2025年大学（计算机科学与技术）人工智能技术试题及答案

2025年大学（计算机科学与技术）人工智能技术试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）本大题共20小题，每小题2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.人工智能中，模拟人类神经系统的基本单元是（）A.神经元模型B.感知机C.深度神经网络D.支持向量机答案：A2.以下哪个算法常用于处理图像识别中的特征提取（）A.决策树B.卷积神经网络C.遗传算法D.朴素贝叶斯答案：B3.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.链表表示法D.语义网络表示法答案：C4.机器学习中的监督学习主要用于（）A.数据聚类B.数据分类C.数据降维D.数据可视化答案：B5.以下哪种技术可以让计算机理解自然语言（）A.语音识别B.自然语言处理C.机器翻译D.以上都是答案：D6.人工智能中，用于衡量模型泛化能力的指标是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.交叉验证误差答案：D7.下列哪个是深度学习中的优化算法（）A.梯度下降B.广度优先搜索C.深度优先搜索D.A算法答案：A8.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.网络安全防护答案：D9.知识图谱主要用于（）A.存储和表示知识B.数据加密C.图像压缩D.音频处理答案：A10.以下哪种模型常用于自然语言生成（）A.循环神经网络B.随机森林C.决策树桩D.线性回归答案：A11.人工智能中的强化学习通过（）来学习最优策略。A.奖励反馈B.惩罚机制C.随机探索D.以上都是答案：D12.用于图像分割的深度学习模型是（）A.生成对抗网络B.全卷积网络C.递归神经网络D.深度信念网络答案：B13.机器学习中，防止模型过拟合的方法有（）A.增加数据量B.减少特征维度C.使用正则化D.以上都是答案：D14.人工智能在交通领域可用于（）A.智能交通系统B.自动驾驶C.交通流量预测D.以上都是答案：D15.以下哪个不是人工智能的主要研究领域（）A.计算机图形学B.模式识别C.自然语言处理D.机器人学答案：A16.深度学习中的卷积层主要作用是（）A.提取特征B.增加模型复杂度C.进行分类D.处理数据答案：A17.人工智能中的专家系统是基于（）的智能系统。A.专家知识B.机器学习算法C.深度学习模型D.数据挖掘技术答案：A18.用于处理序列数据的模型是（）A.长短时记忆网络B.深度残差网络C.生成对抗网络D.深度信念网络答案：A19.机器学习中的无监督学习可用于（）A.数据聚类B.异常检测C.数据降维D.以上都是答案：D20.人工智能在教育领域的应用包括（）A.个性化学习B.智能辅导系统C.教育评估D.以上都是答案：D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内容。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。它涵盖了多个方面的研究内容，包括知识表示与推理，让计算机能够存储和运用知识；机器学习，使计算机通过数据自动学习模式和规律；自然语言处理，实现计算机与人类自然语言的交互；计算机视觉，让计算机理解图像和视频信息；机器人学，赋予机器人智能行为能力等。22.（10分）比较监督学习、无监督学习和强化学习的异同。监督学习有标记数据，模型学习数据特征与标记关系以进行预测，如分类和回归。无监督学习无标记数据，用于数据聚类、降维等，发现数据内在结构。强化学习通过奖励反馈学习最优策略，用于机器人控制等。相同点是都是机器学习方法。不同在于数据有无标记及学习方式，监督学习依赖标记，无监督学习自主探索，强化学习基于奖励。23.（10分）说明深度神经网络在图像识别中的优势。深度神经网络能够自动从大量图像数据中提取丰富的层次化特征。它具有很强的非线性建模能力，可以处理复杂的图像模式。通过多层神经元的组合，能捕捉到图像中不同尺度和抽象层次的信息，大大提高了图像识别的准确率和鲁棒性，在处理各种场景下的图像识别任务时表现出色。24.（15分）材料：在智能安防领域，人工智能技术发挥着重要作用。通过摄像头采集的视频数据，利用人工智能算法进行分析。可以实现人员行为分析、目标检测与跟踪等功能。例如，能够识别异常行为，如奔跑、打架等，并及时发出警报。同时，还能对特定目标进行精准定位和持续跟踪。问题：请结合材料，阐述人工智能在智能安防领域的具体应用及意义。人工智能在智能安防领域可进行人员行为分析，识别异常行为并报警，保障场所安全。能实现目标检测与跟踪，精准定位特定目标并持续跟踪，有助于及时发现和处理潜在威胁。其意义在于提高安防效率和准确性，及时发现安全隐患，为保障人员和财产安全提供有力支持，提升智能安防的整体水平。25.（15分）材料：随着人工智能技术在医疗领域的不断发展，出现了多种应用。比如智能诊断系统，它可以通过分析患者的症状、检查结果等数据，辅助医生进行疾病诊断。还有药物研发方面，利用人工智能算法筛选化合物，加速研发进程。问题：请根据材料，谈谈人工智能在医疗领域应用的现状和发展趋势。现状：人工智能在医疗领域已广泛应用于智能诊断和药物