2025年高職AI技術(shù)實訓(xùn)（AI實操訓(xùn)練）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30分）每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。(總共10題，每題3分，每題選出答案后，用鉛筆把答題卡上對應(yīng)題目的答案標號涂黑。如需改動，用橡皮擦干凈后，再選涂其他答案標號。在試題卷上作答無效)1.以下哪種算法不屬于AI中常用的分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.冒泡排序算法2.在AI模型訓(xùn)練中，用于評估模型性能的指標不包括以下哪項？（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.運行速度3.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架的說法，錯誤的是（）A.TensorFlow是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架B.PyTorch具有靈活的動態(tài)圖機制C.Caffe只支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.Keras是一個極簡的深度學(xué)習(xí)框架4.對于AI中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，以下操作順序正確的是（）A.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注D.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標注5.以下哪種技術(shù)可以讓AI模型具有遷移學(xué)習(xí)能力？（）A.模型融合B.超參數(shù)調(diào)整C.預(yù)訓(xùn)練模型D.隨機森林算法6.在AI圖像識別中，常用的特征提取方法是（）A.傅里葉變換B.小波變換C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.主成分分析7.以下關(guān)于AI語音識別的說法，正確的是（）A.語音識別只需要識別語音的文字內(nèi)容B.語音識別不需要考慮語音的情感和語調(diào)C.語音識別的準確率不受環(huán)境噪音影響D.語音識別需要將語音信號轉(zhuǎn)換為文本8.AI中的強化學(xué)習(xí)主要通過什么來優(yōu)化智能體的行為？（）A.獎勵機制B.懲罰機制C.隨機探索D.固定策略9.以下哪種編程語言在AI開發(fā)中使用最為廣泛？（）A.C++B.JavaC.PythonD.C10.在AI項目中，模型部署的主要目的是（）A.提高模型訓(xùn)練效率B.讓模型在實際環(huán)境中運行C.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)D.增加模型的參數(shù)數(shù)量第II卷（非選擇題，共70分）11.（10分）簡述AI中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。12.（15分）請詳細說明如何使用Python中的Scikit-learn庫進行線性回歸模型的訓(xùn)練和預(yù)測。13.（15分）在一個電商平臺的AI項目中，需要預(yù)測用戶是否會購買某商品?，F(xiàn)有一批歷史數(shù)據(jù)，包含用戶的年齡、性別、購買歷史、瀏覽記錄等特征。請設(shè)計一個簡單的AI解決方案，說明使用哪種算法以及如何進行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練。14.（15分）材料：在醫(yī)療領(lǐng)域，AI技術(shù)可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷。比如，通過分析大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)（如X光、CT等），AI模型可以識別出病變特征并給出診斷建議。某醫(yī)院使用了一款A(yù)I診斷系統(tǒng)，對1000例病例進行了測試，其中有800例診斷正確，200例診斷錯誤。問題：計算該AI診斷系統(tǒng)的準確率和召回率，并分析其在實際應(yīng)用中的優(yōu)缺點。15.（15分）材料：隨著AI技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛汽車逐漸成為研究熱點。某公司研發(fā)的自動駕駛汽車在一次測試中，行駛在一條復(fù)雜的城市道路上。在行駛過程中，遇到了各種路況，如行人、其他車輛、交通信號燈等。自動駕駛系統(tǒng)需要根據(jù)這些實時信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。問題：請描述自動駕駛汽車中AI系統(tǒng)是如何處理這些復(fù)雜路況信息的，以及可能面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。答案：1.D2.D3.C4.D5.C6.C7.D8.A9.C10.B11.監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含明確的目標變量（標簽），模型通過學(xué)習(xí)輸入特征與目標變量之間的關(guān)系來進行預(yù)測。例如，在房價預(yù)測中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有房屋面積、房齡等特征，又有對應(yīng)的房價標簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有明確的目標變量，模型主要是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)。比如，對一群人的身高、體重數(shù)據(jù)進行聚類分析，找出不同的人群類別。12.首先導(dǎo)入Scikit-learn庫中的線性回歸模型。然后準備訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將特征數(shù)據(jù)和目標數(shù)據(jù)分開。接著創(chuàng)建線性回歸模型對象并進行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，可以使用訓(xùn)練好的模型對新的特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測。示例代碼：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression;importnumpyasnp;X=np.array([[1],[2],[3]]);y=np.array([2,4,6]);model=LinearRegression();model.fit(X,y);new_X=np.array([[4]]);prediction=model.predict(new_X)。13.可以使用邏輯回歸算法。首先對數(shù)據(jù)進行清洗，去除缺失值等。然后對年齡、性別等離散特征進行編碼，對購買歷史、瀏覽記錄等數(shù)值特征進行歸一化處理。接著將處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集訓(xùn)練邏輯回歸模型，通過調(diào)整模型參數(shù)如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等來優(yōu)化模型。最后使用測試集評估模型性能，根據(jù)評估結(jié)果進行改進和調(diào)整。14.準確率=診斷正確的病例數(shù)/總病例數(shù)=800/1000=0.8。召回率=診斷正確的病例數(shù)/實際患病的病例數(shù)（假設(shè)實際患病病例數(shù)為800例）=800/800=1。優(yōu)點是召回率高，能識別出大部分患病病例；缺點是準確率相對不是特別高，存在一定誤診情況。15.自動駕駛汽車中的AI系統(tǒng)通過傳感器收集路況信息，如攝像頭識別行人、車輛和交通信號燈，雷達