人工智能应用与实践项目式教程-教学检验二 - 试卷及答案

教学检测二一、单项选择题（每小题2分，共10题，共20分）1.以下不属于弱人工智能特点的是（）A.只能完成特定任务B.不具备真正理解能力C.可自主学习新技能D.依赖训练数据2.马氏距离常用于以下哪种任务（）A.文本相似度计算B.异常值检测C.图像分类D.语音识别3.办公自动化中，用于处理Excel文件的Python库是（）A.python-pptxB.openpyxlC.requestsD.numpy4.自然语言处理中，短文本相似度计算的核心方法是（）A.词袋模型B.余弦相似度C.TF-IDFD.One-Hot编码5.计算机视觉中，MediaPipe框架的核心作用是（）A.数据存储B.人脸检测与姿态识别C.模型训练D.数据预处理6.以下属于监督学习算法的是（）A.K-Means聚类B.线性回归C.主成分分析D.关联规则挖掘7.AIGC技术中，视频理解的核心是（）A.识别视频中的物体和动作B.压缩视频文件C.转换视频格式D.提取视频音频8.提示词工程中，少量样本提示的作用是（）A.增加数据量B.帮助AI理解任务格式和规则C.延长生成时间D.降低模型准确率9.以下不属于语音信号预处理步骤的是（）A.预加重B.分帧C.加窗D.语音合成10.AI+智能办公中，思维导图生成的核心流程是（）A.输入提示词→生成Markdown→转换可视化导图B.手动绘制→格式优化→导出文件C.数据采集→模型训练→生成导图D.图像识别→文本提取→生成导图二、多项选择题（每小题2分，共5题，共10分）1.以下属于机器学习核心要素的有（）A.数据集B.算法模型C.超参数D.评估指标2.语音识别与合成技术的应用场景包括（）A.语音助手B.实时翻译C.有声读物D.图像生成3.数据可视化的常用图表类型有（）A.散点图B.直方图C.折线图D.热力图4.大语言模型的核心能力包括（）A.文本生成B.代码编写C.语义理解D.图像识别5.AI伦理需要关注的问题包括（）A.数据隐私保护B.算法偏见C.生成内容准确性D.技术效率三、判断题（每小题2分，共10题，共20分）1.逻辑回归是一种分类算法，而非回归算法。（）2.数据预处理中的特征标准化可消除量纲差异。（）3.AI视频理解系统不需要分析视频帧即可识别异常行为。（）4.朴素贝叶斯模型对文本分类任务具有较好的适应性。（）5.深度学习模型的隐藏层数量越多，模型性能一定越好。（）6.提示词工程中，格式限制可避免AI生成冗余内容。（）7.计算机视觉中的目标检测仅能识别单一物体。（）8.办公自动化可实现PPT、Excel、Word的自动生成与处理。（）9.聚类分析的结果是唯一的，与初始参数无关。（）10.AIGC技术可完全替代人类创意工作。（）四、填空题（每小题3分，共10题，共30分）1.自然语言处理中，将连续汉字序列切分为词语的操作称为______。2.机器学习中，用于解决分类问题的评估指标包括准确率、精确率、召回率和______。3.语音信号的数字化过程包括______和量化。4.AI+医疗健康中，基于本地知识库的______可实现中医药知识问答。5.办公自动化中，Markdown文件可通过______工具转换为思维导图。6.图像分类任务中，模型训练的关键超参数包括批量大小、学习率和______。7.大语言模型学习Python编程时，通过提示词可获取______和解释。8.数据拆分时，训练集用于模型训练，验证集用于调整参数，______用于最终评估模型性能。9.语音合成技术中，______可生成多种音色和情感风格的语音。10.计算机视觉的手势识别中，通常使用______个手部关键点进行建模。五、简答题（每小题10分，共2题，共20分）1.简述提示词工程的核心原理及在办公自动化中的应用价值。2.说明计算机视觉技术在实际生活中的典型应用场景及技术原理。教学检测二标准答案及评分标准一、单项选择题（每小题2分，计20分）1.C2.B3.B4.B5.B6.B7.A8.B9.D10.A二、多项选择题（每小题2分，计10分）1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC三、判断题（每小题2分，计20分）1.√2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、填空题（每小题3分，计30分）1.分词2.F1分数3.采样4.中医药知识问答助手5.Xmind6.训练轮数7.代码示例8.测试集9.AI配音工具10.21五、简单题（每小题10分，计20分）1.核心原理：提示词工程是通过设计清晰、规范的指令（提示词），引导大语言模型准确理解用户需求，生成符合预期的结果。其核心是通过“角色+任务+输入数据”的结构化描述，结合格式限制、样本示例等方式，降低模型理解成本。应用价值：在办公自动化中，可通过提示词快速生成思维导图、PPT大纲、Excel数据分析代码等；提升内容创作效率，减少重复劳动；实现个性化定制，如生成特定风格的文案、报告模板等，助力高效办公。2.典型应用场景：人脸解锁（手机、门禁）、智能监控（异常行为检测）、自动驾驶（道路识别）、农产品分拣（如香蕉成熟度分类）、手势控制（VR设备、智能家电）等。技术原理：