2025年大学大一（人工智能技术）人工智能应用技术阶段测试题

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8题，每题5分。在每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，用于处理不确定性推理的常用方法是（）A.确定性推理B.概率推理C.模糊推理D.演绎推理2.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3.在自然语言处理中，词向量模型的作用是（）A.对文本进行分类B.识别文本中的实体C.将单词映射为向量D.生成文本摘要4.人工智能中，强化学习的核心要素不包括（）A.环境B.智能体C.奖励D.监督信号5.以下哪个是基于规则的专家系统的组成部分（）A.知识库、推理机、解释器B.数据挖掘模块、分类器、评估器C.神经网络、优化算法、损失函数D.遗传算法、种群、适应度函数6.人工智能应用于医疗领域时，可用于疾病诊断的技术是（）A.语音识别B.机器翻译C.图像分析D.数据加密7.智能机器人能够实现自主导航，主要依赖于（）A.路径规划算法B.人脸识别技术C.语音交互技术D.数据存储技术8.在人工智能中，知识表示的方法不包括（）A.语义网络B.产生式规则C.关系数据库D.框架表示法第II卷（非选择题，共60分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5空，每空2分。请将答案填写在横线上。9.人工智能的发展经历了多个阶段，其中符号主义学派强调基于______的智能模拟。10.在深度学习中，常用的激活函数有______（写出一种即可）。11.自然语言处理中的词法分析主要包括______和词性标注等任务。12.强化学习中的策略梯度算法通过优化______来改进策略。13.人工智能在智能家居中的应用，可实现根据用户的______自动调节家居设备。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4题，每题5分。简要回答问题。14.简述人工智能中机器学习的主要分类。15.说明卷积神经网络在图像分类中的工作原理。16.自然语言处理中的句法分析有什么作用？17.解释什么是人工智能中的知识图谱。四、材料分析题（共15分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域的应用越来越广泛。例如，智能辅导系统可以根据学生的学习情况提供个性化的学习建议和辅导。某智能辅导系统通过收集学生在学习过程中的答题数据、学习时间等信息，利用机器学习算法分析学生的知识掌握程度和学习习惯。然后，根据分析结果为学生制定个性化的学习计划，推荐适合的学习资源，并针对学生的薄弱环节进行有针对性的辅导。18.请分析该智能辅导系统是如何实现个性化辅导的？（5分）19.这种个性化辅导方式对学生的学习有哪些积极影响？（5分）20.从人工智能应用的角度，谈谈该智能辅导系统可能面临的挑战。（5分）五、综合应用题（共15分）答题要求：根据题目要求，结合所学知识进行综合应用解答。21.假设你要开发一个基于人工智能的智能客服系统，用于解答用户关于某电商平台的问题。请描述该系统的主要功能模块，并说明每个模块的作用。（15分）答案：1.B2.C3.C4.D5.A6.C7.A8.C9.符号推理10.ReLU11.分词12.策略函数13.行为习惯14.机器学习主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习有标记数据用于训练模型预测；无监督学习处理无标记数据找数据结构；半监督学习结合少量标记和大量未标记数据；强化学习智能体与环境交互通过奖励学习最优策略。15.卷积神经网络通过卷积层提取图像特征，池化层降低特征维度，全连接层进行分类。卷积核在图像上滑动提取局部特征，池化层对特征图下采样，最后全连接层根据提取的特征进行分类判断。16.句法分析用来分析句子的语法结构，确定句子中词与词之间的句法关系。有助于理解句子语义，提高自然语言处理系统性能，如机器翻译、问答系统等能更好处理句子结构从而准确处理语义。17.知识图谱是一种语义网络，以图形化方式描述实体及实体间关系。它整合多源知识，为人工智能提供结构化知识支持，用于知识表示、推理、问答等任务，帮助机器理解和处理复杂知识。18.该智能辅导系统收集学生答题数据、学习时间等信息，利用机器学习算法分析学生知识掌握程度和学习习惯，据此为学生制定个性化学习计划推荐资源，并针对薄弱环节辅导。19.能针对学生薄弱环节辅导，提高学习效率；个性化学习计划和资源推荐满足不同需求，提升学习效果；培养自主学习能力和自我管理能力。20.数据质量问题，数据不准确不完整影响分析；算法适应性挑战，不同学生群体和学科需优化算法；隐私安全问题，学生信息保护至关重要；学生接受度问题，部分学生可能不习惯依赖系统。21.