2025年大学（计算机科学与技术）人工智能导论试题及答案

2025年大学（计算机科学与技术）人工智能导论试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）本卷共20小题，每小题2分，共40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。1.人工智能的英文缩写是（）A.AIB.BIC.CID.DI2.下列不属于人工智能研究领域的是（）A.自然语言处理B.计算机图形学C.机器学习D.专家系统3.人工智能中，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.面向对象表示法D.流程图表示法4.机器学习中，监督学习的任务不包括（）A.分类B.回归C.聚类D.预测5.决策树学习算法中，用于选择划分属性的指标是（）A.信息增益B.信息熵C.基尼指数D.以上都是6.下列关于人工神经网络的说法，错误的是（）A.由大量神经元组成B.可以自动从数据中学习C.具有很强的泛化能力D.只能处理线性问题7.深度学习中，卷积神经网络主要用于（）A.图像识别B.语音识别C.自然语言处理D.以上都可以8.人工智能在医疗领域的应用不包括（）A.疾病诊断B.药物研发C.医疗机器人D.医院管理系统9.自然语言处理中，词法分析的任务是（）A.分析句子的语法结构B.识别文本中的命名实体C.确定单词的词性D.理解文本的语义10.专家系统中，知识库的作用是（）A.存储专家知识B.进行推理C.与用户交互D.解释推理结果11.人工智能在交通领域的应用不包括（）A.智能交通系统B.自动驾驶C.交通流量预测D.道路建设规划12.下列关于遗传算法的说法，正确的是（）A.基于自然选择和遗传变异原理B.只能用于优化问题C.不需要初始种群D.收敛速度快13.机器学习中，无监督学习的任务不包括（）A.聚类B.降维C.关联规则挖掘D.分类14.强化学习中，智能体与环境交互的方式是（）A.接收状态，执行动作B.接收动作，返回状态C.接收奖励，执行动作D.接收状态，返回奖励15.人工智能在教育领域的应用不包括（）A.智能辅导系统B.教育管理系统C.虚拟实验室D.教学设备采购16.下列关于知识图谱的说法，错误的是（）A.是一种语义网络B.可以表示实体之间的关系C.只能用于知识检索D.有助于知识的整合和推理17.自然语言处理中，句法分析的任务是（）A.分析句子的语法结构B.识别文本中的命名实体C.确定单词的词性D.理解文本的语义18.专家系统中，推理机的作用是（）A.存储专家知识B.进行推理C.与用户交互D.解释推理结果19.人工智能在金融领域的应用不包括（）A.风险评估B.投资决策C.客户服务D.金融市场监管20.下列关于支持向量机的说法，正确的是（）A.可以用于分类和回归问题B.对数据分布敏感C.容易产生过拟合D.计算复杂度低第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述人工智能的定义和主要研究领域。22.（10分）比较机器学习中监督学习、无监督学习和强化学习的区别。23.（10分）说明自然语言处理的主要任务和常用技术。24.（15分）材料：某公司开发了一个智能客服系统，用于处理客户的咨询和投诉。该系统采用了自然语言处理技术，能够理解客户的问题，并提供准确的回答。问题：请分析该智能客服系统在自然语言处理方面可能涉及的技术和任务。25.（15分）材料：某研究团队正在研究一种基于深度学习的图像识别算法，用于识别医学影像中的病变。该算法通过对大量医学影像数据的学习，能够准确地识别病变的类型和位置。问题：请阐述该图像识别算法在深度学习中的原理和优势。答案：1.A2.B3.D4.C5.D6.D7.A8.D9.C10.A11.D12.A13.D14.A15.D16.C17.A18.B19.D20.A21.人工智能是一门研究如何使计算机系统能够模拟人类智能的学科。主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、专家系统、机器人学等。自然语言处理旨在让计算机理解和生成人类语言；机器学习使计算机自动从数据中学习模式和规律；计算机视觉处理图像和视频相关任务；专家系统模拟专家解决问题的能力；机器人学关注机器人的设计、控制和应用。22.监督学习有标记数据，模型学习输入与输出关系用于预测，如分类和回归；无监督学习无标记数据，目标是发现数据内在结构，如聚类和降维；强化学习智能体与环境交互，通过奖励反馈学习最优策略，用于决策过程。23.主要任务有词法分析确定词性等、句法分析分析语法结构、语义理解明白文本含义等。常用技术有词向量表示、深度学习模型如循环神经网络处理序列数据、统计机器学习方法如隐马尔可夫模型用于词性标注等。24.可能涉及词法分析确定输入文本中单词的词性，以便更好理解语义；句法分析分析句子结构，明确各成分关系；语义理解准确把握客户问题意图；还可能用到命名实体识别找出关键实体；以及文本分类将问题归类到不同类别以便快速匹配答案等技术和任务。25.原理：基于深度