2025年高职AI应用基础技术（AI应用）试题及答案.doc

2025年高职AI应用基础技术（AI应用）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。

1. 人工智能中，能够模拟人类语言理解和生成的技术是（ ）
A. 机器学习 B. 自然语言处理 C. 计算机视觉 D. 知识图谱
答案：B

2. 以下哪个算法不属于机器学习中的监督学习算法（ ）
A. 决策树 B. 支持向量机 C. 聚类算法 D. 线性回归
答案：C

3. 在图像识别任务中，用于提取图像特征的方法是（ ）
A. 卷积神经网络 B. 循环神经网络 C. 强化学习 D. 贝叶斯算法
答案：A

4. 人工智能的发展经历了多个阶段，其中“专家系统”阶段主要特点是（ ）
A. 基于数据驱动 B. 基于知识驱动 C. 基于模型驱动 D. 基于算法驱动
答案：B

5. 知识图谱的核心是（ ）
A. 实体和关系 B. 数据和算法 C. 模型和参数 D. 规则和推理
答案：A

6. 以下哪种技术可以让计算机具有感知环境的能力（ ）
A. 传感器技术 B. 云计算技术 C. 大数据技术 D. 区块链技术
答案：A

7. 深度学习中的激活函数作用是（ ）
A. 增加模型的复杂度 B. 引入非线性因素 C. 提高模型的收敛速度 D. 优化模型的参数
答案：B

8. 在人工智能应用中，用于处理序列数据的模型是（ ）
A. 卷积神经网络 B. 循环神经网络 C. 生成对抗网络 D. 深度信念网络
答案：B

9. 人工智能伦理问题中，关于算法偏见的说法正确的是（ ）
A. 算法不会产生偏见 B. 算法偏见是不可避免的 C. 算法偏见只影响少数群体 D. 算法偏见可以通过简单方式消除
答案：B

10. 以下哪个领域不是人工智能主要应用领域（ ）
A. 医疗健康 B. 金融服务 C. 农业生产 D. 教育教学
答案：C

11. 支持向量机的目标是（ ）
A. 找到最大间隔超平面 B. 最小化损失函数 C. 最大化模型准确率 D. 快速收敛模型
答案：A

12. 人工智能中的“智能体”是指（ ）
A. 具有智能的实体 B. 一种算法 C. 一个模型 D. 一种编程语言
答案：A

13. 在自然语言处理中，词向量表示的作用是（ ）
A. 压缩文本数据 B. 便于计算机理解和处理文本 C. 提高文本生成效率 D. 增强文本的可读性
答案：B

14. 强化学习中的奖励机制是为了（ ）
A. 惩罚智能体的错误行为 B. 引导智能体学习到最优策略 C. 增加智能体的探索能力 D. 减少智能体的学习时间
答案：B

15. 以下哪种技术可以实现人工智能模型的分布式训练（ ）
A. 云计算 B. 边缘计算 C. 雾计算 D. 量子计算
答案：A

16. 人工智能中，用于处理不确定性推理的方法是（ ）
A. 概率推理 B. 演绎推理 C. 归纳推理 D. 类比推理
答案：A

17. 图像分类任务中，常用的评价指标是（ ）
A. 准确率 B. 召回率 C. F1值 D.以上都是
答案：D

18. 以下哪个不是人工智能研究的基本内容（ ）
A. 知识表示 B. 知识获取 C. 知识应用 D. 知识遗忘
答案：D

19. 人工智能在游戏领域中的应用主要体现在（ ）
A. 游戏开发 B. 游戏测试 C. 游戏策略优化 D. 以上都是
答案：D

20. 未来人工智能发展趋势不包括（ ）
A. 更加智能化 B. 更加专业化 C. 更加依赖人类 D. 与其他技术深度融合
答案：C

第II卷（非选择题，共60分）

（一）填空题（共10分）
答题要求：本大题共5小题，每小题2分，共10分。请在横线上填写正确答案。

1. 人工智能的三要素是______、______、______。
答案：数据、算法（模型）、算力

2. 机器学习中的无监督学习算法主要用于______和______。
答案：数据聚类、数据降维

3. 自然语言处理中的词法分析主要包括______和______。
答案：分词、词性标注

4. 深度学习中常用的优化器有______、______等。
答案：随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等（任选两个）

5. 人工智能伦理的主要原则包括______、______、______等。
答案：公平性、透明性、责任性

（二）简答题（共20分）
答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。简要回答问题。

1. 简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。
答案：监督学习有标记数据，模型学习数据特征与标记之间的关系，用于预测和分类；无监督学习无标记数据，主要用于数据聚类、降维等，发现数据内在结构和规律。

2. 说明卷积神经网络在图像识别中的优势。
答案：能自动提取图像特征，对图像平移、旋转、缩放等有较好的鲁棒性，可处理大规模图像数据，在图像识别任务中准确率高。

3. 什么是知识图谱的构建流程？
答案：包括数据采集、数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合、知识存储等步骤。先收集数据，处理后识别实体和关系，融合知识并存入图谱。

4. 简述人工智能在医疗领域的应用场景。
答案：辅助诊断，通过分析医疗数据帮助医生诊断疾病；疾病预测，预测疾病发生风险；智能健康管理，监测患者健康状况；药物研发，加速药物研发进程等。

（三）分析题（共15分）
答题要求：本大题共1小题，15分。阅读材料，回答问题。

材料：在某电商平台的用户购买行为分析中，利用人工智能技术进行了如下操作。首先收集了大量用户的购买记录、浏览历史、搜索关键词等数据。然后对数据进行清洗和预处理，去除重复数据和错误数据。接着采用聚类算法将用户分成不同的群体，发现不同群体具有不同的购买偏好。例如，年轻群体更倾向于购买时尚电子产品，中年群体更关注家居用品和健康产品。最后，根据这些分析结果，电商平台可以针对性地向不同群体推送个性化的商品推荐信息，提高用户的购买转化率。

问题：请分析上述案例中人工智能技术在电商平台用户购买行为分析中的具体应用及作用。
答案：应用：收集用户多方面数据，清洗预处理数据，用聚类算法对用户分类。作用：通过聚类发现不同群体购买偏好，为电商平台提供依据，能针对性推送个性化商品推荐信息，提高购买转化率，提升用户购物体验，增加平台销售额。

（四）论述题（共10分）
答题要求：本大题共1小题，10分。结合人工智能发展现状和趋势，论述人工智能对社会和人类生活的影响。

人工智能在当今社会发展迅速。在生产领域，它提高了生产效率，如智能工厂实现自动化生产。在交通领域，智能交通系统优化交通流量。在生活中，智能语音助手方便了人们获取信息。然而，也带来了一些问题，如就业结构变化导致部分人失业风险，算法偏见可能影响公平。未来，人工智能将更深入融合各领域，与物联网结合实现万物智能互联，进一步改变社会和人类生活方式，但也需重视伦理道德等问题，确保其健康发展。

（五）实践题（共5分）
答题要求：本大题共1小题，5分。请简要描述一个你熟悉的人工智能应用场景，并说明其工作原理。

比如人脸识别门禁系统。工作原理：首先摄像头采集人脸图像，然后将图像传送给系统，系统利用深度学习算法对图像进行特征提取和分析，与预先注册的人脸模板进行比对，若匹配度达到设定阈值，则判定为合法人员，门禁开启；若不匹配，则拒绝开门。