《人工智能》超星学习通课后习题及答案（打印版）

《人工智能》超星学习通课后习题及答案（打印版）说明：本习题集适配超星学习通《人工智能》相关课程，涵盖课程核心章节的课后习题，包含详细答案及解析。题目类型贴合课程考核要求，可直接打印使用，建议结合课程视频及讲义同步练习。第一章人工智能概述课后习题一、单项选择题1956年，“人工智能”概念首次在（）会议上被提出，标志着人工智能学科的正式诞生。（）

A.达特茅斯B.斯坦福C.剑桥D.麻省理工

下列哪项不属于20世纪三大科学技术成就？（）

A.人工智能B.原子能技术C.空间技术D.生物工程技术

智能的核心特征不包括以下哪项？（）

A.感知能力B.记忆与思维能力C.自主繁殖能力D.学习能力

人工智能的定义可以概括为（）

A.用计算机模拟人类的行为B.用人工的方法在机器上实现的智能

C.让机器具备自主意识D.所有能模仿人类活动的技术

下列关于人工智能发展阶段的说法，错误的是（）

A.第一阶段为孕育期（1956年前）B.繁荣期后直接进入平稳发展期

C.经历过“人工智能寒冬”D.现阶段属于深度学习驱动的爆发期

二、简答题简述人工智能的主要研究领域（至少列出5项）。结合实际，说明人工智能技术在日常生活中的两个应用场景。参考答案及解析一、单项选择题答案：A解析：1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，是人工智能学科诞生的标志。答案：D解析：20世纪三大科学技术成就为人工智能、原子能技术、空间技术，生物工程技术不属于此范畴。答案：C解析：智能的核心特征包括感知能力、记忆与思维能力、学习能力、行为能力，自主繁殖能力并非智能的核心特征。答案：B解析：人工智能的准确定义是“用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能”，A选项表述片面，C选项“自主意识”目前尚未实现，D选项范围过于宽泛。答案：B解析：人工智能发展历程并非一帆风顺，在繁荣期后曾经历多次“寒冬”（发展低谷期），并非直接进入平稳发展期。二、简答题答案：人工智能的主要研究领域包括：①自动定理证明；②博弈；③模式识别；④机器视觉；⑤自然语言理解；⑥智能信息检索；⑦数据挖掘与知识发现；⑧专家系统；⑨机器人；⑩智能控制等（任选5项及以上即可）。答案：示例1：智能语音助手（如Siri、小爱同学），可通过语音交互实现查询天气、设置闹钟、播放音乐等功能，利用了自然语言理解和语音识别技术；示例2：电商平台的智能推荐系统，根据用户浏览和购买记录推送个性化商品，基于数据挖掘与机器学习技术。（其他合理场景也可）第二章知识表示课后习题一、单项选择题下列哪种属于知识的符号表示法？（）

A.神经网络表示法B.谓词逻辑表示法C.连接机制表示法D.深度学习表示法

关于谓词逻辑表示法的优势，说法错误的是（）

A.表达能力强B.推理过程规范C.适合表示不确定知识D.易于实现机器推理

连接机制表示法的核心是（）

A.符号映射B.神经元及连接权重C.逻辑规则D.知识图谱

知识表示的基本要求不包括（）

A.准确性B.可扩展性C.主观性D.可理解性

二、应用题用谓词逻辑表示“小明是一名学生，他喜欢打篮球”。简述知识表示在人工智能系统中的作用。参考答案及解析一、单项选择题答案：B解析：知识表示法分为符号表示法和连接机制表示法，谓词逻辑表示法属于符号表示法，其余选项均为连接机制相关表示法。答案：C解析：谓词逻辑表示法适合表示确定性知识，难以表示不确定知识（如模糊概念、概率性知识）。答案：B解析：连接机制表示法以神经网络为核心，通过神经元之间的连接关系和权重来表示知识。答案：C解析：知识表示的基本要求包括准确性、可扩展性、可理解性、可利用性等，主观性会导致知识表示不准确，不属于基本要求。二、应用题答案：设Student(x)表示“x是学生”，Like(x,y)表示“x喜欢y”，a表示“小明”，b表示“打篮球”，则可表示为：Student(a)∧Like(a,b)。答案：知识表示是人工智能系统的基础，其作用包括：①将人类知识形式化、模型化，使机器能够理解和处理；②为推理提供依据，支撑机器进行智能决策；③便于知识的存储、检索和更新，提高系统的可维护性；④实现知识的共享与复用，提升系统的扩展性。第三章机器学习基础课后习题一、单项选择题机器学习的核心目标是（）

A.让机器模仿人类的动作B.让机器通过数据学习并改进性能

C.让机器具备自主思考能力D.让机器替代人类工作

下列哪种属于监督学习算法？（）

A.聚类算法B.决策树算法C.强化学习算法D.无监督降维算法

关于无监督学习的说法，正确的是（）

A.需要标注好的训练数据B.主要用于分类和回归任务

C.可以自动发现数据中的隐藏规律D.训练过程需要人工干预

深度学习的核心是（）

A.多层神经网络B.逻辑回归C.贝叶斯模型D.决策树

二、简答题简述监督学习、无监督学习和强化学习的核心区别。列举两个深度学习在实际应用中的案例，并说明其核心技术优势。参考答案及解析一、单项选择题答案：B解析：机器学习的核心是让机器通过对数据的学习，自动改进模型性能，实现特定任务的优化，A、C、D均非核心目标。答案：B解析：决策树算法属于监督学习算法，聚类算法和无监督降维算法属于无监督学习，强化学习算法属于单独的学习范式。答案：C解析：无监督学习不需要标注好的训练数据，无需人工干预，主要用于发现数据中的隐藏规律（如聚类、关联规则挖掘），分类和回归是监督学习的任务。答案：A解析：深度学习的核心是多层神经网络，通过堆叠多个神经元层来提取数据的深层特征，其余选项均为传统机器学习模型。二、简答题答案：核心区别在于数据标注和学习目标：①监督学习：使用标注好的训练数据（输入+标签），目标是学习输入到标签的映射关系，用于分类、回归等任务；②无监督学习：使用无标注数据，目标是发现数据本身的内在结构和规律，用于聚类、降维等任务；③强化学习：通过智能体与环境的交互获得奖励信号，目标是学习最优的动作策略，以最大化累积奖励，适用于序列决策任务（如游戏、机器人控制）。答案：示例1：图像识别（如人脸识别、车牌识别），核心技术优势是深度学习的卷积神经网络（CNN）能自动提取图像的多层特征，识别精度远高于传统算法；示例2：自然语言处理（如机器翻译、文本生成），基于Transformer架构的深度学习模型（如BERT、GPT）能捕捉文本的上下文依赖关系，提升语言理解和生成的准确性。（其他合理案例也可）第四章人工智能典型应用课后习题一、单项选择题下列哪种技术不属于自然语言处理的应用？（）

A.语音识别B.图像分割C.机器翻译D.文本摘要

专家系统的核心组成部分不包括（）

A.知识库B.推理机C.人机交互界面D.数据采集模块

关于机器人技术的说法，错误的是（）

A.机器人是人工智能与机械工程的结合产物

B.工业机器人主要用于重复性劳动任务

C.服务机器人无需具备感知能力

D.智能机器人具备自主决策能力

二、论述题结合具体案例，论述人工智能技术在医疗领域的应用价值及面临的挑战。参考答案及解析一、单项选择题答案：B解析：图像分割属于计算机视觉领域的应用，其余选项均为自然语言处理的典型应用。答案：D解析：专家系统的核心组成包括知识库（存储领域知识）、推理机（基于知识推理）、人机交互界面（用户与系统交互），数据采集模块并非核心组成部分。答案：C解析：服务机器人需要具备感知能力（如视觉、听觉感知），以实现与环境和人类的交互，完成服务任务。二、论述题答案：应用价值：①医学影像诊断：如AI辅助肺癌CT影像筛查，能快速识别微小病灶，提高诊断效率和准确率，降低漏诊率；②疾病预测与早期干预：通过分析患者的电子病历、基因数据等，预测疾病发生风险（如糖尿病、心血管疾病），实现早期干预；③智能药物研发：利用AI技术模拟药物分子与靶