2025年高職人工智能技術(shù)服務(wù)（人工智能基礎(chǔ)）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，共40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。1.人工智能的英文縮寫(xiě)是A.ITB.AIC.BTD.VR答案：B2.下列不屬于人工智能研究領(lǐng)域的是A.自然語(yǔ)言處理B.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.專家系統(tǒng)答案：B3.人工智能發(fā)展歷程中，被稱為“人工智能元年”的是A.1956年B.1976年C.1996年D.2006年答案：A4.第一個(gè)成功應(yīng)用的專家系統(tǒng)是A.DendralB.MYCINC.ELIZAD.DeepBlue答案：A5.機(jī)器學(xué)習(xí)中，通過(guò)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，讓模型自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，這種學(xué)習(xí)方式是A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)答案：B6.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法A.K-Means算法B.決策樹(shù)算法C.主成分分析算法D.高斯混合模型算法答案：B7.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，用于分類任務(wù)的模型有A.線性回歸模型B.邏輯回歸模型C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)答案：BCD8.邏輯回歸模型中，用于預(yù)測(cè)的函數(shù)是A.線性函數(shù)B.對(duì)數(shù)函數(shù)C.指數(shù)函數(shù)D.冪函數(shù)答案：C9.支持向量機(jī)的核心思想是A.找到最大間隔超平面B.最小化分類錯(cuò)誤C.最大化樣本間距D.以上都不對(duì)答案：A10.決策樹(shù)中，用于劃分節(jié)點(diǎn)的屬性是A.信息增益最大的屬性B.信息增益最小的屬性C.基尼系數(shù)最大的屬性D.基尼系數(shù)最小的屬性答案：A11.深度學(xué)習(xí)中，最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.多層感知機(jī)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)答案：C12.多層感知機(jī)中，神經(jīng)元之間的連接方式是A.全連接B.部分連接C.隨機(jī)連接D.無(wú)連接答案：A13.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是A.提取特征B.分類C.回歸D.降維答案：A14.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理A.圖像數(shù)據(jù)B.語(yǔ)音數(shù)據(jù)C.序列數(shù)據(jù)D.文本數(shù)據(jù)答案：C15.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由哪兩個(gè)部分組成A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.以上都不對(duì)答案：A16.自然語(yǔ)言處理中，用于將文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器可理解的表示的技術(shù)是A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義理解D.詞向量表示答案：D17.以下哪種模型常用于機(jī)器翻譯A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都可以答案：A18.語(yǔ)音識(shí)別中，將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本的過(guò)程屬于A.語(yǔ)音合成B.語(yǔ)音識(shí)別C.語(yǔ)音增強(qiáng)D.語(yǔ)音降噪答案：B19.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(jī)器人D.病毒傳播預(yù)測(cè)答案：D20.人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用有A.智能交通系統(tǒng)B.自動(dòng)駕駛C.交通流量預(yù)測(cè)D.以上都是答案：D第II卷（非選擇題共60分）答題要求：本卷共5小題，共60分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，在相應(yīng)位置作答。21.（10分）簡(jiǎn)述人工智能的定義和主要研究?jī)?nèi)容。人工智能是一門研究如何使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠模擬人類智能的學(xué)科。它主要研究?jī)?nèi)容包括自然語(yǔ)言處理，讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言；機(jī)器學(xué)習(xí)，使計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)律；計(jì)算機(jī)視覺(jué)，讓計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解圖像；專家系統(tǒng)，基于知識(shí)進(jìn)行推理和決策等。22.（12分）對(duì)比監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別。監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)注數(shù)據(jù)，模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與標(biāo)注的關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)，模型自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或規(guī)律；強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)智能體與環(huán)境交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。23.（12分）請(qǐng)闡述決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程。首先，選擇一個(gè)屬性作為根節(jié)點(diǎn)，計(jì)算該屬性的信息增益或基尼系數(shù)等指標(biāo)。然后，根據(jù)該屬性的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述過(guò)程，選擇新的屬性作為子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行劃分，直到滿足停止條件，如所有子集屬于同一類或子集為空等，最終構(gòu)建出決策樹(shù)。24.（13分）材料：在圖像識(shí)別任務(wù)中，有一批包含貓和狗的圖像數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別模型來(lái)區(qū)分貓和狗。可以構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含多個(gè)卷積層提取圖像特征，池化層進(jìn)行下采樣減少數(shù)據(jù)量，然后通過(guò)全連接層進(jìn)行分類。先對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，歸一化等操作。在卷積層中，設(shè)置合適的卷積核大小、步長(zhǎng)等參數(shù)。通過(guò)訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)貓和狗圖像的特征差異，從而能夠準(zhǔn)確區(qū)分貓和狗。25.（13分）材料：某電商平臺(tái)希望利用人工智能分析用戶購(gòu)買行為，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。請(qǐng)說(shuō)明如何運(yùn)用人工智能技術(shù)來(lái)達(dá)成這一目標(biāo)?？梢赃\(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)聯(lián)