2025年高职人工智能技术应用（AI实训操作）试题及答案.doc

2025年高职人工智能技术应用（AI实训操作）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30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3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。

1. 以下哪种算法常用于图像识别中的特征提取？
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 卷积神经网络算法
D. 朴素贝叶斯算法
2. 人工智能中的机器学习主要目的是让计算机能够
A. 自动编程
B. 像人一样思考
C. 自动从数据中学习模式和规律
D. 进行逻辑推理
3. 以下哪个不是人工智能的主要研究领域？
A. 自然语言处理
B. 计算机图形学
C. 机器人学
D. 专家系统
4. 在人工智能中，用于衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标是
A. 准确率
B. 召回率
C. 损失函数值
D. F1值
5. 哪种神经网络结构常用于处理序列数据，如文本？
A. 循环神经网络
B. 生成对抗网络
C. 深度信念网络
D. 多层感知机
6. 人工智能中，数据预处理不包括以下哪个步骤？
A. 数据清洗
B. 数据标注
C. 数据归一化
D. 数据特征提取
7. 以下关于人工智能伦理的说法，错误的是
A. 应避免人工智能技术被用于恶意目的
B. 人工智能决策应保持透明和可解释
C. 开发人工智能系统无需考虑对人类就业的影响
D. 要防止人工智能加剧社会不平等
8. 用于优化神经网络模型参数的算法是
A. 梯度下降算法
B. 广度优先搜索算法
C. 深度优先搜索算法
D. 迪杰斯特拉算法
9. 人工智能中，将图像转化为数字特征的过程属于
A..模型训练
B. 数据标注
C. 特征工程
D. 模型评估
10. 以下哪种技术不属于人工智能中的强化学习？
A. Q学习
B. 深度Q网络
C. 遗传算法
D. 策略梯度算法

第II卷（非选择题 共70分）

二、填空题（共15分）
答题要求：本大题共5小题，每小题3分。请将正确答案填写在相应的横线上。

1. 人工智能的英文缩写是______。
2. 常见的深度学习框架有______、TensorFlow等。
3. 在人工智能中，用于分类问题的经典算法有______（写出一种即可）。
4. 人工智能中的大数据通常具有______、______、______的特点。（写出三个特点）
5. 神经网络中的神经元通过______函数对输入进行变换。

三、简答题（共20分）
答题要求：简要回答问题，观点明确，条理清晰。

1. 简述人工智能中监督学习和无监督学习的区别。（10分）
2. 请说明什么是模型的过拟合和欠拟合现象。（10分）

四、案例分析题（共15分）
材料：某电商平台希望利用人工智能技术来优化商品推荐系统，提高用户购买转化率。现收集了大量用户的历史购买数据、浏览记录等。

答题要求仔细阅读案例，结合所学知识回答问题。

1. 请提出一种适合该电商平台商品推荐系统的人工智能算法，并说明原因。（7分）
2. 阐述在构建商品推荐系统过程中，数据预处理环节需要做哪些工作。（8分）

五、实践应用题（共20分）
材料：为了提高某城市的交通流量预测准确性，相关部门收集了该城市多个路口的历史交通流量数据、天气数据、时间信息等。

答题要求：根据所给材料，运用人工智能知识解决实际问题。

1. 请设计一个利用这些数据进行交通流量预测的人工智能方案，包括选用的模型和大致步骤。（10分）
2. 若预测结果不理想，你认为可能有哪些原因，如何改进？（10分）

答案：
一、选择题答案：1.C 2.C 3.B 4.C 5.A 6.B 7.C 8.A 9.C 10.C
二、填空题答案：1.AI 2.PyTorch 3.逻辑回归 4.数据量大、类型多样、价值密度低 5.激活
三、简答题答案：1.监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注之间的关系用于预测；无监督学习无标注数据，主要用于发现数据中的潜在结构和模式。2.过拟合是模型在训练集上表现很好，但在测试集等新数据上表现很差；欠拟合是模型对训练数据的拟合程度不足，在训练集和测试集上表现都不好。
四、案例分析题答案：1.可选用协同过滤算法，能根据用户历史行为找到相似用户，推荐相似用户购买过的商品，符合电商平台基于用户行为推荐商品的需求。2.数据预处理工作包括清洗数据，去除重复、错误数据；进行数据归一化，使不同特征数据范围一致；提取特征，如商品类别、价格区间等；对缺失值进行处理，可填充或删除。
五、实践应用题答案：1.选用循环神经网络模型。步骤：先对收集的数据进行预处理，包括清洗、归一化等；将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；使用训练集训练循环神经网络模型；用验证集调整模型参数；最后用测试集评估模型性能。2.预测结果不理想的原因可能有数据质量问题，如数据缺失、错误；模型选择不合适；特征提取不充分等。改进方法：进一步清洗和完善数据；尝试不同模型结构；优化特征提取方法。