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江西2025自考[人工智能教育]人工智能导论高频题(考点)

一、单项选择题（共10题，每题2分，合计20分）

1.人工智能（AI）的核心目标是模拟人类的哪种能力？

A.情感表达

B.创造力

C.学习与推理

D.身体运动

答案：C

解析：人工智能主要研究如何使机器具备类似人类的认知能力，尤其是学习、推理和决策能力，而非情感或物理交互。

2.下列哪项不属于人工智能的主要应用领域？

A.医疗诊断

B.自动驾驶

C.艺术创作

D.纯粹理论研究

答案：D

解析：尽管理论研究是AI发展的基础，但其主要应用集中在医疗、交通、娱乐等领域，而非纯粹的学术探索。

3.“深度学习”技术的突破主要依赖于哪种算法的改进？

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.贝叶斯分类

答案：B

解析：深度学习的核心是多层神经网络，其性能的提升源于神经元结构和反向传播算法的优化。

4.在江西，人工智能在教育领域的典型应用是？

A.自动化生产线

B.智能课件推荐系统

C.城市交通管理

D.水利工程监测

答案：B

解析：江西高校已试点AI驱动的个性化学习系统，通过分析学生行为数据优化教学内容，而其他选项更偏向工业或公共管理领域。

5.以下哪项技术不属于机器学习范畴？

A.聚类分析

B.关联规则挖掘

C.神经编码

D.系统聚类

答案：C

解析：神经编码是神经科学领域的研究，研究大脑如何处理信息，而机器学习侧重于算法建模。

6.“强化学习”的关键特征是？

A.监督训练

B.自主决策与试错

C.生成对抗网络

D.降维处理

答案：B

解析：强化学习通过奖励机制让模型自主学习最优策略，常见于游戏AI（如AlphaGo）。

7.人工智能伦理中最受关注的议题是？

A.能源消耗

B.算法偏见

C.硬件成本

D.数据隐私

答案：B

解析：江西等地在推广AI教育时，已强调算法公平性，避免因数据偏差导致决策歧视。

8.“专家系统”的核心是？

A.大规模语言模型

B.规则推理引擎

C.分布式计算

D.强化学习算法

答案：B

解析：专家系统通过模拟人类专家的决策逻辑（IF-THEN规则）解决问题，常见于医疗诊断。

9.在江西制造业中，AI最常用于？

A.气候预测

B.预测性维护

C.金融投资

D.外交谈判

答案：B

解析：江西的汽车、电子信息产业广泛采用AI监测设备状态，减少停机损失。

10.以下哪项不属于“弱人工智能”（ANI）范畴？

A.智能音箱

B.自动翻译器

C.深度思考机器人

D.辅助驾驶系统

答案：C

解析：弱人工智能仅执行特定任务（如翻译），而强人工智能（AGI）具备通用智能，目前尚未实现。

二、多项选择题（共5题，每题3分，合计15分）

1.人工智能发展面临的主要挑战包括？

A.数据安全

B.计算资源不足

C.算法可解释性差

D.法律监管滞后

E.零工经济萎缩

答案：A、C、D

解析：江西在推动AI教育时，已将数据隐私、模型透明度列为重点议题，而零工经济与AI关系不大。

2.深度学习的优势在于？

A.处理高维数据能力强

B.对噪声不敏感

C.需要大量标注数据

D.可迁移至多任务场景

E.易于理论推导

答案：A、C、D

解析：深度学习依赖大数据训练，但理论推导复杂，对噪声敏感（如小样本学习）。

3.人工智能在教育领域可实现的场景有？

A.智能批改作业

B.个性化学习路径规划

C.自动生成考试题目

D.实时语言翻译

E.管理学生宿舍

答案：A、B、C

解析：江西高校AI项目已覆盖上述功能，宿舍管理属于后勤范畴，非AI直接应用。

4.机器学习模型的评估指标包括？

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC值

E.算法运行时间

答案：A、B、C、D

解析：运行时间属于效率指标，而非模型性能，但在工业应用中也会被考虑。

5.人工智能伦理原则通常包括？

A.公平性

B.可解释性

C.安全性

D.透明度

E.经济利益最大化

答案：A、B、C、D

解析：江西等地在AI伦理培训中强调“以人为本”，反对唯利是图。

三、填空题（共10题，每空1分，合计10分）

1.人工智能的三大基本要素是：感知、推理、行动。

2.深度学习中最常用的优化算法是梯度下降。

3.在江西，AI助力乡村振兴的典型案例是智能农业。

4.机器学习中的“过拟合”现象可通过正则化缓解。

5.专家系统的核心是知识库和推理机。

6.强化学习中的“马尔可夫决策过程”简称MDP。

7.人工智能的“黑箱”问题主要指模型可解释性不足。

8.智能语音助手依赖的深度学习模型是循环神经网络（RNN）。

9.人工智能在教