2026年人工智能技术与应用专业期末考试题及答案

2026年人工智能技术与应用专业期末考试题及答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.以下哪项技术是当前中国人工智能领域重点发展的关键技术之一？A.深度学习框架B.光伏发电技术C.生物制药技术D.水稻种植技术2.在北京证券交易所上市的人工智能企业中，以下哪家公司主要研发边缘计算芯片？A.商汤科技B.地平线机器人C.百度云D.科大讯飞3.中国人工智能伦理规范中，强调“最小化干预”原则的领域是：A.自动驾驶汽车B.医疗诊断AIC.金融风控AID.社交媒体推荐系统4.以下哪种算法不属于强化学习范畴？A.Q-learningB.支持向量机C.DeepQNetworkD.PolicyGradient5.在上海人工智能产业园区，以下哪个项目属于“人工智能+”医疗领域？A.智能家居控制系统B.医疗影像智能分析平台C.无人驾驶出租车D.3D打印食品6.中国人工智能领域“双一流”建设高校中，以下哪所大学的计算机学院在智能机器人方向有突出贡献？A.清华大学B.浙江大学C.北京航空航天大学D.华中科技大学7.以下哪种技术是解决自然语言处理中“数据稀疏”问题的常用方法？A.知识图谱B.语义角色标注C.词嵌入（WordEmbedding）D.主动学习8.在深圳前海自贸区，以下哪项政策支持人工智能企业的跨境技术合作？A.《深圳经济特区人工智能产业发展促进条例》B.《中国人工智能标准化白皮书》C.《粤港澳大湾区科技创新合作框架协议》D.《国家人工智能三步走战略》9.以下哪项技术是中国在人工智能芯片领域的主要突破方向？A.CPU设计B.GPU并行计算C.集成电路制造工艺D.生物芯片10.在中国人工智能伦理委员会的指导下，以下哪项标准是针对人脸识别技术的？A.《深度学习框架技术标准》B.《人工智能医疗应用伦理指南》C.《公共安全视频监控人脸识别系统技术标准》D.《智能机器人安全规范》二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.中国人工智能产业的主要应用领域包括：A.智能制造B.智慧城市C.金融科技D.智能家居E.基因测序2.以下哪些技术属于中国人工智能领域的自主可控技术？A.百度飞桨深度学习平台B.地平线智能芯片C.腾讯云AI平台D.商汤人脸识别算法E.智谱AI大模型3.在上海人工智能行业协会的推动下，以下哪些项目属于“人工智能+教育”应用？A.智能课堂数据分析系统B.个性化学习推荐平台C.虚拟仿真实验系统D.无人驾驶校车E.机器人辅助教学4.以下哪些算法属于无监督学习范畴？A.聚类算法（K-means）B.主成分分析（PCA）C.支持向量机（SVM）D.关联规则挖掘（Apriori）E.决策树分类5.在深圳人工智能产业联盟的倡议下，以下哪些企业参与了智能机器人产业链合作？A.深圳机器人产业联盟B.华大基因C.大疆创新D.比亚迪电子E.深圳航天科技三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.中国人工智能标准化白皮书明确提出，到2025年人工智能核心产业规模将突破万亿元。（√）2.百度Apollo是华为自动驾驶技术的品牌名称。（×）3.在北京，人工智能伦理委员会的成立是为了规范医疗AI应用。（√）4.深度强化学习需要大量标注数据，因此不属于小样本学习范畴。（×）5.中国人工智能芯片产业目前主要依赖进口。（×）6.主动学习是一种半监督学习方法。（√）7.上海人工智能产业园区的主要政策支持是税收减免。（×）8.京东物流的无人配送车属于“人工智能+”物流领域的应用。（√）9.自然语言处理中的词嵌入技术可以解决词义消歧问题。（√）10.人工智能伦理中的“可解释性”原则要求算法决策过程完全透明。（×）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述中国在人工智能芯片领域的主要技术路线和代表性企业。2.解释“人工智能+医疗”应用中的“三假”问题及其解决方案。3.说明强化学习在自动驾驶领域的应用原理及其挑战。4.阐述中国人工智能伦理规范中的“公平性”原则及其在金融风控AI中的应用。5.描述自然语言处理中“预训练语言模型”的概念及其优势。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合中国智慧城市建设的现状，分析人工智能技术在未来城市治理中的关键作用和潜在风险。2.谈谈中国人工智能产业在“一带一路”倡议中的机遇与挑战，并提出政策建议。六、编程题（共1题，15分）假设你正在开发一个基于深度学习的智能客服系统，需要设计一个简单的问答模型。请回答以下问题：1.说明该模型可以采用哪些深度学习架构（至少列举两种）。2.描述模型训练过程中需要考虑的关键技术参数（如学习率、批大小等）。3.解释如何评估模型的性能指标（如准确率、F1分数等）。答案及解析一、单选题1.A解析：中国人工智能重点发展领域包括深度学习框架、智能芯片、计算机视觉等，光伏发电和生物制药不属于此范畴。2.B解析：地平线机器人专注于边缘计算芯片研发，商汤科技主攻计算机视觉，百度云和科大讯飞分别提供云服务和语音技术。3.D解析：社交媒体推荐系统需遵守最小化干预原则，避免过度操纵用户行为。其他选项更多涉及决策类AI。4.B解析：支持向量机属于监督学习算法，其余均为强化学习范畴。5.B解析：医疗影像智能分析平台是典型的“人工智能+医疗”应用，其余选项涉及家居、交通等非医疗领域。6.C解析：北京航空航天大学在智能机器人领域有深厚积累，其他高校各有侧重。7.C解析：词嵌入技术通过向量表示解决数据稀疏问题，其余选项与稀疏性无关。8.C解析：《粤港澳大湾区科技创新合作框架协议》支持跨境技术合作，其余选项为区域性或行业性政策。9.C解析：中国芯片产业突破方向是集成电路制造工艺，其他选项为具体技术或应用领域。10.C解析：人脸识别技术标准由公安部牵头制定，其他选项涉及更广泛的技术领域。二、多选题1.A,B,C,D解析：中国人工智能应用领域广泛，基因测序属于生物技术范畴。2.A,B,E解析：地平线芯片和智谱AI大模型是国产技术，腾讯云和商汤科技部分依赖国外技术。3.A,B,C,E解析：无人驾驶校车属于“人工智能+交通”，其他选项为教育应用。4.A,B,D解析：支持向量机属于监督学习，决策树分类是分类算法。5.A,C,E解析：华大基因和比亚迪电子不属于智能机器人产业链。三、判断题1.√2.×（华为自动驾驶品牌为“智驾”）3.√4.×（深度强化学习可结合少量数据）5.×（中国已自主研发部分芯片）6.√7.×（上海政策还包括人才引进等）8.√9.√10.×（可解释性要求决策过程可理解，非完全透明）四、简答题1.中国人工智能芯片技术路线及代表性企业-技术路线：中国芯片产业主要采用“自主设计+流片制造”路线，重点突破CPU、GPU和边缘计算芯片。-代表性企业：华为海思（CPU/GPU）、地平线机器人（边缘计算）、寒武纪（AI芯片）。2.“三假”问题及解决方案-三假：假阳性（误诊）、假阴性（漏诊）、假标签（数据错误）。-解决方案：引入多模态数据融合、联邦学习、可解释性AI技术。3.强化学习在自动驾驶中的应用原理及挑战-原理：通过奖励机制训练智能体（车辆）在环境中优化决策。-挑战：样本效率低、安全约束难满足、环境动态性。4.“公平性”原则及金融风控应用-公平性：避免算法歧视（如性别、种族偏见）。-应用：采用公平性约束优化算法，如重新加权采样。5.预训练语言模型的概念及优势-概念：在大规模无标注数据上预训练模型，再微调至下游任务。-优势：泛化能力强、减少标注成本。五、论述题1.人工智能在智慧城市中的关键作用与风险-关键作用：交通优化（如智能信号灯）、公共安全（人脸识别）、资源管理（能耗预测）。-风险：数据隐私泄露、算法偏见、基础设施依赖。2.“一带一路”倡议中的机遇与挑战-机遇：海外市场拓展（如智慧港口建设）、技术标准输出。-挑战：地缘政治风险、技术标准差异、跨境数据流动限制。-政策建议：加强国际合作、推动技术标准统一、建立数据跨境安全机制。六、编程题1.智能客服问答模型设计-深度学习架