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文档简介
2025年中职人工智能应用技术管理(管理技术)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)答题要求: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。请将正确答案的序号填在括号内。1.人工智能应用技术管理中,对数据质量的管理重点在于()A.数据的数量B.数据的准确性C.数据的存储位置D.数据的格式2.以下不属于人工智能应用技术管理范畴的是()A.算法优化B.硬件维护C.用户体验设计D.市场推广策略3.在人工智能项目管理中,风险管理的第一步是()A.风险识别B.风险评估C.风险应对D.风险监控4.人工智能应用技术管理中,模型评估的关键指标不包括()A.准确率B.召回率C.运行速度D.模型大小5.对于人工智能应用技术的知识产权管理,主要涉及()A.硬件专利B.算法著作权C.数据所有权D.软件商标6.人工智能应用技术管理中,团队协作的重要性体现在()A.提高工作效率B.增加个人收入C.减少代码错误D.降低硬件成本7.以下哪种技术在人工智能应用技术管理中用于数据预处理()A.深度学习B.自然语言处理C.数据清洗D.强化学习8.在人工智能应用技术管理中,对技术创新的管理目的是()A.降低成本B.提高竞争力C.减少用户投诉D.增加产品销量9.人工智能应用技术管理中,资源分配的依据是()A.项目进度B.团队成员喜好C.技术难度D.项目目标10.对于人工智能应用技术的安全管理,主要防范的风险不包括()A.数据泄露B.算法被破解C.硬件故障D.恶意攻击11.人工智能应用技术管理中,项目文档管理的作用是()A.记录项目过程B.提高团队知名度C.增加项目成本D.减少代码行数12.以下属于人工智能应用技术管理中质量管理范畴的是()A.性能测试B.市场调研C.人员招聘D.财务预算13.在人工智能应用技术管理中,对技术人才的管理重点在于()A.学历高低B.工作经验C.技能提升D.社交能力14.人工智能应用技术管理中,成本控制的关键环节是()A.预算编制B.费用报销C.采购决策D.项目验收15.对于人工智能应用技术的运维管理,主要任务是()A.硬件升级B.算法开发C.系统监控与维护D.市场调研16.人工智能应用技术管理中,知识管理的目的是()A.提高团队凝聚力B.促进知识共享与传承C.减少项目周期D.降低硬件能耗17.以下哪种方法在人工智能应用技术管理中用于优化算法()A.遗传算法B.数据加密C.网络拓扑设计D.数据库备份18.在人工智能应用技术管理中,对用户反馈的管理策略是()A.忽视不理B.及时响应与改进C.拖延处理D.指责用户19.人工智能应用技术管理中,项目进度管理的核心是()A.制定计划B.人员安排C.任务分解与监控D.技术选型20.对于人工智能应用技术的伦理管理,主要关注的问题是()A.技术美观性B.算法公平性C.硬件外观D.市场份额第II卷(非选择题,共60分)二、填空题(每题2分,共10分)答题要求:请在每题的横线上填写正确答案。1.人工智能应用技术管理中,数据标注是为了让计算机能够理解数据的______。2.在人工智能项目管理中,______是确保项目按时完成的重要手段。3.人工智能应用技术管理中,模型部署需要考虑的因素包括______、______等。4.对于人工智能应用技术的安全管理,需要建立______机制来防范网络攻击。5.人工智能应用技术管理中,知识管理的主要方式有______、______等。三、简答题(每题5分,共20分)答题要求:简要回答问题,条理清晰。1.简述人工智能应用技术管理中数据质量管理的主要内容。2.人工智能项目管理中的风险管理包含哪些步骤?3.说明人工智能应用技术管理中对技术人才管理的重要性及措施。4.简述人工智能应用技术管理中运维管理的主要工作。四、材料分析题(每题15分,共30分)答题要求:阅读材料,结合所学知识回答问题。材料一:某人工智能公司在开发一款智能客服产品时,由于对数据质量把控不严,导致模型训练效果不佳,用户反馈问题较多。在项目管理过程中,风险管理意识淡薄,没有提前制定应对风险的预案,当遇到技术难题时,项目进度严重滞后。同时,团队成员之间协作不顺畅,沟通存在障碍,影响了工作效率。材料二:另一家人工智能企业在进行图像识别技术应用开发时,注重数据质量管理,对采集的数据进行严格清洗和标注。在项目管理中,制定了详细的风险管理计划,对可能出现的技术风险、市场风险等都有应对措施。团队成员分工明确,协作良好,通过定期的技术交流和分享,不断提升技术水平,最终产品成功推向市场并获得好评。1.对比分析两家公司在人工智能应用技术管理方面的差异。2.针对材料一中公司存在的问题,提出改进建议。五、论述题(共10分)答题要求:结合人工智能应用技术管理的相关知识,论述如何提高人工智能应用项目的成功率。答案:1.B2.D3.A4.D5.B6.A7.C8.B9.D10.C11.A12.A13.C14.A15.C16.B17.A18.B19.C20.B二、1.语义2.进度监控3.硬件环境、软件环境4.安全防护5.知识共享平台、知识培训三、1.主要包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面。要确保数据准确无误,没有缺失值,不同数据源的数据相互匹配,并且数据是最新的可用状态。2.包括风险识别、风险评估、风险应对和风险监控。先识别可能存在的风险,再评估其发生的可能性和影响程度,然后制定应对措施,最后持续监控风险状况。3.重要性在于技术人才是推动人工智能应用技术发展的核心力量。措施有提供培训提升技能,建立合理激励机制,营造良好工作氛围促进知识交流等。4.主要工作有系统监控,确保系统稳定运行;故障排除,及时解决出现的问题;性能优化,提升系统运行效率;日常维护,包括软件更新、硬件检查等。四、1.第一家公司对数据质量把控不严,风险管理意识淡薄,团队协作不畅。第二家公司注重数据质量,有完善风险管理计划,团队协作良好。差异明显,一家管理不善导致问题多,另一家管理得当取得成功。2.加强数据质量管理,严格把控数据质量。增强风险管理意识,提前制定预案。改善团队协作,加强沟通交流,明确分工,提高工作效率。
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