2025年中職人工智能運營（運營技術(shù)）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。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.人工智能運營中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括以下哪一項？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.增加數(shù)據(jù)量C.使數(shù)據(jù)適合后續(xù)分析D.減少數(shù)據(jù)噪聲2.以下哪種算法常用于人工智能運營中的分類任務(wù)？A.線性回歸算法B.決策樹算法C.聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法3.在人工智能運營中，模型評估指標(biāo)不包括以下哪一個？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.數(shù)據(jù)量4.關(guān)于人工智能運營中的特征工程，以下說法錯誤的是？A.可以提高模型性能B.是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和提取的過程C.只與數(shù)據(jù)的數(shù)值特征有關(guān)D.能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在信息5.人工智能運營中，常用的深度學(xué)習(xí)框架不包括？A.TensorFlowB.PyTorchC.ExcelD.Keras6.以下哪個不是人工智能運營中數(shù)據(jù)可視化的作用？A.更直觀地展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢C.直接提高模型預(yù)測精度D.輔助決策7.在人工智能運營中，模型部署的主要步驟不包括？A.模型選擇B.環(huán)境配置C.模型打包D.監(jiān)控與維護(hù)8.人工智能運營中，處理不平衡數(shù)據(jù)的方法不包括？A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整模型參數(shù)D.增加數(shù)據(jù)維度9.以下哪種技術(shù)在人工智能運營中用于文本分類？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.兩者都是D.兩者都不是10.人工智能運營中，優(yōu)化模型性能的策略不包括？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.降低模型復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量D.提高數(shù)據(jù)噪聲11.關(guān)于人工智能運營中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以下說法正確的是？A.不需要環(huán)境反饋B.智能體通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略C.只適用于簡單任務(wù)D.與監(jiān)督學(xué)習(xí)原理相同12.人工智能運營中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的主要方式不包括？A.人工標(biāo)注B.半自動標(biāo)注C.自動標(biāo)注D.隨機(jī)標(biāo)注13.以下哪個是人工智能運營中用于圖像識別的經(jīng)典模型？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.殘差網(wǎng)絡(luò)C.感知機(jī)D.線性模型14.在人工智能運營中，模型融合的方法不包括？A.投票法B.平均法C.增加模型復(fù)雜度D.堆疊法15.人工智能運營中，數(shù)據(jù)清洗的操作不包括？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.填充缺失值C.增加數(shù)據(jù)特征D.處理異常值16.以下哪種場景不適合使用人工智能運營技術(shù)？A.復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)B.簡單規(guī)則明確的流程C.個性化推薦系統(tǒng)D.預(yù)測性維護(hù)17.人工智能運營中，模型訓(xùn)練的超參數(shù)不包括？A.學(xué)習(xí)率B.迭代次數(shù)C.模型權(quán)重D.正則化參數(shù)18.關(guān)于人工智能運營中的自然語言處理，以下說法錯誤的是？A.包括文本分類、命名實體識別等任務(wù)B.可以處理人類語言文本C.只與書面語言有關(guān)D.有助于實現(xiàn)智能客服等應(yīng)用19.人工智能運營中，用于時間序列預(yù)測的模型不包括？A.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)B.自回歸模型C.決策樹模型D.移動平均模型20.以下哪個不是人工智能運營中數(shù)據(jù)安全的重要措施？A.數(shù)據(jù)加密B.訪問控制C.數(shù)據(jù)共享D.數(shù)據(jù)備份第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。請將正確答案填寫在橫線上。1.人工智能運營中，常用的特征選擇方法有______、______等。2.深度學(xué)習(xí)中的卷積層主要作用是______。3.在人工智能運營中，模型評估的常用指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率、F1值之間的關(guān)系是______。4.人工智能運營中，數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括______、______、______等。5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過______來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。（二）簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡要回答問題。1.簡述人工智能運營中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟。2.說明決策樹算法在人工智能運營中的優(yōu)缺點。3.人工智能運營中，如何進(jìn)行模型的調(diào)優(yōu)？4.簡述自然語言處理在人工智能運營中的應(yīng)用場景。（三）分析題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。分析給定材料并回答問題。材料：在某電商平臺的人工智能運營中，通過對用戶購買行為數(shù)據(jù)的分析來進(jìn)行個性化推薦。平臺收集了大量用戶的購買記錄、瀏覽記錄等數(shù)據(jù)，運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建推薦模型。但發(fā)現(xiàn)推薦效果并不理想，部分用戶收到的推薦商品與他們的興趣不符。問題：請分析可能導(dǎo)致推薦效果不理想的原因，并提出改進(jìn)措施。（四）案例分析題（共10分）答題要求：本大題共2小題，每小題5分。閱讀案例并回答問題。案例：某企業(yè)利用人工智能運營技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)設(shè)備的故障預(yù)測。通過收集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，建立了預(yù)測模型。在一次實際運行中，模型提前發(fā)出了設(shè)備即將出現(xiàn)故障的預(yù)警，企業(yè)及時進(jìn)行了維修，避免了重大生產(chǎn)事故。1.請分析該人工智能運營案例中數(shù)據(jù)收集和模型建立的重要性。2.若要進(jìn)一步提高故障預(yù)測的準(zhǔn)確性，你認(rèn)為可以從哪些方面入手？（五）設(shè)計題（共5分）答題要求：本大題共1小題，5分。請設(shè)計一個簡單的人工智能運營方案，用于預(yù)測某城市的交通流量。要求說明所需的數(shù)據(jù)、采用的算法以及主要步驟。答案：1.B2.B3.D4.C5.C6.C7.A8.D9.C10.D11.B12.D13.B14.C15.C16.B17.C18.C19.C20.C填空題答案：1.過濾法、包裝法2.提取數(shù)據(jù)特征3.F1=2×(準(zhǔn)確率×召回率)/(準(zhǔn)確率+召回率)4.分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5.與環(huán)境交互獲得獎勵簡答題答案：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸約。2.優(yōu)點：簡單直觀、易于理解和解釋、不需要大量計算資源；缺點：容易產(chǎn)生過擬合、對數(shù)據(jù)分布敏感。3.模型調(diào)優(yōu)方法：調(diào)整超參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、采用模型融合、進(jìn)行特征工程優(yōu)化。4.應(yīng)用場景：智能客服、文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、信息檢索等。分析題答案：原因可能有：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整；模型算法選擇不當(dāng)；特征提取不合理等。改進(jìn)措施：加強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理；嘗試不同的算法并進(jìn)行比較選擇；優(yōu)化特征工程，提取更有效的特征。案例分析題答案：1.數(shù)據(jù)收集是基礎(chǔ)，只有全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)才能建立可靠的模型。模型建立是關(guān)鍵，合適的模型能準(zhǔn)確分析數(shù)據(jù)得出故障預(yù)測結(jié)果，避免事故發(fā)生。2.可以增加更多類型的數(shù)據(jù)，如設(shè)備運行環(huán)境數(shù)據(jù)等；優(yōu)化