2025年中职人工智能技术应用（企业AI应用搭建）试题及答案.doc

2025年中职人工智能技术应用（企业AI应用搭建）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）
1. 以下哪种算法不属于常见的机器学习算法用于企业AI应用搭建？
A. 决策树
B. 神经网络
C. 遗传算法
D. 冒泡排序
2. 在企业AI应用搭建中，数据预处理的主要目的不包括以下哪项？
A. 数据清洗
B. 数据加密
C. 数据标准化
D. 数据特征提取
3. 对于企业AI应用搭建，以下哪种编程语言常用于深度学习框架？
A. Python
B. Java
C. C++
D. JavaScript
4. 企业AI应用搭建中，模型评估指标不包括以下哪一个？
A. 准确率
B. 召回率
C. 并发数
D. F1值
5. 以下哪个不是企业AI应用搭建中常用的深度学习框架？
A. TensorFlow
B. PyTorch
C. Keras
D. MySQL
6. 在企业AI应用搭建中，特征工程的主要步骤不包括？
A. 特征选择
B. 特征编码
C. 特征删除
D. 特征构建
7. 企业AI应用搭建中，用于处理文本数据的技术不包括？
A. 词袋模型
B. 支持向量机
C. 循环神经网络
D. 词嵌入
8. 对于企业AI应用搭建，以下哪种数据库不适合存储大规模数据？
A. MongoDB
B. Cassandra
C. Oracle
D. SQLite
9. 企业AI应用搭建中，模型部署的方式不包括？
A. 云端部署
B. 本地部署
C. 混合部署
D. 分散部署
10. 以下哪个不是企业AI应用搭建中常用的图像识别技术？
A. 卷积神经网络
B. 尺度不变特征变换
C. 主成分分析
D. 局部二值模式

第II卷（非选择题，共70分）

二、填空题（共20分）
（总共10空，每空2分，请将正确答案填写在横线上）
1. 企业AI应用搭建中，数据标注的常用方法有手动标注、半自动标注和______标注。
2. 机器学习中的监督学习包括分类和______两种任务。
3. 在深度学习中，激活函数的作用是给神经元引入______。
4. 企业AI应用搭建中，模型融合的方法有投票法、平均法和______法。
5. 对于文本分类任务，常用的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF和______。
6. 企业AI应用搭建中，常用的优化器有随机梯度下降、Adagrad和______。
7. 在图像分割任务中，常用的深度学习模型有U-Net、______等。
8. 企业AI应用搭建中，数据增强的方法有旋转、翻转、______等。
9. 对于时间序列预测任务，常用的模型有递归神经网络、______等。
10. 企业AI应用搭建中，模型压缩的技术有剪枝、量化和______。

三、简答题（共20分）
（总共4题，每题5分，请简要回答问题）
1. 简述企业AI应用搭建中数据预处理的主要步骤。
2. 请说明机器学习中无监督学习的主要任务。
3. 在企业AI应用搭建中，如何选择合适的深度学习框架？
4. 简述模型评估在企业AI应用搭建中的重要性。

四、材料分析题（共15分）
（总共3题，每题5分，阅读以下材料，回答问题）
材料：在某企业的AI应用搭建项目中，团队使用了深度学习模型进行客户画像分析。通过收集客户的基本信息、消费记录、浏览行为等数据，经过数据预处理后，构建了深度神经网络模型。在模型训练过程中，采用了随机梯度下降优化器，设置了合适的学习率。经过多次迭代训练，模型在验证集上取得了较好的准确率。但在实际应用中，发现模型对新客户的画像分析不够准确。
1. 请分析模型在实际应用中对新客户画像分析不准确的可能原因。
2. 针对上述问题，你认为可以采取哪些改进措施？
3. 说明在企业AI应用搭建中，如何确保模型的泛化能力？

五、综合应用题（共15分）
（总共1题，15分，请根据以下要求进行作答）
要求：假设你所在的企业要搭建一个基于AI的客户服务系统。请设计一个整体的方案，包括数据收集、数据预处理方法、选择合适的模型及理由、模型训练与评估过程、模型部署方式等方面。

答案：
1. D
2. B
3. A
4. C
5. D
6. C
7. B
8. D
9. D
10. C
1. 自动
2. 回归
3. 非线性
4. 堆叠
5. 词嵌入
6. Adam
7. SegNet
8. 缩放
9. 长短期记忆网络
1) 数据清洗、数据标准化、数据特征提取、数据集成、数据变换。
2) 聚类分析、降维、异常检测。
3) 考虑框架的易用性、社区支持、性能表现、是否适合具体任务等。
4) 确保模型质量，判断模型是否能在不同数据上表现良好，为模型优化提供依据等。
1. 可能是训练数据不全面，未涵盖新客户特征；模型过拟合，对训练数据依赖度过高；数据预处理可能未充分考虑新客户数据特点等。
2. 增加新客户数据进行训练扩充数据集；调整模型结构防止过拟合；优化数据预处理方法更好适应新客户数据。
3. 采用交叉验证；使用正则化防止过拟合；增加训练数据多样性；进行模型融合等。
整体方案：数据收集涵盖客户咨询记录、历史订单等多源数据。预处理包括清洗、标准化、特征提取。选择自然语言处理模型如循环神经网络，因其适合处理文本序列。训练用交叉验证评估，采用随机梯度下降优化。部署可选择云端部署，便于快速扩展和维护。