2025年中职人工智能技术应用（AI模型训练基础）试题及答案.doc

2025年中职人工智能技术应用（AI模型训练基础）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. 人工智能中，常用于处理图像识别的技术是（ ）
A. 决策树 B. 支持向量机 C. 卷积神经网络 D. 朴素贝叶斯
2. 以下哪个不是AI模型训练中常用的损失函数（ ）
A. 均方误差 B. 交叉熵损失 C. 余弦相似度 D. 绝对值损失
3. 在数据预处理中，将文本数据转换为数值形式的过程叫（ ）
A. 特征提取 B. 数据归一化 C. 数据标注 D. 词法分析
4. 训练AI模型时，为防止过拟合通常采用的方法是（ ）
A. 增加数据量 B. 减少神经元数量 C. 正则化 D. 提前停止训练
5. 下列关于梯度下降算法的说法，错误的是（ ）
A. 是一种优化算法 B. 可以用于求解损失函数的最小值 C. 步长越大收敛越快 D. 有批量梯度下降等不同形式
6. 对于AI模型训练中的超参数，以下说法正确的是（ ）
A. 不需要调整 B. 对模型性能影响不大 C. 不同的超参数设置可能导致模型性能差异很大 D. 只能通过随机搜索确定
7. 以下哪种不属于无监督学习算法（ ）
A. K均值聚类 B. 主成分分析 C. 线性回归 D. 密度聚类
8. 当AI模型在测试集上表现很好，但在实际应用中效果不佳，可能的原因是（ ）
A. 测试集数据有偏差 B. 模型过拟合 C. 数据泄露 D. 以上都有可能
9. 在AI模型训练中，数据增强的目的是（ ）
A. 增加数据的多样性 B. 提高模型的泛化能力 C. 减少模型训练时间 D. A和B
10. 下列关于激活函数的说法，正确的是（ ）
A. 可以增加模型的非线性 B. 常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等 C. 能使模型更好地拟合复杂数据 D. 以上都对

第II卷（非选择题 共70分）
11. （总共2题，每题10分，答题要求：请简要阐述AI模型训练中数据预处理的主要步骤及其作用）
12. （总共2题，每题10分，答题要求：对比分析批量梯度下降、随机梯度下降和自适应梯度下降算法的优缺点）
13. 材料：在一个图像分类任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。训练数据包含1000张猫和狗的图片，其中猫的图片500张，狗的图片500张。模型训练过程中，发现训练集准确率不断上升，但验证集准确率却停滞不前。
（总共2题，每题15分，答题要求：请分析可能导致这种情况的原因，并提出相应的解决措施）
14. 材料：某公司开发了一款基于AI的智能客服系统，用于处理客户咨询。在实际应用中，发现客服系统经常无法准确理解客户问题，回答不准确。经过分析，发现训练数据存在质量问题，部分问题描述模糊，答案也不规范。
（总共2题，每题10分，答题要求：请说明如何改进训练数据，以提高智能客服系统的性能）
15. 材料：在一个预测房价的AI模型训练中，收集了房屋面积、房间数量、房龄等特征数据以及对应的房价数据。模型训练完成后，对一些新的房屋数据进行预测，发现预测结果与实际房价偏差较大。
（总共2题，每题10分，答题要求：请分析可能导致预测偏差大的原因，并提出改进模型的建议）

答案：1.C 2.C 3.A 4.C 5.C 6.C 7.C 8.D 9.D 10.D 11.主要步骤包括数据清洗，去除噪声、缺失值等；数据标注，给数据加上标签；特征提取与选择，提取有价值特征并选择合适的；数据归一化，使数据特征尺度一致。作用是提高数据质量，便于模型学习，提升模型性能等。 12.批量梯度下降每次更新基于全部数据，收敛稳定但计算量大；随机梯度下降每次用一个样本更新，计算快但收敛不稳定；自适应梯度下降根据梯度大小调整步长，收敛快且能处理稀疏数据。 13.原因可能是过拟合，模型记住了训练集的噪声；数据划分不合理，验证集与训练集分布差异大。解决措施：增加正则化防止过拟合；重新划分数据，保证验证集与训练集分布相似。 14.对模糊问题进行清晰化整理，规范答案表述；补充更多准确、多样化的问题及答案；人工审核数据，去除错误或不规范的数据。 15.原因可能是特征选择不当，遗漏重要特征；模型复杂度不合适。改进建议：重新选择特征；尝试不同复杂度的模型，如调整神经网络层数、神经元数量等。