上海工程技术大学《AI 设计基础》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页上海工程技术大学《AI设计基础》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.以下哪个不是人工智能设计中的核心概念？A.机器学习B.深度学习C.硬件设计D.数据分析2.在人工智能设计中，以下哪个算法常用于图像识别？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.聚类算法3.以下哪个不是人工智能设计中的数据类型？A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.纯文本数据4.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的评估指标？A.准确率B.召回率C.F1分数D.速度5.以下哪个不是人工智能设计中的模型训练方法？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.机器翻译6.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型优化方法？A.权重衰减B.学习率调整C.梯度下降D.神经网络层数增加7.以下哪个不是人工智能设计中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化8.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型评估方法？A.留一法B.交叉验证C.交叉熵损失D.交叉熵误差9.以下哪个不是人工智能设计中的常见数据集？A.MNISTB.ImageNetC.CIFAR-10D.COCO10.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型架构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.生成对抗网络11.以下哪个不是人工智能设计中的常见数据标注方法？A.手动标注B.自动标注C.半自动标注D.随机标注12.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型部署方式？A.云端部署B.边缘部署C.硬件部署D.软件部署13.以下哪个不是人工智能设计中的常见应用场景？A.智能家居B.智能交通C.智能医疗D.智能教育14.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型训练工具？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Scikit-learn15.以下哪个不是人工智能设计中的常见模型评估指标？A.精确度B.召回率C.F1分数D.真阳性率16.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型优化方法？A.权重衰减B.学习率调整C.梯度下降D.神经网络层数增加17.以下哪个不是人工智能设计中的常见数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化18.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型评估方法？A.留一法B.交叉验证C.交叉熵损失D.交叉熵误差19.以下哪个不是人工智能设计中的常见数据集？A.MNISTB.ImageNetC.CIFAR-10D.COCO20.在人工智能设计中，以下哪个不是常见的模型架构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.生成对抗网络二、多项选择题（每题2分，共20分）1.人工智能设计中的数据类型包括哪些？A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.纯文本数据2.以下哪些是人工智能设计中的常见评估指标？A.准确率B.召回率C.F1分数D.速度3.以下哪些是人工智能设计中的模型训练方法？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.机器翻译4.以下哪些是人工智能设计中的常见模型优化方法？A.权重衰减B.学习率调整C.梯度下降D.神经网络层数增加5.以下哪些是人工智能设计中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据可视化6.以下哪些是人工智能设计中的常见模型评估方法？A.留一法B.交叉验证C.交叉熵损失D.交叉熵误差7.以下哪些是人工智能设计中的常见数据集？A.MNISTB.ImageNetC.CIFAR-10D.COCO8.以下哪些是人工智能设计中的常见模型架构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.生成对抗网络9.以下哪些是人工智能设计中的常见数据标注方法？A.手动标注B.自动标注C.半自动标注D.随机标注10.以下哪些是人工智能设计中的常见应用场景？A.智能家居B.智能交通C.智能医疗D.智能教育三、判断题（每题1分，共10分）1.人工智能设计中的数据预处理步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据可视化。（）2.人工智能设计中的模型训练方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。（）3.人工智能设计中的模型优化方法包括权重衰减、学习率调整、梯度下降和神经网络层数增加。（）4.人工智能设计中的模型评估方法包括留一法、交叉验证、交叉熵损失和交叉熵误差。（）5.人工智能设计中的常见数据集包括MNIST、ImageNet、CIFAR-10和COCO。（）6.人工智能设计中的常见模型架构包括卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络和生成对抗网络。（）7.人工智能设计中的常见数据标注方法包括手动标注、自动标注、半自动标注和随机标注。（）8.人工智能设计中的常见应用场景包括智能家居、智能交通、智能医疗和智能教育。（）9.人工智能设计中的模型训练工具包括TensorFlow、PyTorch、Keras和Scikit-learn。（）10.人工智能设计中的常见模型评估指标包括精确度、召回率、F1分数和真阳性率。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.人工智能设计2.机器学习3.深度学习4.数据预处理5.模型训练五、简答题（每题6分，共18分）1.简述人工智能设计中的数据预处理步骤。2.简述人工智能设计中的模型训练方法。3.简述人工智能设计中的模型评估方法。六、案例分析题（1题，满分12分）案例：某公司计划开发一款智能家居产品，旨在通过人工智能技术实现家庭设备的智能控制。请根据以下材料，分析并回答以下问题：材料：该公司已收集了大量的家庭设备使用数据，包括开关机时间、使用频率、设备类型等。公司希望通过人工智能技术，实现以下功能：（1）根据用