2025年大学大一（人工智能技术）人工智能应用技术实务阶段测试题

2025年大学大一（人工智能技术）人工智能应用技术实务阶段测试题

（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.人工智能中，用于处理不确定性和概率性的知识表示方法是（）A.语义网络B.框架表示C.贝叶斯网络D.产生式规则2.以下哪种算法不属于无监督学习算法（）A.决策树B.聚类算法C.主成分分析D.自编码器3.在人工智能中，模拟人类视觉系统的是（）A.语音识别技术B.图像识别技术C.自然语言处理技术D.机器人技术4.以下哪个不是人工智能的主要研究领域（）A.机器学习B.计算机图形学C.自然语言处理D.专家系统5.人工智能中的深度学习主要基于（）A.人工神经网络B.遗传算法C.蚁群算法D.模拟退火算法6.用于评估分类模型性能的指标是（）A.均方误差B.准确率C.召回率D.以上都是7.人工智能中，能够进行知识推理和问题求解的是（）A.知识库B.推理机C.解释器D.综合数据库8.以下哪种技术可用于文本情感分析（）A.支持向量机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.以上都可以9.在人工智能中，用于处理序列数据的模型是（）A.决策树B.SVMC.循环神经网络D.随机森林10.以下哪个是人工智能在医疗领域的应用（）A.疾病诊断B.药物研发C.医疗影像分析D.以上都是11.人工智能中的强化学习通过（）来学习最优策略。A.奖励机制B.惩罚机制C.监督学习D.无监督学习12.用于图像分割的深度学习模型是（）A.卷积神经网络B.生成对抗网络C.深度残差网络D.以上都不是13.人工智能中，知识表示的目的是（）A.便于计算机存储和处理知识B.提高人类的知识水平C.实现知识的共享D.以上都不是14.以下哪种算法常用于数据降维（）A.线性判别分析B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.决策树桩15.在人工智能中，用于处理自然语言的词向量表示方法是（）A.独热编码B.词袋模型C.分布式表示D.以上都不是16.人工智能中的专家系统主要由（）组成。A.知识库、推理机、综合数据库B.输入设备、输出设备、处理器C.用户界面、知识库、推理机D.以上都不是17.以下哪个是人工智能在交通领域的应用（）A.智能交通系统B.自动驾驶C.交通流量预测D.以上都是18.人工智能中的遗传算法是基于（）的原理。A.自然选择和遗传变异B.人工神经网络C.蚁群算法D.模拟退火算法19.用于目标检测的深度学习算法是（）A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.以上都是20.在人工智能中，如果要提高模型的泛化能力，可采取的措施是（）A.增加训练数据B.正则化C.减少模型复杂度D.以上都是第II卷（非选择题，共60分）（一）填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请将答案填写在横线上。1.人工智能的英文缩写是______。2.机器学习中的监督学习包括______和回归。3.卷积神经网络中的卷积层主要作用是______。4.自然语言处理中的词法分析主要任务是______。5.强化学习中的智能体通过与______进行交互来学习。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述人工智能中知识表示的几种常见方法。2.说明无监督学习和监督学习的区别。3.深度学习中常用的优化算法有哪些？4.人工智能在金融领域有哪些应用？（三）论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题，15分。请详细阐述你的观点。论述人工智能技术对社会发展的影响，包括积极影响和可能带来的挑战。（四）材料分析题（共10分）材料：在人工智能的图像识别领域，有一个关于医学影像诊断的应用案例。通过深度学习算法对大量的X光、CT等医学影像进行训练，能够识别出疾病特征，辅助医生进行疾病诊断。比如，在肺癌的早期诊断中，该系统可以检测出肺部的小结节，并判断其是否具有恶性特征。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。每小题5分。1.请分析图像识别技术在医学影像诊断中的优势。2.图像识别技术在医学影像诊断中可能存在哪些局限性？（五）案例分析题（共5分）材料：某电商平台利用人工智能技术实现了个性化推荐系统。通过收集用户的浏览历史、购买记录等数据，运用机器学习算法分析用户的兴趣偏好，然后为用户推荐符合其兴趣的商品。例如，用户A经常浏览运动装备，该系统就会为他推荐各种运动服装、运动鞋等相关商品。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。5分。分析个性化推荐系统对电商平台和用户的好处。答案：1.C2.A3.B4.B5.A6.BC7.B8.D9.C10.D11.A12.A13.A14.A15.C16.A17.D18.A19.D20.D；填空题：1.AI2.分类3.提取图像特征4.分析单词的形态和结构5.环境；简答题：1.常见方法有语义网络、框架表示、产生式规则、贝叶斯网络等。2.监督学习有标注数据，模型学习输入与输出关系；无监督学习无标注数据，主要发现数据中的结构和规律。3.常用优化算法有梯度下降、Adagrad、Adadelta、Adam等。4.应用有风险评估、投资决策辅助、客户细分等。；论述题：积极影响：提高生产效率、改善生活质量、推动科技创新等。挑战：就业结构变化、隐私安全问题、伦理道德困