2025年人工与智能应用考试题库（附答案）.docxVIP

2025年人工与智能应用考试题库（附答案）

一、单项选择题（每题2分，共20题）

1.以下哪项是人工智能（AI）的核心目标？

A.完全替代人类劳动

B.模拟、延伸和扩展人类智能

C.实现硬件性能的无限提升

D.降低数据存储成本

答案：B

2.机器学习中，“过拟合”现象指的是？

A.模型在训练数据上表现差，在测试数据上表现好

B.模型在训练数据上表现好，在测试数据上表现差

C.模型无法处理高维数据

D.模型参数数量不足

答案：B

3.以下哪种技术属于自然语言处理（NLP）的典型应用？

A.图像风格迁移

B.语音转文本（ASR）

C.目标检测

D.推荐系统优化

答案：B

4.生成对抗网络（GAN）的核心机制是？

A.生成器与判别器的协同优化

B.单一模型的深度卷积

C.强化学习中的奖励机制

D.决策树的规则拆分

答案：A

5.智能客服系统中，“意图识别”的主要任务是？

A.分析用户输入的情感倾向

B.提取用户问题的核心需求类别

C.生成符合语法的回复语句

D.过滤垃圾信息

答案：B

6.以下哪项是计算机视觉（CV）的基础任务？

A.机器翻译

B.人脸识别

C.时间序列预测

D.知识图谱构建

答案：B

7.强化学习（RL）中，“奖励函数”的作用是？

A.定义模型的初始参数

B.指导智能体（Agent）的决策方向

C.优化训练数据的质量

D.降低模型的计算复杂度

答案：B

8.边缘计算与AI结合的主要优势是？

A.减少数据传输延迟

B.降低硬件成本

C.提升云端算力

D.简化模型结构

答案：A

9.以下哪种算法属于无监督学习？

A.逻辑回归

B.K-means聚类

C.随机森林

D.支持向量机（SVM）

答案：B

10.AI伦理中的“可解释性”要求主要是为了解决？

A.模型计算速度慢的问题

B.用户对决策过程的理解需求

C.数据隐私泄露风险

D.硬件兼容性不足

答案：B

11.多模态AI的“多模态”通常指融合以下哪类信息？

A.文本、图像、语音

B.结构化数据与非结构化数据

C.历史数据与实时数据

D.静态数据与动态数据

答案：A

12.以下哪项是迁移学习（TransferLearning）的典型应用场景？

A.利用已训练的图像分类模型微调至医学影像诊断

B.从头训练一个大规模语言模型

C.仅使用少量标注数据训练模型

D.优化模型的参数量以适应移动端

答案：A

13.知识图谱的核心组成是？

A.节点与边（实体与关系）

B.神经网络层

C.统计概率分布

D.规则引擎

答案：A

14.自动驾驶系统中，“感知层”的主要功能是？

A.规划行驶路径

B.识别道路环境（如行人、车道线）

C.控制车辆执行动作（如刹车、转向）

D.与其他车辆通信

答案：B

15.AI模型“参数量”指的是？

A.模型训练使用的样本数量

B.模型中可学习的参数总数（如权重、偏置）

C.模型支持的输入维度

D.模型的计算复杂度指标

答案：B

16.以下哪项是联邦学习（FederatedLearning）的核心特点？

A.集中所有数据到中心节点训练

B.数据不出本地，仅传输模型更新

C.仅使用无标注数据训练

D.依赖单一硬件设备完成计算

答案：B

17.智能推荐系统中，“协同过滤”的主要依据是？

A.用户的历史行为与物品的关联关系

B.物品的文本描述特征

C.用户的人口统计学信息

D.实时的环境数据（如时间、位置）

答案：A

18.以下哪种技术可用于提升AI模型的小样本学习能力？

A.数据增强（DataAugmentation）

B.增加模型层数

C.提高训练数据的噪声比例

D.减少模型参数量

答案：A

19.AI芯片（如GPU、TPU）的设计重点是？

A.通用计算能力

B.针对矩阵运算、并行计算的优化

C.降低功耗以支持移动设备

D.提升单线程计算速度

答案：B

20.以下哪项是AI伦理“公平性”原则的具体体现？

A.模型在不同性别、种族用户上的预测准确率一致

B.模型的训练数据量足够大

C.模型的推理速度满足