2025年高职AI技术实训（AI实操训练）试题及答案

2025年高职AI技术实训（AI实操训练）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）每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题3分，每题选出答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。在试题卷上作答无效)1.以下哪种算法不属于AI中常用的分类算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.冒泡排序算法2.在AI模型训练中，用于评估模型性能的指标不包括以下哪项？（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.运行速度3.以下关于深度学习框架的说法，错误的是（）A.TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架B.PyTorch具有灵活的动态图机制C.Caffe只支持卷积神经网络D.Keras是一个极简的深度学习框架4.对于AI中的数据预处理，以下操作顺序正确的是（）A.数据清洗、数据标注、数据归一化B.数据标注、数据清洗、数据归一化C.数据归一化、数据清洗、数据标注D.数据清洗、数据归一化、数据标注5.以下哪种技术可以让AI模型具有迁移学习能力？（）A.模型融合B.超参数调整C.预训练模型D.随机森林算法6.在AI图像识别中，常用的特征提取方法是（）A.傅里叶变换B.小波变换C.卷积神经网络D.主成分分析7.以下关于AI语音识别的说法，正确的是（）A.语音识别只需要识别语音的文字内容B.语音识别不需要考虑语音的情感和语调C.语音识别的准确率不受环境噪音影响D.语音识别需要将语音信号转换为文本8.AI中的强化学习主要通过什么来优化智能体的行为？（）A.奖励机制B.惩罚机制C.随机探索D.固定策略9.以下哪种编程语言在AI开发中使用最为广泛？（）A.C++B.JavaC.PythonD.C10.在AI项目中，模型部署的主要目的是（）A.提高模型训练效率B.让模型在实际环境中运行C.优化模型结构D.增加模型的参数数量第II卷（非选择题，共70分）11.（10分）简述AI中的监督学习和无监督学习的区别。12.（15分）请详细说明如何使用Python中的Scikit-learn库进行线性回归模型的训练和预测。13.（15分）在一个电商平台的AI项目中，需要预测用户是否会购买某商品。现有一批历史数据，包含用户的年龄、性别、购买历史、浏览记录等特征。请设计一个简单的AI解决方案，说明使用哪种算法以及如何进行数据处理和模型训练。14.（15分）材料：在医疗领域，AI技术可以辅助医生进行疾病诊断。比如，通过分析大量的医学影像数据（如X光、CT等），AI模型可以识别出病变特征并给出诊断建议。某医院使用了一款AI诊断系统，对1000例病例进行了测试，其中有800例诊断正确，200例诊断错误。问题：计算该AI诊断系统的准确率和召回率，并分析其在实际应用中的优缺点。15.（15分）材料：随着AI技术的发展，自动驾驶汽车逐渐成为研究热点。某公司研发的自动驾驶汽车在一次测试中，行驶在一条复杂的城市道路上。在行驶过程中，遇到了各种路况，如行人、其他车辆、交通信号灯等。自动驾驶系统需要根据这些实时信息做出决策，如加速、减速、转弯等。问题：请描述自动驾驶汽车中AI系统是如何处理这些复杂路况信息的，以及可能面临的挑战和解决方案。答案：1.D2.D3.C4.D5.C6.C7.D8.A9.C10.B11.监督学习是指在训练数据中包含明确的目标变量（标签），模型通过学习输入特征与目标变量之间的关系来进行预测。例如，在房价预测中，训练数据既有房屋面积、房龄等特征，又有对应的房价标签。无监督学习则是在训练数据中没有明确的目标变量，模型主要是发现数据中的潜在模式和结构。比如，对一群人的身高、体重数据进行聚类分析，找出不同的人群类别。12.首先导入Scikit-learn库中的线性回归模型。然后准备训练数据，将特征数据和目标数据分开。接着创建线性回归模型对象并进行训练。训练完成后，可以使用训练好的模型对新的特征数据进行预测。示例代码：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression;importnumpyasnp;X=np.array([[1],[2],[3]]);y=np.array([2,4,6]);model=LinearRegression();model.fit(X,y);new_X=np.array([[4]]);prediction=model.predict(new_X)。13.可以使用逻辑回归算法。首先对数据进行清洗，去除缺失值等。然后对年龄、性别等离散特征进行编码，对购买历史、浏览记录等数值特征进行归一化处理。接着将处理后的数据分为训练集和测试集。使用训练集训练逻辑回归模型，通过调整模型参数如学习率、正则化参数等来优化模型。最后使用测试集评估模型性能，根据评估结果进行改进和调整。14.准确率=诊断正确的病例数/总病例数=800/1000=0.8。召回率=诊断正确的病例数/实际患病的病例数（假设实际患病病例数为800例）=800/800=1。优点是召回率高，能识别出大部分患病病例；缺点是准确率相对不是特别高，存在一定误诊情况。15.自动驾驶汽车中的AI系统通过传感器收集路况信息，如摄像头识别行人、车辆和交通信号灯，雷达