2025年大学大四（人工智能综合）技术应用毕业测试试题及答案

2025年大学大四（人工智能综合）技术应用毕业测试试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6小题，每小题5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.以下关于人工智能中机器学习算法的说法，正确的是（）A.决策树算法只能处理数值型数据B.支持向量机主要用于无监督学习C.神经网络通过调整权重来学习D.K近邻算法不需要进行训练2.在人工智能的自然语言处理中，词向量模型的作用是（）A.将文本转换为机器能理解的数字向量B.提高文本的语法正确性C.实现文本的语音合成D.对文本进行情感分析3.人工智能中的强化学习，智能体通过什么方式获得最优策略（）A.与环境随机交互B.模仿人类专家的决策C.根据环境反馈的奖励不断调整行动D.预先设定好固定的行动序列4.以下哪种情况最适合使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）（）A.对时间序列数据进行预测B.识别图像中的物体C.处理文本中的语义关系D.进行数据聚类分析5.人工智能系统在处理复杂问题时，常常面临的挑战是（）A.计算资源不足B.数据标注过于简单C.模型结构过于固定D.难以理解人类的意图6.关于人工智能伦理，以下说法错误的是（）A.应避免人工智能算法存在偏见B.人工智能决策过程无需透明C.要防止人工智能被用于恶意目的D.需考虑人工智能对就业的影响第II卷（非选择题共70分）（一）简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，每题10分。1.请简述人工智能中监督学习、无监督学习和强化学习的主要区别。2.解释什么是模型的过拟合和欠拟合，并说明如何避免这两种情况。（二）分析题（共15分）答题要求：分析给定的人工智能应用场景，回答相关问题，共15分。材料：在医疗影像诊断领域，人工智能系统被用于辅助医生识别X光片中的病变。该系统通过大量标注好的X光片数据进行训练，能够对新的X光片进行分析并给出病变的可能性判断。1.从人工智能的技术角度，分析该系统是如何实现辅助诊断功能的（7分）。2.考虑到医疗领域的特殊性，该人工智能系统可能面临哪些挑战（8分）。（三）设计题（共15分）答题要求：根据要求设计一个简单的人工智能应用方案，共15分。设计一个基于人工智能的智能家居控制系统，能够根据用户的语音指令控制家电设备。描述该系统的主要组成部分、工作流程以及可能涉及的技术。（四）论述题（共15分）答题要求：结合材料，论述人工智能对未来社会的影响，共15分。材料：随着人工智能技术的不断发展，它在各个领域的应用越来越广泛。从工业生产到日常生活，从交通出行到教育医疗，人工智能正逐渐改变着我们的生活方式和社会结构。1.阐述人工智能在提高生产效率方面的具体表现（5分）。2.分析人工智能对就业市场可能产生的影响（5分）。3.探讨在人工智能时代，如何保障个人隐私和数据安全（5分）。（五）实践题（共5分）答题要求：简要描述一个你熟悉的人工智能实践项目，包括项目背景、使用的技术和取得的成果，共5分。答案：1.选择题答案：-1.C-2.A-3.C-4.B-5.D-6.B2.简答题答案：-1.监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注关系来预测；无监督学习无标注，找数据内在结构和规律；强化学习智能体与环境交互，根据奖励调整策略以达最优。-2.过拟合是模型在训练集表现好但测试集差，原因是模型太复杂或训练数据有噪声，避免方法有简化模型、正则化、早停等；欠拟合是模型在训练集和测试集表现都差，原因是模型简单或特征提取不好，避免方法有增加模型复杂度、增加数据、改进特征提取。3.分析题答案：-1.该系统通过对大量标注X光片数据进行深度学习训练，提取病变特征，构建模型。新X光片输入后，模型分析特征并给出病变可能性判断。-2.挑战有数据标注准确性和一致性要求高；医疗影像数据隐私保护问题；模型泛化能力需验证；医生对系统信任和配合问题。4.设计题答案：-组成部分：语音识别模块、自然语言处理模块、智能控制模块、家电设备。-工作流程：语音识别转文字，自然语言处理理解指令，智能控制模块解析并控制家电。-技术：语音识别技术、自然语言处理技术、物联网技术。5.论述题答案：-1.如工业中智能机器人精准操作，自动化生产线高效运行，提高产量和质量。-2.