2025年中职人工智能技术应用（AI技术文档撰写）试题及答案.doc

2025年中职人工智能技术应用（AI技术文档撰写）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：本卷共8题，每题5分。每题给出的选项中，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. 人工智能技术中，用于处理自然语言的基础模型是（ ）
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. 生成对抗网络
D. 变压器模型

2. 在AI技术文档撰写中，描述算法流程时，最适合使用的图形工具是（ ）
A. 流程图
B. 思维导图
C. 甘特图
D. 鱼骨图

3. 以下哪种技术不属于人工智能中的机器学习范畴（ ）
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 专家系统
D. 神经网络

4. 当撰写AI技术文档介绍模型评估指标时，对于分类任务常用的指标是（ ）
A. 均方误差
B. 准确率
C. 召回率
D. F1值

5. 人工智能技术在图像识别领域的应用，主要是通过（ ）提取图像特征。
A. 滤波器
B. 卷积核
C. 池化层
D. 全连接层

6. 在AI技术研发过程中，进行版本管理时常用的工具是（ ）
A. Git
B. SVN
C. CVS
D. Mercurial

7. 对于AI项目文档中的需求分析部分，核心要点是（ ）
A. 技术实现细节
B. 用户需求和期望
C. 算法优化方向
D. 项目预算

8. 人工智能技术中的强化学习，其智能体通过（ ）来学习最优策略。
A. 与环境交互获得奖励
B. 模仿人类行为
C. 预先设定的规则
D. 大量的数据训练

第II卷（非选择题，共60分）

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

1. 人工智能技术中，数据预处理包括数据清洗、______、数据归一化等步骤。
2. 在AI模型训练中，超参数调整的常用方法有网格搜索、______等。
3. 自然语言处理中的词向量表示方法有______、one-hot编码等。
4. 人工智能技术在医疗影像诊断中的应用，主要面临的挑战包括数据标注困难、______等。
5. AI技术文档撰写中，对于实验结果的呈现应包括______、对比分析等内容。

三、简答题（共15分）
答题要求：本大题共3题，每题5分。简要回答问题。

1. 简述人工智能技术中监督学习和无监督学习的区别，并各举一个应用实例。
2. 在撰写AI技术文档时，如何确保文档的准确性和可读性？
3. 请说明人工智能技术在智能交通领域的主要应用场景。

四、材料分析题（共15分）
材料：在一个AI图像分类项目中，团队使用卷积神经网络（CNN）对花卉图片进行分类。训练过程中，发现模型在验证集上的准确率一直无法提升，且出现了过拟合现象。

答题要求：本大题共3题，每题5分。根据上述材料回答问题。

1. 请分析模型出现过拟合现象的可能原因。
2. 针对模型准确率无法提升的问题，你认为可以采取哪些改进措施？
3. 在撰写该项目的技术文档时，对于模型训练过程中遇到的问题及解决方法应如何详细描述？

五、综合应用题（共20分）
材料：某电商平台希望利用人工智能技术优化商品推荐系统。已知平台有大量用户购买历史数据，包括商品ID、用户ID、购买时间、购买数量等信息。

答题要求：本大题共4题，每题5分。请根据上述材料完成以下任务。

1. 请设计一个基于机器学习的商品推荐算法思路，并简要说明其原理。
2. 如何对推荐算法的效果进行评估？请列出至少三个评估指标。
3. 在撰写该电商平台AI商品推荐系统的技术文档时，需要涵盖哪些主要内容？
4. 假设推荐算法在实际应用中出现了推荐商品与用户兴趣不符的情况，你认为可能的原因是什么？应如何改进？

答案：
一、1. D 2. A 3. C 4. BCD 5. B 6. A 7. B 8.A
二、1. 数据标注 2. 随机搜索 3. 词袋模型 4. 模型泛化能力不足 5. 实验数据
三、1. 监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标签关系，如线性回归预测房价；无监督学习无标注数据，模型发现数据内在结构，如聚类算法将客户分组。2. 准确使用专业术语，逻辑清晰，多种方式解释复杂概念提高可读性。3. 智能交通领域应用场景有交通流量预测、自动驾驶、智能信号灯控制等。
四、1. 可能原因有训练数据量小、模型复杂度高、正则化不足等。2. 可增加数据增强、调整模型结构、适当正则化、早停训练等。3. 详细描述问题表现，分析原因，记录改进措施及改进后效果。
五、1. 可采用协同过滤算法，基于用户行为相似度或商品相似度推荐。用户行为相似度是计算用户间购买行为相似度，商品相似度是计算商品被购买的相似性。2. 评估指标有准确率、召回率、F1值、平均绝对误差等。3. 主要内容有数据预处理、算法原理、模型训练过程、评估指标及结果、上线部署情况等。4. 可能原因是数据稀疏、模型参数不合理等。改进可增加数据维度、优化模型参数、结合多种算法。