義標注B.知識的語義表示和推理C.圖像的語義理解D.語音的語義轉(zhuǎn)換18.下列關(guān)于人工智能安全性的說法，不正確的是（）A.人工智能系統(tǒng)可能存在漏洞被攻擊B.人工智能的安全性與算法設(shè)計無關(guān)C.應(yīng)采取措施保障人工智能系統(tǒng)的安全運行D.人工智能的錯誤決策可能帶來安全隱患19.以下哪種方法可以提高人工智能模型的泛化能力？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)量B.減少模型復(fù)雜度C.采用正則化技術(shù)D.以上都是20.人工智能應(yīng)用開發(fā)中，模型評估指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.代碼行數(shù)第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡述人工智能的主要研究領(lǐng)域，并舉例說明每個領(lǐng)域的應(yīng)用場景。22.（10分）請闡述機器學習中的分類算法和回歸算法的區(qū)別，并各舉一個具體的算法示例。23.（15分）閱讀以下材料：在智能安防領(lǐng)域，人工智能技術(shù)發(fā)揮著重要作用。通過攝像頭采集的大量視頻數(shù)據(jù)，利用人工智能算法進行分析?？梢詫崿F(xiàn)人員行為分析、目標檢測與跟蹤等功能。例如，能夠識別異常行為（如奔跑、打架等），及時發(fā)出警報。同時，還能對特定目標（如嫌疑人）進行精準定位和跟蹤，為安保工作提供有力支持。問題：請結(jié)合材料，分析人工智能在智能安防領(lǐng)域的具體應(yīng)用方式及其帶來的好處。24.（15分）閱讀以下材料：隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，出現(xiàn)了智能輔導(dǎo)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠根據(jù)學生的學習情況和特點，提供個性化的學習建議和輔導(dǎo)。比如，通過分析學生的答題記錄、學習進度等數(shù)據(jù)，了解學生的知識掌握程度和薄弱環(huán)節(jié)，然后針對性地推送學習資源和練習題，幫助學生提高學習效果。問題：請根據(jù)材料，闡述智能輔導(dǎo)系統(tǒng)是如何利用人工智能實現(xiàn)個性化輔導(dǎo)的，并說明其對教育的積極影響。25.（10分）論述人工智能發(fā)展對社會倫理道德可能帶來的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對措施。答案：1.D2.D3.B4.C5.B6.B7.C8.D9.A10.C11.B12.C13.B14.D15.A16.D17.B18.B19.D20.D21.人工智能主要研究領(lǐng)域包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、知識表示與推理等。機器學習領(lǐng)域應(yīng)用場景如垃圾郵件分類；自然語言處理像機器翻譯；計算機視覺用于圖像識別；知識表示與推理用于專家系統(tǒng)。22.分類算法用于將數(shù)據(jù)分類到不同類別，回歸算法用于預(yù)測數(shù)值型結(jié)果。如決策樹是分類算法，線性回歸是回歸算法。23.應(yīng)用方式：利用攝像頭采集視頻數(shù)據(jù)，通過人工智能算法分析，實現(xiàn)人員行為分析、目標檢測與跟蹤。好處：能及時發(fā)現(xiàn)異常行為并報警，精準定位和跟蹤特定目標，為安保工作提供有力支持。24.實現(xiàn)方式：分析學生答題記錄、學