2026年人工智能编程与应用开发考试试题

2026年人工智能编程与应用开发考试试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.下列哪个工具最适合用于构建大规模分布式机器学习模型？A.TensorFlowB.PyTorchC.SparkMLlibD.Keras答案：C解析：SparkMLlib专为分布式计算设计，支持大规模数据处理，适合企业级分布式机器学习任务。2.在中国金融行业，用于风险控制的推荐系统最常用的算法是？A.矩阵分解B.决策树C.梯度提升树（GBDT）D.K近邻（KNN）答案：C解析：GBDT因其高精度和可解释性，在中国银保监会等监管机构的风险评估中应用广泛。3.若要实现一个基于地理位置的智能客服系统，以下哪种技术最适合？A.深度强化学习B.语义分割C.时空图神经网络（STGNN）D.神经进化答案：C解析：STGNN能有效处理时空数据，适合分析用户移动轨迹和实时服务调度。4.中国制造业中，用于设备预测性维护的AI应用最依赖哪种模型？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.随机森林D.长短期记忆网络（LSTM）答案：D解析：LSTM能捕捉设备运行时序列数据的长期依赖，适合预测故障。5.在隐私保护场景下，中国银行联合腾讯开发的“隐私计算”技术主要依赖？A.联邦学习B.分布式训练C.离线建模D.混合精度计算答案：A解析：联邦学习允许多方在不共享数据的情况下联合训练模型，符合金融监管要求。6.以下哪个API在中国电商领域被用于实时反欺诈？A.百度AI开放平台人脸识别B.阿里云智能客服C.腾讯云TRTCD.微软AzureFaceAPI答案：A解析：百度AI的活体检测功能被京东、苏宁等电商平台广泛用于验证用户身份。7.中国智慧医疗中，用于病理图像分析的模型通常选择？A.TransformerB.生成对抗网络（GAN）C.朴素贝叶斯D.支持向量机（SVM）答案：B解析：GAN能生成高质量病理图像，辅助医生诊断。8.若要构建一个支持多轮对话的智能助手，最适合的框架是？A.TensorFlow.jsB.DjangoRESTFrameworkC.RasaD.Flask答案：C解析：Rasa是专门为对话系统设计的开源框架，支持自定义意图和实体。9.中国新基建中，用于自动驾驶高精地图更新的技术是？A.光线追踪B.滑窗法C.语义分割D.SLAM答案：D解析：SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是高精地图测绘的核心技术。10.在隐私计算中，"安全多方计算"（SMPC）主要解决什么问题？A.数据去重B.模型压缩C.数据孤岛D.计算资源分配答案：C解析：SMPC允许多方在不泄露本地数据的情况下进行联合计算，解决数据孤岛问题。二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.中国制造业的工业互联网平台通常包含哪些功能模块？A.设备状态监测B.预测性维护C.自动化控制D.供应链协同E.深度学习训练答案：A,B,C,D解析：工业互联网平台的核心功能包括设备监测、预测性维护、自动化控制和供应链协同。2.中国金融风控中，用于反欺诈的模型通常需要哪些能力？A.异常检测B.逻辑回归C.图神经网络D.强化学习E.时序分析答案：A,C,E解析：反欺诈模型需具备异常检测、图分析（关联用户行为）和时序分析能力。3.在中国智慧城市项目中，边缘计算主要解决哪些问题？A.低延迟需求B.数据隐私保护C.网络带宽压力D.模型轻量化E.实时决策答案：A,C,E解析：边缘计算通过本地处理缓解云端压力，满足低延迟和实时决策需求。4.中国保险行业用于核保的AI系统通常依赖哪些数据源？A.医疗记录B.社交媒体数据C.车辆行驶数据D.信用报告E.环境监测数据答案：A,C,D解析：保险核保主要依赖医疗、车辆和信用数据，社交和环境数据较少使用。5.在中国电商推荐系统，以下哪些技术用于提升召回率？A.基于内容的推荐B.协同过滤C.用户画像D.深度学习嵌入E.点击率优化答案：B,C,D解析：召回率提升依赖协同过滤、用户画像和深度学习嵌入技术。三、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述中国在隐私计算领域的三种主流技术及其应用场景。答案：-联邦学习：多方联合训练模型不共享原始数据，如银保监会联合银行进行反欺诈模型训练。-安全多方计算：多方在保密环境下完成计算，如医院联合分析患者数据而不泄露隐私。-多方安全计算：通过加密技术实现数据隔离，如阿里巴巴与蚂蚁集团联合风控。2.描述中国制造业中，设备预测性维护的AI应用流程。答案：（1）采集设备振动、温度等时序数据；（2）使用LSTM模型分析数据中的异常模式；（3）通过阈值触发预警；（4）生成维护建议并推送至车间系统。3.解释中国智慧医疗中，病理图像分析系统的技术挑战。答案：-数据稀疏：高质量病理数据获取难；-多模态融合：需整合显微镜图像和临床报告；-可解释性：需向医生提供决策依据，避免黑箱问题。4.说明中国电商推荐系统中的冷启动问题及其解决方案。答案：-问题：新用户或商品缺乏行为数据；-解决方案：基于规则（如热门推荐）和内容特征（如商品属性）进行初始推荐。5.描述中国在自动驾驶领域的高精地图更新技术。答案：-SLAM测绘：车载传感器实时构建地图；-众包更新：用户车辆反馈实时变化；-语义分割：标注道路、行人等元素，提升定位精度。四、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.题目：编写Python代码，使用PyTorch实现一个简单的线性回归模型，用于预测中国某城市房价（单位：万元）。输入特征包括房屋面积（平方米）、房间数和楼层。要求输出模型的训练过程和最终预测结果。python示例数据（部分）data=[[50,3,10,450],#面积,房间,楼层,价格[70,4,15,650],...更多数据]答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp数据预处理data=np.array(data,dtype=np.float32)X=data[:,:-1]y=data[:,-1]X=torch.tensor(X)y=torch.tensor(y).view(-1,1)模型定义classLinearRegression(nn.Module):def__init__(self,input_size):super().__init__()self.linear=nn.Linear(input_size,1)defforward(self,x):returnself.linear(x)训练参数model=LinearRegression(X.shape[1])criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)epochs=1000训练过程forepochinrange(epochs):optimizer.zero_grad()outputs=model(X)loss=criterion(outputs,y)loss.backward()optimizer.step()ifepoch%200==0:print(f'Epoch{epoch},Loss:{loss.item():.4f}')预测示例test_input=torch.tensor([[80,5,12]],dtype=torch.float32)prediction=model(test_input)print(f'\n预测房价:{prediction.item():.2f}万元')2.题目：编写Python代码，使用Scikit-learn实现一个基于中国电商用户数据的异常检测模型。数据包含用户年龄、消费金额（元/月）、登录频率（次/周）。要求使用孤立森林算法，并可视化检测结果（散点图）。python示例数据（部分）data=[[25,2000,10],[35,5000,30],...更多数据]答案：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler数据预处理data=np.array(data,dtype=np.float32)X=data[:,:2]#仅使用年龄和消费金额scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)模型训练model=IsolationForest(contamination=0.05,random_state=42)model.fit(X_scaled)scores=model.decision_function(X_scaled)anomalies=model.predict(X_scaled)==-1可视化plt.scatter(X_scaled[~anomalies,0],X_scaled[~anomalies,1],c='blue',label='正常用户')plt.scatter(X_scaled[anomalies,0],X_scaled[anomalies,1],c='red',label='异常用户')plt.title('电商用户异常检测')plt.xlabel('年龄（标准化）')plt.ylabel('消费金额（标准化）')plt.legend()plt.show()五、案例分析题（共1题，10分）题目：某中国新零售企业希望利用AI技术提升门店商品补货效率。现有数据包括：每日客流、天气情况、商品销量、库存余量、供应商配送时间。要求设计一个AI解决方案，说明技术选型、模型设计及实施步骤。答案：1.技术选型-数据平台：使用阿里云DataWorks构建数据湖，整合门店POS数据、天气API和供应链数据。-模型引擎：基于腾讯云PAI训练补货预测模型，采用混合模型（GBDT+神经网络）。-实时计算：使用Flink处理实时客流数据，触发补货建议。2.模型设计-输入特征：-历史销量（滚动窗口7天）-当日客流（实时和历史均值）-天气（晴/雨/温度）-库存周转率（余量/销量比）-供应商配送延迟概率（基于历史数据）-模型架构：-第一层：GBDT处理离散特征（天气分类）-第二层