2025年高職AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)（AI應(yīng)用）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確答案填涂在答題卡相應(yīng)位置。1.以下哪個(gè)不屬于AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中的常見模型架構(gòu)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.決策樹模型D.支持向量機(jī)2.在圖像識(shí)別領(lǐng)域，常用的AI算法是？A.基于規(guī)則的算法B.深度學(xué)習(xí)算法C.搜索算法D.排序算法3.AI應(yīng)用中，用于處理自然語(yǔ)言的技術(shù)是？A.語(yǔ)音識(shí)別B.圖像生成C.自然語(yǔ)言處理D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)4.以下哪個(gè)是AI應(yīng)用中數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.模型訓(xùn)練B.模型評(píng)估C.數(shù)據(jù)清洗D.模型部署5.當(dāng)訓(xùn)練AI模型時(shí)，數(shù)據(jù)的規(guī)模對(duì)模型效果的影響是？A.數(shù)據(jù)規(guī)模越大，模型效果一定越好B.數(shù)據(jù)規(guī)模適中即可，無(wú)需太大C.數(shù)據(jù)規(guī)模越小，模型越容易收斂D.合適的數(shù)據(jù)規(guī)模有助于模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確的模式6.在AI應(yīng)用中，監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是？A.讓模型自己發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律B.給定輸入數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)的輸出標(biāo)簽C.優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置D.評(píng)估模型的性能7.下面哪種算法常用于文本分類任務(wù)？A.K近鄰算法B.樸素貝葉斯算法C.梯度下降算法D.遺傳算法8.AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中，特征工程的主要作用是？A.增加數(shù)據(jù)的維度B.減少數(shù)據(jù)的噪聲C.提取數(shù)據(jù)中對(duì)模型有價(jià)值的特征D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密9.關(guān)于AI模型的泛化能力，以下說(shuō)法正確的是？A.只在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好就說(shuō)明泛化能力強(qiáng)B.泛化能力與模型的復(fù)雜度無(wú)關(guān)C.泛化能力好的模型能在未見過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好D.模型訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)，泛化能力越強(qiáng)10.在AI應(yīng)用中，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于？A.圖像分類B.數(shù)據(jù)聚類C.預(yù)測(cè)股票價(jià)格D.語(yǔ)音合成11.深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù)，其作用是？A.增加模型的參數(shù)數(shù)量B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化C.引入非線性因素，使模型能夠處理復(fù)雜問(wèn)題D.加速模型的訓(xùn)練過(guò)程12.當(dāng)使用AI進(jìn)行疾病診斷時(shí)，模型的準(zhǔn)確率和召回率分別代表什么？A.準(zhǔn)確率是正確診斷的比例，召回率是實(shí)際患病被診斷出來(lái)的比例B.準(zhǔn)確率是實(shí)際患病被診斷出來(lái)的比例，召回率是正確診斷的比例C.準(zhǔn)確率和召回率都是正確診斷的比例D.準(zhǔn)確率和召回率都是實(shí)際患病被診斷出來(lái)的比例13.以下哪種技術(shù)可用于AI應(yīng)用中的情感分析？A.知識(shí)圖譜B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.詞向量模型D.決策樹集成14.在AI模型訓(xùn)練過(guò)程中，驗(yàn)證集的作用是？A.用于訓(xùn)練模型的參數(shù)B.評(píng)估模型在訓(xùn)練過(guò)程中的性能，防止過(guò)擬合C.增加數(shù)據(jù)的多樣性D.對(duì)模型進(jìn)行最終的評(píng)估15.對(duì)于AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中的優(yōu)化算法，以下哪個(gè)說(shuō)法錯(cuò)誤？A.隨機(jī)梯度下降比批量梯度下降收斂速度快B.Adagrad算法可以自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率C.RMSProp算法能有效解決梯度消失問(wèn)題D.Adam算法結(jié)合了Adagrad和RMSProp的優(yōu)點(diǎn)16.以下哪個(gè)場(chǎng)景不適合使用AI技術(shù)？A.簡(jiǎn)單的重復(fù)性數(shù)據(jù)處理工作B.復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)任務(wù)C.圖像和語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用D.智能機(jī)器人控制17.在AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中，模型的可解釋性指的是？A.模型能夠處理的數(shù)據(jù)類型B.模型訓(xùn)練所需的時(shí)間C.能夠理解模型是如何做出決策的D.模型的計(jì)算復(fù)雜度18.當(dāng)構(gòu)建一個(gè)AI聊天機(jī)器人時(shí)，不需要考慮的技術(shù)是？A.對(duì)話管理B.知識(shí)表示與推理C.硬件加速技術(shù)D.自然語(yǔ)言生成19.AI應(yīng)用中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的是？A.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量B.提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成本D.讓模型學(xué)習(xí)到更豐富的特征20.以下哪個(gè)不是AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中的常見評(píng)估指標(biāo)？A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.召回率D.吞吐量第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(qǐng)將答案填寫在相應(yīng)的橫線上。1.AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中，常見的深度學(xué)習(xí)框架有______、______等。2.在數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘的經(jīng)典算法是______。3.自然語(yǔ)言處理中的詞法分析主要包括______、______等任務(wù)。4.AI模型的評(píng)估指標(biāo)中，F(xiàn)1值是______和______的調(diào)和平均值。5.在AI應(yīng)用中，遷移學(xué)習(xí)的目的是______。（二）簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡(jiǎn)要回答問(wèn)題。1.簡(jiǎn)述AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.請(qǐng)說(shuō)明特征工程在AI模型訓(xùn)練中的重要性。3.深度學(xué)習(xí)中的卷積層有什么作用？4.解釋一下AI應(yīng)用中的模型融合技術(shù)，并舉例說(shuō)明一種常見的模型融合方法。（三）算法設(shè)計(jì)題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。請(qǐng)根據(jù)題目要求設(shè)計(jì)算法。描述一個(gè)使用梯度下降算法優(yōu)化線性回歸模型的步驟。（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。閱讀給定案例，回答問(wèn)題。材料：某電商平臺(tái)利用AI技術(shù)進(jìn)行商品推薦。通過(guò)收集用戶的歷史購(gòu)買記錄、瀏覽行為等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)推薦模型。該模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，能夠根據(jù)用戶的當(dāng)前行為，為用戶推薦可能感興趣的商品。1.請(qǐng)分析該電商平臺(tái)在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可能用到哪些AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)？2.若要提高推薦模型的準(zhǔn)確性，你認(rèn)為可以從哪些方面入手？（五）論述題（共5分）答題要求：本大題共1小題，5分。請(qǐng)結(jié)合AI應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，論述其對(duì)未來(lái)社會(huì)的影響。答案：1.C2.B3.C4.C5.D6.B7.B8.C9.C10.B11.C12.A13.C14.B15.A16.A17.C18.C19.D20.D填空題答案：1.TensorFlow、PyTorch2.Apriori算法3.分詞、詞性標(biāo)注4.準(zhǔn)確率、召回率5.利用已有的知識(shí)來(lái)幫助解決新的問(wèn)題簡(jiǎn)答題答案：1.監(jiān)督學(xué)習(xí)有明確的輸入和輸出標(biāo)簽，模型通過(guò)學(xué)習(xí)已知數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的標(biāo)簽；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒(méi)有預(yù)先定義的標(biāo)簽，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式。2.特征工程能提取數(shù)據(jù)中有價(jià)值的特征，提高模型的性能和泛化能力，減少噪聲和無(wú)關(guān)信息的影響，有助于模型更好地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。3.卷積層通過(guò)卷積核提取數(shù)據(jù)的局部特征，減少數(shù)據(jù)量，增加模型的感受野，能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，提高模型對(duì)局部特征的捕捉能力。4.模型融合技術(shù)是將多個(gè)模型的結(jié)果進(jìn)行整合，以獲得更好的性能。常見方法如投票法，多個(gè)模型對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票得出最終結(jié)果。算法設(shè)計(jì)題答案：1.初始化線性回歸模型的參數(shù)，如權(quán)重和偏置。2.選擇一個(gè)損失函數(shù)，如均方誤差。3.計(jì)算當(dāng)前參數(shù)下的損失值。4.計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度。5.根據(jù)梯度更新參數(shù)，使用學(xué)習(xí)率調(diào)整更新步長(zhǎng)。6.重復(fù)步驟3-5，直到損失值收斂或達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)。案例分析題答案：1.可能用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建推薦模型，如基于協(xié)同過(guò)濾或基于內(nèi)容的推薦算法，還可能用到深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行更精準(zhǔn)的模型訓(xùn)練。2.可以增加更多維度的數(shù)據(jù)，如用戶的社交關(guān)系、商品的屬性標(biāo)