2025年高职人工智能技术服务（人工智能基础）试题及答案

2025年高职人工智能技术服务（人工智能基础）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，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.ITB.AIC.BTD.VR答案：B2.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.专家系统答案：B3.人工智能发展历程中，被称为“人工智能元年”的是A.1956年B.1976年C.1996年D.2006年答案：A4.第一个成功应用的专家系统是A.DendralB.MYCINC.ELIZAD.DeepBlue答案：A5.机器学习中，通过大量数据进行模型训练，让模型自动学习数据中的规律，这种学习方式是A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.深度学习答案：B6.以下哪种算法不属于无监督学习算法A.K-Means算法B.决策树算法C.主成分分析算法D.高斯混合模型算法答案：B7.在监督学习中，用于分类任务的模型有A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.支持向量机D.决策树答案：BCD8.逻辑回归模型中，用于预测的函数是A.线性函数B.对数函数C.指数函数D.幂函数答案：C9.支持向量机的核心思想是A.找到最大间隔超平面B.最小化分类错误C.最大化样本间距D.以上都不对答案：A10.决策树中，用于划分节点的属性是A.信息增益最大的属性B.信息增益最小的属性C.基尼系数最大的属性D.基尼系数最小的属性答案：A11.深度学习中，最基本的神经网络结构是A.卷积神经网络B.循环神经网络C.多层感知机D.生成对抗网络答案：C12.多层感知机中，神经元之间的连接方式是A.全连接B.部分连接C.随机连接D.无连接答案：A13.卷积神经网络中，卷积层的主要作用是A.提取特征B.分类C.回归D.降维答案：A14.循环神经网络主要用于处理A.图像数据B.语音数据C.序列数据D.文本数据答案：C15.生成对抗网络由哪两个部分组成A.生成器和判别器B.编码器和解码器C.分类器和回归器D.以上都不对答案：A16.自然语言处理中，用于将文本转换为机器可理解的表示的技术是A.词法分析B.句法分析C.语义理解D.词向量表示答案：D17.以下哪种模型常用于机器翻译A.循环神经网络B.卷积神经网络C.生成对抗网络D.以上都可以答案：A18.语音识别中，将语音信号转换为文本的过程属于A.语音合成B.语音识别C.语音增强D.语音降噪答案：B19.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.病毒传播预测答案：D20.人工智能在交通领域的应用有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：D第II卷（非选择题共60分）答题要求：本卷共5小题，共60分。请根据题目要求，在相应位置作答。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。它主要研究内容包括自然语言处理，让计算机理解和生成人类语言；机器学习，使计算机通过数据学习规律；计算机视觉，让计算机识别和理解图像；专家系统，基于知识进行推理和决策等。22.（12分）对比监督学习、无监督学习和强化学习的区别。监督学习有标注数据，模型学习数据与标注的关系来预测；无监督学习无标注数据，模型自动发现数据中的结构或规律；强化学习通过智能体与环境交互，根据奖励信号学习最优策略。23.（12分）请阐述决策树的构建过程。首先，选择一个属性作为根节点，计算该属性的信息增益或基尼系数等指标。然后，根据该属性的不同取值将数据集划分为多个子集，对每个子集重复上述过程，选择新的属性作为子节点进行划分，直到满足停止条件，如所有子集属于同一类或子集为空等，最终构建出决策树。24.（13分）材料：在图像识别任务中，有一批包含猫和狗的图像数据。请设计一个简单的基于卷积神经网络的图像识别模型来区分猫和狗。可以构建一个卷积神经网络，包含多个卷积层提取图像特征，池化层进行下采样减少数据量，然后通过全连接层进行分类。先对图像数据进行预处理，归一化等操作。在卷积层中，设置合适的卷积核大小、步长等参数。通过训练，让模型学习猫和狗图像的特征差异，从而能够准确区分猫和狗。25.（13分）材料：某电商平台希望利用人工智能分析用户购买行为，以实现精准营销。请说明如何运用人工智能技术来达成这一目标。可以运用机器学习中的关联