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2024年人工智能及应用公需科目试题及答案

一、单项选择题

1.以下哪种技术不属于人工智能的基础支撑技术？()

A.大数据

B.物联网

C.区块链

D.云计算

答案：C

解析：人工智能的基础支撑技术主要包括大数据、物联网、云计算等。大数据为人工智能提供了海量的数据资源，物联网实现了设备之间的互联互通，为人工智能获取数据提供了渠道，云计算为人工智能提供了强大的计算能力。而区块链主要是一种分布式账本技术，虽然它与人工智能在某些场景下可以结合应用，但并非人工智能的基础支撑技术。

2.人工智能中的机器学习领域，监督学习的主要特点是()

A.数据没有标签

B.学习过程不需要人工干预

C.通过有标签的数据进行学习

D.主要用于无监督聚类

答案：C

解析：监督学习是机器学习的一种重要类型，其主要特点是使用有标签的数据进行学习。在监督学习中，训练数据包含输入特征和对应的输出标签，模型通过学习这些有标签的数据来建立输入和输出之间的映射关系。选项A中数据没有标签是无监督学习的特点；选项B监督学习的训练过程需要人工标注数据，并非不需要人工干预；选项D主要用于无监督聚类的是无监督学习，而不是监督学习。

3.以下哪个是人工智能在医疗领域的应用实例？()

A.智能物流调度

B.医学影像诊断

C.智能金融风控

D.智能家居控制

答案：B

解析：医学影像诊断是人工智能在医疗领域的典型应用。人工智能技术可以对医学影像（如X光、CT、MRI等）进行分析，帮助医生更准确地检测疾病、识别病变特征等。选项A智能物流调度是人工智能在物流领域的应用；选项C智能金融风控是人工智能在金融领域的应用；选项D智能家居控制是人工智能在家居领域的应用。

4.自然语言处理中的词法分析主要任务不包括()

A.分词

B.词性标注

C.命名实体识别

D.文本分类

答案：D

解析：词法分析是自然语言处理的基础任务，主要包括分词、词性标注、命名实体识别等。分词是将连续的文本切分成单个的词语；词性标注是为每个词语标注其词性；命名实体识别是识别文本中的人名、地名、组织机构名等特定实体。而文本分类是对文本进行分类的任务，不属于词法分析的范畴。

5.人工智能算法中的决策树模型，其核心思想是()

A.基于概率分布进行决策

B.通过构建树状结构进行决策

C.利用神经网络进行决策

D.基于遗传算法进行决策

答案：B

解析：决策树模型的核心思想是通过构建树状结构来进行决策。决策树由节点和分支组成，内部节点表示一个特征或属性，分支表示该特征或属性的不同取值，叶节点表示决策结果。在进行决策时，从根节点开始，根据特征的取值沿着分支向下遍历，直到到达叶节点，从而得到决策结果。选项A基于概率分布进行决策通常是贝叶斯分类器等模型的特点；选项C利用神经网络进行决策是神经网络模型的特点；选项D基于遗传算法进行决策是遗传算法相关模型的特点。

6.下列关于人工智能芯片的说法，错误的是()

A.GPU是目前人工智能计算中常用的芯片类型

B.FPGA具有可重构性，适用于特定应用场景

C.ASIC是为特定人工智能任务定制的芯片

D.CPU在人工智能计算中没有任何优势

答案：D

解析：虽然GPU、FPGA和ASIC在人工智能计算中具有各自的优势，但CPU在人工智能计算中并非没有任何优势。CPU具有通用性强、指令集丰富等特点，在一些小规模的人工智能任务、数据预处理以及与其他系统的交互等方面仍然发挥着重要作用。选项AGPU具有强大的并行计算能力，是目前人工智能计算中常用的芯片类型；选项BFPGA可以根据不同的应用需求进行重新配置，适用于特定的应用场景；选项CASIC是专门为特定的人工智能任务定制的芯片，具有高性能和低功耗的特点。

7.人工智能在教育领域的应用不包括以下哪一项？()

A.智能辅导系统

B.虚拟课堂

C.校园安防监控

D.个性化学习推荐

答案：C

解析：校园安防监控主要是利用视频监控等技术保障校园的安全，虽然其中可能会涉及到一些智能分析技术，但它不属于人工智能在教育领域的典型应用。智能辅导系统可以为学生提供个性化的辅导服务；虚拟课堂可以打破时间和空间的限制，实现远程教学；个性化学习推荐可以根据学生的学习情况和偏好为其推荐合适的学习资源，这些都是人工智能在教育领域的常见应用。

8.强化学习中，智能体与环境交互的主要目标是()

A.最小化奖励值

B.最大化奖励值

C.保持奖励值不变

D.随机改变奖励值

答案：B

解析：在强化学习中，智能体通过与环境进行交互，采取不同的行动，并根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。其主要目标是在与环境的长期交互过程中，最大化累积的奖励值。选项A最小化奖励值与强化学习的目标相悖；选项C保持奖励值不变