2025年大学四年级（人工智能）智能操作基础试题及答案.doc

2025年大学四年级（人工智能）智能操作基础试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本卷共8小题，每小题5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。

w1. 人工智能中的机器学习算法中，以下哪种算法常用于处理分类问题且对数据特征要求不高？
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 神经网络算法
D. 聚类算法

w2. 在人工智能的自然语言处理中，词向量模型Word2Vec的主要作用是？
A. 将文本转换为机器能够理解的数字向量
B. 对文本进行语法分析
C. 生成文本摘要
D. 进行情感分析

w3. 以下关于人工智能中的强化学习，说法错误的是？
A. 智能体通过与环境交互不断调整策略以获得最大奖励
B. 强化学习不需要大量的标注数据
C. Q-learning是一种典型的强化学习算法
D. 强化学习的目标是让智能体学会最优的行动序列，与监督学习目标相同

w4. 人工智能中的计算机视觉领域，用于图像分类的经典卷积神经网络模型是？
A. LeNet
B. AlexNet
C. VGG
D. 以上都是

w5. 当我们想要训练一个人工智能模型来预测股票价格时，以下哪种数据预处理方式是不合适的？
A. 归一化数据
B. 处理缺失值
C. 对数据进行随机打乱
D. 直接使用原始数据

w6. 在人工智能的知识表示方法中，语义网络主要用于？
A. 表示概念及其之间的关系
B. 进行逻辑推理
C. 存储大量事实性知识
D. 实现知识的自动更新

w7. 人工智能中的专家系统，其核心组成部分不包括以下哪一项？
A. 知识库
B. 推理机
C. 解释器
D. 数据库

w8. 以下哪种编程语言在人工智能开发中常用于构建深度学习模型？
A. Python
B. Java
C. C++
D. C

第II卷（非选择题，共60分）

w9. 简答题（15分）
请简要阐述人工智能中监督学习、无监督学习和强化学习的区别。

w10. 计算题（15分）
已知一个简单的线性回归模型y = wx + b，现有训练数据x = [1, 2, 3, 4, 5]，y = [3, 5, 7, 9, 11]，通过最小二乘法计算w和b的值。

w11. 材料分析题（15分）
材料：在人工智能的图像识别应用中，某公司开发了一款用于识别医学影像（如X光片）的系统。该系统首先对大量的正常和患病的X光片进行标注，然后使用深度学习算法进行训练。在实际应用中，发现对于一些罕见疾病的X光片识别准确率较低。
问题：请分析可能导致该系统对罕见疾病X光片识别准确率低的原因，并提出改进措施。

w12. 论述题（15分）
论述人工智能技术在未来社会发展中的机遇与挑战。

答案：
w1. A
w2. A
w3. D
w4. D
w5. D
w6. A
w7. D
w8. A

w9. 监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注之间的关系来进行预测；无监督学习无标注数据，主要用于发现数据中的潜在结构和模式；强化学习智能体与环境交互，通过奖励反馈来学习最优策略。

w10. 首先计算均值：x_mean = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3，y_mean = (3 + 5 + 7 + 9 + 11) / 5 = 7。
然后计算分子：sum_xy = (1 - 3)×(3 - 7) + (2 - 3)×(5 - 7) + (3 - 3)×(7 - 7) + (4 - 3)×(9 - 7) + (5 - 3)×(11 - 7) = 20。
sum_xx = (1 - 3)² + (2 - 3)² + (3 - 3)² + (4 - 3)² + (5 - 3)² = 10。
则w = sum_xy / sum_xx = 2。
b = y_mean - w×x_mean = 7 - 2×3 = 1。

w11. 原因可能是罕见疾病X光片数量少，模型训练数据不足；数据分布不均衡，模型对罕见疾病特征学习不够。改进措施：收集更多罕见疾病X光片数据；采用数据增强技术增加数据量；调整模型训练策略，如使用迁移学习等。

w12. 机遇：提高生产效率，推动各行业创新发展；改善医疗、交通等领域服务质量；拓展人类认知边界。挑战：可能导致部分工作岗位被替代，引发就业问题；存在伦理道德风险，如隐私泄露、算法歧视；可能被恶意利用，带来安全威胁。