2025年高职AI应用专员（企业AI系统搭建）试题及答案.doc

2025年高职AI应用专员（企业AI系统搭建）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）
（总共10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填写在括号内）

1. 以下哪种算法不属于常见的机器学习分类算法？（ ）
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 神经网络算法
D. 快速排序算法
2. 在企业AI系统搭建中，数据预处理的主要目的不包括（ ）
A. 提高数据质量
B. 增加数据维度
C. 提升数据可用性
D. 便于模型训练
3. 关于深度学习框架，以下说法正确的是（ ）
A. 只有TensorFlow是常用的深度学习框架
B. PyTorch不适合初学者
C. 不同框架在性能和应用场景上有差异
D. 深度学习框架都需要大量的硬件资源支持
4. 企业AI系统搭建中，模型评估指标不包括（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. 点击率
D. F1值
5. 以下哪项不是AI系统中数据标注的常用方法？（ ）
A. 人工标注
B. 自动标注
C. 众包标注
D. 随机标注
6. 在AI系统搭建中，特征工程的主要作用是（ ）
A. 减少数据量
B. 提取数据特征用于模型训练
C. 降低模型复杂度
D. 提高数据可视化效果
7. 关于AI系统中的模型部署，以下错误的是（ ）
A. 模型部署就是将训练好的模型放到生产环境中运行
B. 部署方式只有云端部署一种
C. 要考虑模型的性能和资源消耗
D. 需确保模型在不同环境下的稳定性
8. 企业AI系统搭建中，数据安全方面不包括（ ）
A. 数据加密
B. 数据备份
C. 数据共享
D. 用户认证与授权
9. 以下哪种技术不属于自然语言处理的范畴？（ ）
A. 词法分析
B. 图像识别
C. 机器翻译
D. 文本分类
10. 在AI系统搭建中，优化模型性能的方法不包括（ ）
A. 增加模型层数
B. 调整超参数
C. 采用正则化方法
D. 更换数据集

第II卷（非选择题 共70分）

二、填空题（每空2分，共20分）
1. AI系统搭建中常用的编程语言有Python、Java等，其中Python因其丰富的（ ）库而被广泛应用。
2. 机器学习中的监督学习算法可分为（ ）和回归算法。
3. 深度学习模型中的卷积神经网络主要用于处理（ ）数据。
4. 在AI系统中，数据采集的渠道包括网络爬虫、传感器、（ ）等。
5. 模型训练过程中，为了防止模型过拟合，常用的方法有（ ）、正则化等。
6. 企业AI系统搭建中，数据存储可采用关系型数据库、（ ）等。
7. 自然语言处理中的词向量技术可将文本中的词映射为（ ）。
8. AI系统的性能评估指标除了准确率、召回率外，还有（ ）等。
9. 模型部署时，要考虑目标环境的（ ）、计算能力等因素。
10. 在AI系统搭建中，数据清洗主要处理数据中的（ ）、缺失值等问题。

三、简答题（每题10分，共20分）
1. 简述AI系统搭建中数据预处理的主要步骤。
2. 说明深度学习模型中常用的激活函数及其作用。

四、材料分析题（每题15分，共15分）
材料：在某企业的AI系统搭建项目中，团队收集了大量的客户交易数据用于构建客户信用评估模型。在数据预处理阶段，发现部分数据存在格式不一致、缺失值较多的问题。在模型训练过程中，尝试了多种算法，但模型的准确率始终不高。经过分析，发现数据特征之间存在较强的相关性，导致模型难以准确区分客户信用情况。
问题：请针对上述材料中出现的问题，提出相应的解决措施。

五、综合应用题（15分）
请描述一个企业AI系统搭建的完整流程，包括数据采集、预处理、模型选择与训练、模型评估与优化以及模型部署等环节，并说明每个环节的关键要点。

答案：
一、选择题答案：1.D 2.B 3.C 4.C 5.D 答案：6.B 7.B 8.C 9.B 10.A
二、填空题答案：1.机器学习 2.分类算法 3.图像 4.数据库 5.增加数据量 6.非关系型数据库 7.向量 8.F1值 9.内存 10.重复值
三、简答题答案：1.数据预处理主要步骤包括：数据采集，从多种渠道收集数据；数据清理，处理缺失值、异常值等；数据转换，进行数据标准化、编码等；数据归约，减少数据维度。2.常用激活函数及作用：Sigmoid函数，将输出映射到(0,1)区间，常用于二分类；Tanh函数，输出在(-1,1)之间，增强模型非线性；ReLU函数，计算简单且能有效缓解梯度消失问题。
四、解决措施：对于格式不一致问题，编写数据格式转换程序；对于缺失值，可采用均值填充、中位数填充或模型预测填充等方法。对于数据特征相关性强的问题，可采用特征选择方法，如主成分分析、相关性分析等，去除冗余特征，提高模型准确率。
五、企业AI系统搭建流程：数据采集，从多渠道收集相关数据，关键是确保数据准确性和完整性。预处理，清理、转换、归约数据，提升数据质量。模型选择与训练，根据问题选合适模型并训练，注意超参数调整。模型评估与优化，用评估指标评估，优化提升性能。模型部署，考虑环境因素部署到生产环境，确保稳定运行。