人工智能导论课程考试试卷范本

人工智能导论课程考试试卷范本试卷说明考试时长：120分钟试卷总分：100分适用对象：修读“人工智能导论”课程的本科/专科学生一、单项选择题（每题2分，共20分）请从每题的四个选项中选出最符合题意的答案，将序号填入括号内。1.人工智能的本质目标是让机器具备（）的能力，以模拟人类智能行为。A.感知环境与自主决策B.逻辑推理与符号运算C.数据拟合与模式识别D.单一任务的重复执行2.以下属于连接主义人工智能学派核心思想的是（）。A.以逻辑规则表示知识并推理B.模拟大脑神经元的连接机制C.通过进化算法实现行为优化D.从海量数据中统计规律3.监督学习任务中，模型训练的核心是学习（）之间的映射关系。A.输入特征与标签B.输入数据与噪声C.特征空间与样本分布D.模型参数与损失函数4.启发式搜索算法（如A*算法）中，“启发函数”的作用是（）。A.直接计算最优路径B.评估节点的“有希望程度”C.记录已访问的节点D.扩展所有可能的子节点5.卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中被广泛应用，其核心优势在于（）。A.处理序列数据的时序依赖B.自动提取局部特征并共享参数C.模拟人类语言的语义理解D.实现多模态数据的融合6.自然语言处理中，“词向量（WordEmbedding）”的主要作用是（）。A.将单词转换为固定长度的数值向量，捕捉语义关联B.对文本进行语法分析，生成句法树C.统计文本中单词的出现频率D.实现语音与文字的相互转换7.强化学习的核心要素不包括（）。A.智能体（Agent）B.环境（Environment）C.奖励（Reward）D.标注数据（LabeledData）8.专家系统中，推理机的功能是（）。A.存储领域知识与规则B.根据知识推导结论C.解释推理过程与结果D.管理用户交互与输入9.人工智能伦理讨论中，“算法偏见”的主要成因是（）。B.硬件计算能力不足C.自然语言的歧义性D.神经网络的黑箱特性10.以下技术中，不属于生成式人工智能的是（）。B.StableDiffusion图像生成C.传统的决策树分类算法D.基于VAE的变分自编码器二、填空题（每空1分，共15分）请根据课程知识，在横线处填写恰当的内容。1.人工智能的三大经典学派是符号主义、连接主义和________。2.机器学习的典型流程包括：数据采集、________、模型训练、________、模型部署。3.神经网络中，神经元的输出由“输入加权和”经过________函数转换得到，常见的此类函数有Sigmoid、________、Tanh等。4.知识表示的常见方法包括：谓词逻辑、________、语义网络、________等。5.搜索算法根据是否使用启发信息，可分为________搜索（如广度优先）和________搜索（如A*算法）。6.自然语言处理的核心任务包括：分词、词性标注、________、________等。三、简答题（每题10分，共30分）请结合课程知识，简要回答以下问题，要求逻辑清晰、要点明确。1.简述“监督学习”与“无监督学习”的核心区别，并各举一个典型算法的应用场景。2.分析专家系统的主要组成部分（至少4个），并说明各部分的功能。3.人工智能发展面临哪些伦理与安全挑战？请列举至少3个方面并简要说明。四、综合应用题（共35分）请结合课程知识，对以下问题进行分析与设计，要求步骤完整、逻辑严谨。1.（15分）假设需要设计一个“校园垃圾分类识别系统”（通过图像识别垃圾类型），请阐述基于机器学习的解决方案，包括：数据预处理的核心步骤（如数据采集、标注、增强等）；选择合适的模型（如CNN、传统机器学习模型等）并说明理由；模型训练与评估的关键指标及优化思路。2.（20分）AlphaGo在围棋领域战胜人类选手的技术突破体现在哪里？结合“蒙特卡洛树搜索（MCTS）”与“深度学习”的融合方式，分析其创新点，并阐述这一突破对人工智能发展的意义。参考答案及评分标准一、单项选择题（每题2分，共20分）1.D；2.B；3.A；4.B；5.B；6.A；7.D；8.B；9.A；10.C二、填空题（每空1分，共15分）1.行为主义（或进化主义）2.数据预处理；模型评估（或模型验证）3.激活；ReLU（或LeakyReLU等合理答案）4.产生式规则；框架（或本体、贝叶斯网络等合理答案）5.盲目（或无信息）；启发式6.句法分析；情感分析（或机器翻译、问答系统等合理任务）三、简答题（每题10分，共30分）第1题评分要点：算法与场景（各3分）：监督学习：如“逻辑回归”用于信贷违约预测（输入用户特征，输出是否违约）；或“CNN”用于图像分类（输入图像，输出类别标签）。无监督学习：如“K-means聚类”用于客户分群（无标签数据，按消费行为分组）；或“PCA降维”用于高维数据可视化。第2题评分要点：组成部分（每个1分，共4分）：知识库、推理机、综合数据库、人机接口（或解释器、知识获取模块等）。功能说明（每个1.5分，共6分）：知识库：存储领域知识（如规则、事实）；推理机：根据知识推导结论（如正向/反向推理）；综合数据库：存储推理过程的中间数据/事实；人机接口：用户与系统的交互界面（输入问题、输出结果）；解释器（可选）：解释推理过程，提升透明度。第3题评分要点：伦理挑战（每个3分，共9分，答出3个即可）：隐私侵犯：数据采集/使用过程中泄露个人信息（如人脸数据滥用）；就业冲击：自动化替代部分岗位（如制造业、客服行业）；安全风险：AI系统被恶意攻击（如自动驾驶被干扰、Deepfake伪造信息）；责任界定：AI决策失误的责任归属（如医疗AI误诊）。逻辑清晰（1分）：表述有条理，理由充分。四、综合应用题（共35分）第1题（15分）评分要点：数据预处理（5分）：采集：通过摄像头/网络爬取校园垃圾图像；标注：人工标注垃圾类型（如可回收、有害、厨余等）；增强：图像旋转、翻转、亮度调整（解决数据量少/不平衡问题）；划分：训练集、验证集、测试集（如7:2:1）。模型选择（5分）：选择CNN（如ResNet、MobileNet）：理由是CNN擅长提取图像局部特征，参数共享降低计算量，适合图像分类任务；或传统模型（如SVM+HOG特征）：理由是数据量小时，传统模型泛化性强，但特征工程复杂。训练与评估（5分）：指标：准确率（分类正确比例）、召回率（正例识别能力）、F1值（综合指标）；优化：学习率调整（如余弦退火）、正则化（如Dropout）、早停（避免过拟合）。第2题（20分）评分要点：技术突破（5分）：传统围棋AI依赖人工设计的估值函数，AlphaGo结合深度学习（策略网络+价值网络）与蒙特卡洛树搜索，实现“直觉+精确计算”的融合。融合方式（10分）：策略网络（PolicyNetwork）：学习人类棋谱，输出落子概率（模拟“直觉选点”）；价值网络（ValueNetwork）：评估棋局胜负概率（替代传统估值函数，减少计算量）；MCTS：在搜索树中，结合策略网络的落子概率（扩展节点）和价值网络的胜负评估（回溯价值），高效探索最优路径。创新点（3分）：用深度学习替代人工设计的特征/规则，端到端学习围棋策略；MCTS与深度学习的高效结合，平衡“探索”与“利用”。发展意义（2分）：验证了“深度学习+强化学习+搜索算法”的强通用性，推动AI在复杂决策任务（如医疗、科研）