2025年中职人工智能技术服务（人工智能应用基础）试题及答案

2025年中职人工智能技术服务（人工智能应用基础）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：本卷共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.人工智能的英文缩写是（）A.AIB.BIC.CID.DI2.下列不属于人工智能应用领域的是（）A.图像识别B.自然语言处理C.数据库管理D.智能机器人3.人工智能发展历程中，“图灵测试”的提出者是（）A.图灵B.麦卡锡C.明斯基D.香农4.以下哪种算法常用于图像识别中的特征提取（）A.决策树B.支持向量机C.卷积神经网络D.朴素贝叶斯5.智能语音助手能够理解人类语言并做出回应，主要运用了（）技术。A.语音识别B.语音合成C.自然语言处理D.以上都是6.在人工智能中，用于描述数据分布情况的是（）A.概率B.模型C.算法D.数据结构7.机器学习的核心任务是（）A.数据挖掘B.模型训练C.算法设计D.结果评估8.下列哪种模型属于监督学习（）A.聚类算法B.回归算法C.关联规则挖掘D.降维算法9.深度神经网络中，层数越多，模型的（）能力越强。A.泛化B.拟合C.分类D.预测10.人工智能中，通过对大量数据的学习来提高性能的方法是（）A.机器学习B.深度学习C.强化学习D.以上都是11.以下哪个是常用的开源深度学习框架（）A.TensorFlowB.MySQLC.ExcelD.Photoshop12.图像识别中，将图像中的物体分类到不同类别，属于（）任务。A.目标检测B.语义分割C.图像分类D.图像生成13.自然语言处理中，判断文本情感倾向的任务是（）A.文本分类B.情感分析C.机器翻译D.问答系统14.智能推荐系统主要基于（）来为用户推荐感兴趣的内容。A.用户行为数据B.产品信息C.市场趋势D.以上都有15.强化学习中，智能体通过（）来学习最优策略。A.与环境交互B.观察数据C.模仿人类D.预定义规则16.人工智能技术在医疗领域的应用不包括（）A.疾病诊断B.药物研发C.医院管理D.基因编辑17.以下哪种技术可以使机器人具备自主导航能力（）A.计算机视觉B.语音识别C.自然语言处理D.机器学习18.人工智能中的数据预处理不包括（）A.数据清洗B.数据标注C.数据转换D.数据存储19.模型评估中，用于衡量模型在未知数据上表现的指标是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.泛化能力20.人工智能发展趋势中，不包括（）A.更加注重人类与机器的协作B.应用领域不断拓展C.算法越来越简单D.与其他技术深度融合第II卷（非选择题，共60分）21.（10分）简述人工智能的概念，并举例说明至少三种常见的人工智能应用。22.（10分）对比监督学习、无监督学习和强化学习，说明它们各自的特点和适用场景。23.（10分）在图像识别中，简述卷积神经网络（CNN）的工作原理。材料：某电商平台收集了大量用户的购买记录、浏览记录等数据，希望通过这些数据构建智能推荐系统，为用户推荐合适的商品。24.（15分）请设计一个基于这些数据的智能推荐系统方案，说明需要用到哪些数据处理方法和算法，以及如何评估推荐系统的性能。材料：随着人工智能技术在教育领域的应用越来越广泛，某学校计划引入智能辅导系统，帮助学生提高学习成绩。该系统可以根据学生的学习情况进行个性化辅导，解答学生的问题等。25.（15分）请分析该智能辅导系统可能面临的挑战，并提出相应的解决方案。答案：1.A2.C3.A4.C5.D6.A7.B8.B9.B10.D11.A12.C13.B14.A15.A16.D17.A18.D19.D20.C21.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。常见应用如智能语音助手，像小爱同学能听懂并回答用户问题；图像识别用于安防监控中的人脸识别；智能推荐系统，如电商平台根据用户行为推荐商品。22.监督学习有标注数据，模型学习输入与输出关系，用于分类和回归，如预测房价。无监督学习无标注，找数据内在结构，如聚类。强化学习智能体与环境交互获奖励，学习最优策略，如机器人路径规划。23.CNN通过卷积层提取图像特征，池化层降低维度，全连接层进行分类或回归。卷积核在图像上滑动，提取局部特征，池化层减少数据量，保留关键特征，最后全连接层输出结果。24.可采用数据清洗、特征提取等方法。算法用协同过滤算法，根据用户行为相似度推荐。性能评估用准确率、召回率等指标