2025年大學(xué)大三（計算機科學(xué)與技術(shù)）人工智能基礎(chǔ)階段測試題及答案

（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。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.人工智能的英文縮寫是（）A.AIB.BIC.CID.DI2.下列不屬于人工智能研究領(lǐng)域的是（）A.自然語言處理B.計算機圖形學(xué)C.機器學(xué)習(xí)D.專家系統(tǒng)3.人工智能中最基本的兩種表示方法是（）A.邏輯表示法和語義網(wǎng)絡(luò)表示法B.產(chǎn)生式表示法和框架表示法C.狀態(tài)空間表示法和問題歸約表示法D.謂詞邏輯表示法和關(guān)系表示法4.以下哪種搜索算法屬于盲目搜索（）A.深度優(yōu)先搜索B.啟發(fā)式搜索C.A算法D.遺傳算法5.機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)是指（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標記，模型根據(jù)標記學(xué)習(xí)B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)無標記，模型自行探索規(guī)律C.模型對數(shù)據(jù)進行分類D.模型對數(shù)據(jù)進行聚類6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元是通過（）進行信息傳遞的。A.突觸B.軸突C.樹突D.細胞體7.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.高斯函數(shù)D.Tanh函數(shù)8.決策樹的構(gòu)建依據(jù)是（）A.信息增益B.均方誤差C.交叉熵D.歐氏距離9.支持向量機的主要目標是（）A.找到最優(yōu)分類超平面B.進行數(shù)據(jù)降維C.聚類數(shù)據(jù)D.預(yù)測數(shù)據(jù)10.下列關(guān)于遺傳算法的說法錯誤的是（）A.遺傳算法是基于自然選擇和遺傳變異的優(yōu)化算法B.遺傳算法的基本操作包括編碼、選擇、交叉和變異C.遺傳算法適用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題D.遺傳算法不需要初始種群11.自然語言處理中的詞法分析主要是（）A.分析詞語的詞性B.分析句子的結(jié)構(gòu)C.分析文本的語義D.分析文本的語用12.機器翻譯屬于自然語言處理中的（）任務(wù)。A.文本分類B.機器翻譯C.問答系統(tǒng)D.文本生成13.專家系統(tǒng)的核心組成部分是（）A.知識庫和推理機B.數(shù)據(jù)庫和解釋器C.人機接口和知識庫D.推理機和數(shù)據(jù)庫14.人工智能在醫(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)療機器人D.網(wǎng)絡(luò)購物15.智能機器人能夠感知環(huán)境并做出決策，主要依靠的是（）A.傳感器和算法B.機械結(jié)構(gòu)C.能源系統(tǒng)D.通信模塊16.人工智能倫理問題不包括（）A.隱私保護B.算法偏見C.數(shù)據(jù)安全D.程序優(yōu)化17.強化學(xué)習(xí)中智能體通過（）來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。A.與環(huán)境交互獲得獎勵B.監(jiān)督學(xué)習(xí)C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)D.遺傳算法18.大數(shù)據(jù)在人工智能中的作用是（）A.提供豐富的數(shù)據(jù)資源B.進行數(shù)據(jù)可視化C.優(yōu)化算法D.提高系統(tǒng)效率19.人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合可以實現(xiàn)（）A.智能設(shè)備的互聯(lián)互通B.數(shù)據(jù)加密C.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化D.軟件更新20.以下哪種技術(shù)不屬于人工智能中的知識表示技術(shù)（）A.本體B.云計算C.語義網(wǎng)D.知識圖譜第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡述人工智能的發(fā)展歷程，并說明每個階段的主要特點。22.（10分）請詳細闡述機器學(xué)習(xí)中的分類算法，并舉例說明其應(yīng)用場景。23.（10分）在自然語言處理中，如何進行文本的情感分析？請說明主要方法和步驟。24.（15分）閱讀以下材料：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能客服在電商、金融等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。智能客服能夠快速響應(yīng)用戶的咨詢，提供準確的答案。然而，也有部分用戶反映智能客服存在回答不準確、無法理解復(fù)雜問題等問題。問題：請分析智能客服存在這些問題的原因，并提出相應(yīng)的改進措施。25.（15分）閱讀以下材料：人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。例如，智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供個性化的學(xué)習(xí)建議，智能批改作業(yè)能夠提高批改效率和準確性。但同時也有人擔(dān)心人工智能會取代教師，影響師生之間的情感交流。問題：請談?wù)勀銓θ斯ぶ悄茉诮逃I(lǐng)域應(yīng)用的看法，包括其優(yōu)勢和可能存在的問題。答案：1.A2.B3.C4.A5.A6.A7.C8.A9.A10.D11.A12.B13.A14.D15.A16.D17.A18.A19.A20.B21.人工智能的發(fā)展歷程主要包括以下幾個階段：-孕育期（20世紀50年代中期以前）：圖靈提出圖靈測試，為人工智能奠定基礎(chǔ)。-形成期（20世紀50年代中期-60年代末）：達特茅斯會議正式確立人工智能概念，開始研究搜索算法等。-發(fā)展期（20世紀70年代初-80年代中）：專家系統(tǒng)興起，知識工程發(fā)展。-低谷期（20世紀80年代末-90年代中）：因計算能力等問題發(fā)展受限。-知識應(yīng)用期（20世紀90年代中期-2010年）：互聯(lián)網(wǎng)推動，人工智能在多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。-現(xiàn)代發(fā)展期（2011年至今）：深度學(xué)習(xí)崛起，人工智能飛速發(fā)展。22.機器學(xué)習(xí)中的分類算法有多種，如決策樹算法，它基于信息增益構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)進行分類，常用于數(shù)據(jù)挖掘、疾病診斷等。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)，在文本分類等方面應(yīng)用廣泛。支持向量機算法找到最優(yōu)分類超平面，用于圖像分類等。K近鄰算法根據(jù)最近鄰樣本類別進行分類，常用于手寫識別等。23.進行文本情感分析主要方法有：基于詞典的方法，先構(gòu)建情感詞典，通過匹配文本中的詞語計算情感得分。機器學(xué)習(xí)方法，如使用分類算法對文本進行情感分類訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理文本特征進行情感分析。步驟包括文本預(yù)處理，提取特征，選擇合適方法進行分析和評估。24.智能客服存在問題的原因：訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或不準確，導(dǎo)致回答不準確。對復(fù)雜語義理解能力有限，無法理解復(fù)雜問題。改進措施：增加高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升模型理解復(fù)雜