2025年大学四年级（计算机科学与技术）人工智能基础试题及答案.doc

2025年大学四年级（计算机科学与技术）人工智能基础试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填在题后的括号内。(总共6题，每题5分)
1. 以下关于人工智能中机器学习的说法，错误的是（ ）
A. 监督学习需要有标注数据
B. 无监督学习用于发现数据中的潜在模式
C. 强化学习通过奖励机制学习最优策略
D. 机器学习只能处理数值型数据
2. 下列哪个算法不属于深度学习中的卷积神经网络（CNN）常用算法（ ）
A. LeNet
B. AlexNet
C. LSTM
D. VGG
3. 人工智能中的知识表示方法不包括（ ）
A. 谓词逻辑表示法
B. 状态空间表示法
C. 层次分析法
D. 语义网络表示法
4. 以下关于自然语言处理中词向量的说法，正确的是（ ）
A. 词向量维度越高越好
B. 词向量能表示词的语义信息
C. 词向量无法用于文本分类
D. 不同的词向量模型结果相同
5. 人工智能在图像识别领域的应用不包括（ ）
A. 人脸识别
B. 目标检测
C. 图像分割
D. 数据加密
6. 下列关于人工智能伦理的说法，正确的是（ ）
A. 人工智能不会带来伦理问题
B. 只要技术先进就无需考虑伦理
C. 应确保人工智能的决策公平公正
D. 人工智能伦理只与开发者有关

第II卷（非选择题 共70分）
7. 简答题：简述人工智能的主要研究领域。(10分)
8. 论述题：阐述深度学习在语音识别中的原理及优势。(20分)
9. 材料分析题：
材料：在医疗领域，人工智能辅助诊断系统可以通过分析大量的医疗影像数据，如X光、CT等，帮助医生快速准确地发现病变。某医院引入了一套人工智能辅助诊断系统，对1000例患者的影像数据进行分析，与医生的诊断结果对比。结果显示，该系统的诊断准确率达到了85%，误诊率为10%，漏诊率为5%。
问题：请分析该人工智能辅助诊断系统在医疗领域应用的意义及存在的不足。(20分)
10. 算法设计题：设计一个简单的基于决策树的分类算法，用于区分水果类别（苹果、香蕉、橙子），可根据颜色（红、黄）、形状（圆形、长形）等特征。(20分)

答案：
1. D
2. C
3. C
4. B
5. D
6. C
7. 人工智能主要研究领域包括：机器学习，让计算机自动从数据中学习模式和规律；自然语言处理，使计算机能理解和处理人类语言；计算机视觉，让计算机识别和理解图像与视频；知识表示与推理，研究如何表示知识并进行推理；机器人学，开发智能机器人；专家系统，模拟人类专家解决特定领域问题等。
8. 深度学习在语音识别中的原理：通过构建深度神经网络，如递归神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等处理语音序列的前后依赖关系，利用卷积神经网络（CNN）提取语音的特征。优势在于能够自动从大量语音数据中学习到丰富的特征表示，无需人工进行复杂的特征工程，大大提高了语音识别的准确率和鲁棒性，能够适应不同的语音场景和口音。
9. 意义：提高诊断效率，快速分析影像数据；具有较高的诊断准确率，能为医生提供参考，辅助发现病变。不足：存在误诊率和漏诊率，可能导致错误诊断；对于复杂病情可能无法准确判断，过度依赖系统可能使医生缺乏深入思考。
10. 示例算法：首先根据颜色特征，如果是红色，再看形状，圆形则为苹果，长形则为橙子；如果是黄色，圆形为橙子，长形为香蕉。从根节点开始，根据输入的水果颜色和形状特征逐步向下分支，直到叶子节点确定水果类别。