专题06 人工智能（讲义，全国通用）信息技术学业水平考试合格考总复习

专题06 人工智能 目 录 第一部分 明晰学考要求·精准复习 第二部分 基础知识梳理·全面提升 第三部分 考点精讲精练·对点突破 考点01 人工智能 考点02 机器学习 考点03 深度学习 考点04 人工智能、机器学习和深度学习的关系 考点05 人工智能应用案例 第四部分 实战能力训练·满分必刷 专题 考试内容要求 对应学业质量水平 人工智能 1.知道人工智能基本概念 2.了解人工智能发展简史 3.知道机器学习、深度学习的概念和基本原理 4.知道人工智能的主要研究领域和应用实例 5.知道人工智能与大数据、云计算的关系 1.通过人工智能典型案例的剖析，了解人工智能技术，了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力，认识人工智能在信息社会中的重要作用。 一、人工智能基础知识 人工智能是计算机科学的一个分支，主要研究利用数字计算机或者数字计算机控制的机器 、 和 人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 人工智能涉及到 、 、 、机器视觉等多个领域，目的是让机器能够自主地解决问题和完成复杂任务。 人工智能分为 和 。弱人工智能一般指实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推理和解决问题。强人工智能是指真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器。 【归纳】人工智能基本概念还包括：计算机视觉、智能机器人、专家系统、知识表示与推理等。人工智能旨在通过模拟人类智能，使计算机能够完成学习、推理、感知、识别、决策等任务。 二、认识人工智能 （1）搜索：根据问题的实际，不断寻找可利用的知识， 一条推理路线解决问题，这个过程就是搜索。 （2）盲目搜索：一般适用于求解比较简单的问题，它是按预定的 进行搜索，而不考虑问题本身特性的搜索。 （3）启发式搜索：在搜索过程中加入 等启发信息，不断自动调整搜索方向，加速求解进程。 典型案例： 搜索：在谷歌上输入“健康饮食”来查找相关文章。 盲目搜索：在棋类游戏中，尝试所有可能的走法，如国际象棋中的暴力搜索。 启发式搜索：使用谷歌地图的路径规划功能，找到从家到公司的最短路线。 【归纳】在实际应用中，搜索方法的选择取决于问题的复杂度和特性。盲目搜索适用于问题较为简单且搜索空间较小的情况。启发式搜索则适用于问题复杂、搜索空间庞大且需要高效求解的情况。 三、人工智能发展史 人工智能的发展史可以追溯到20世纪50年代，以下是其主要的发展阶段： （1）起源与早期探索（1950s-1960s） ， 提出了图灵测试，作为判断机器是否具有智能的标准。 图灵测试旨在判断机器是否具有智能，测试的核心是看机器是否能在语言交流中模仿人类，以至于评判者无法区分其回复是来自人还是机器。包含以下几个关键要素： 1.评判者与被测试的机器和另一个人类通过打字的方式进行交流。 2.评判者提出问题，机器和人类分别给出回答。 3.如果评判者无法准确判断出哪个回答来自机器，哪个回答来自人类，那么机器就被认为通过了图灵测试，具有类似人类的智能表现。 图灵测试有一定的局限性，比如不能全面衡量机器的智能水平，且评判结果受评判者主观判断的影响较大。 1956年，约翰·麦卡锡等人在 上首次提出了“人工智能”这一术语。 （2）知识与专家系统的兴起（1960s-1970s） （3）知识工程与机器学习（1980s-1990s） 1980s：机器学习领域开始兴起，如反向传播算法的提出，推动了 的发展。 1990s：互联网的普及为人工智能提供了海量数据，推动了 和信息检索技术的发展。 机器学习算法如支持向量机（SVM）和决策树等得到广泛应用。 （4）大数据与深度学习（2000s-2010s） 2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成绩，标志着深度学习时代的到来。 （5）AI的爆发与应用（2010s-至今） 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得显著成果。 AI技术开始广泛应用于 、 、 、 等行业。 【归纳】人工智能的发展历程是与计算能力、数据量、算法创新以及社会需求紧密相关的。 四、揭秘智能算法 （1）机器学习 机器学习是人工智能的核心之一，它使计算机系统能够从数据中学习和改进， 或实现人类的学习行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而 完善自身的性能。机器学习算法使用统计技术来使计算机能够“ ”数据， ，并做出决策或预测。涉及的学习类型有如下几种： 1.监督学习：算法通过带有标签的 进行学习，目标是 新数据。例如，通过一组标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件来训练模型。 2.无监督学习：算法处理没有标签的数据，旨在发现数据中的 。例如，将客户分成不同的群体，以便更好地了解他们的购买行为。 3.半监督学习：结合了 和 的方法，使用少量的标记数据和大量的未标记数据进行训练。 4.强化学习：算法通过与环境的交互来学习，根据其行为获得奖励或惩罚，目的是找到最大化奖励的策略。例如，训练一个机器人在未知环境中导航。 【归纳】机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、推荐系统、自然语言处理、自动驾驶汽车等领域。 （2）深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，它利用多层 来学习数据的复杂表示。 I.神经网络基础：神经网络是人工智能研究的热点之一，是一种 动物神经网络行为特征，进行并行 的算法模型。人工神经网络无须事先确定反映输入、输出之间 的数学方程，它通过自身的训练，学习某种规则，最终在给定输入时得到最接近期望输出的结果。 1.神经元（Neuron）：模拟生物神经元的基本单元，接收输入，进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。 2.激活函数（Activation Function）：用于引入非线性因素，使网络能够学习复杂的函数映射。 3.前向传播（Forward Propagation）：输入数据通过网络各层，逐层计算输出的过程。 4.反向传播（Back Propagation）：通过链式法则计算损失函数关于网络参数的梯度，并用于参数更新的过程。 5.损失函数（Loss Function）：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。 6.优化器（Optimizer）：用于更新网络参数以最小化损失函数等。 II.深度学习框架： TensorFlow、PyTorch、Keras等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的工具和API。 【归纳】深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等许多领域取得了突破性的进展，但同时也面临一些挑战，如模型解释性、计算资源消耗大、数据隐私等问题。 五、人工智能、机器学习、深度学习的关系 人工智能是包含机器学习和深度学习在内的一个广泛领域，它指的是使机器能够模拟人类智能行为的技术。机器学习是人工智能的一个 ，它通过算法让机器能够从数据中学习并做出决策。深度学习又是机器学习的一个 ，它利用神经网络进行学习，特别是深层神经网络，能够处理更复杂的数据和任务。 【注意】人工智能包含机器人学习和深度学习，机器学习包含深度学习。 六、人工智能与大数据、云计算的关系 人工智能与大数据、云计算的关系表现在以下几个方面： 1.大数据提供了人工智能训练的数据基础。 2.云计算为人工智能提供了强大的计算能力。 3.人工智能技术可以优化大数据分析的过程。 4.云计算平台促进了人工智能技术的普及和应用。 【归纳】人工智能依赖大数据作为训练基础，云计算提供弹性计算资源支持人工智能模型的训练与部署。大数据是人工智能的原材料，云计算是人工智能的算力保障。 练 考点01 人工智能 【典型例题1】 （2024-江苏）人工智能的简称是（ ） A．VR B．AI C．IT D．robot 【典型例题2】 （2024-浙江）下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A．人工智能就是机器学习 B．人工智能的发展会带来大规模失业 C．深度学习在自然语言处理领域表现出良好的性能 D．ChatGPT的核心技术是拥有强大的知识库和推理引擎 · 对点专攻 1.人工智能是指让机器（ ） A．完全自动化 B．具有和人脑相同的智能 C．完全替代人的智能 D．模拟、延伸、拓展人的智能 2.2022年6月，贵州省某医院医学影像科诊断医生，利用计算机智能医疗技术仅用5分钟，就为一名患者作出准确诊断。该院主要应用了下列哪项技术辅助诊断（ ） A．分布计算 B．自动控制 C．人工智能 D．远程教育 考点02 机器学习 【典型例题1】 （2024-全国）在人工智能中有一个研究分支，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善。这个研究分支叫（ ） A．专家系统 B．神经网路 C．机器学习 D．模式识别 【典型例题2】 （2024-云南）下列关于人工智能中机器学习、深度学习的说法错误的是（ ） A．深度学习的应用，帮助科学家们提高了地震预测的准确性 B．机器学习训练模型时，不需要使用数据 C．深度学习算法能够对自然语言进行处理，让计算机“理解”人类的语言文字 D．问答系统、机器翻译和文本分类可能使用了机器学习算法 · 对点专攻 1.张明用人工智能修复了古代清明上河图的繁华景色影像片段，视频发出后，不少网友感叹“好像穿越了”，张明用到的核心技术是（ ） A．智能代理 B．语音识别 C．机器学习 D．生物特征识别 2.机器学习是一种人工智能的方法，其目标是（ ） A．使机器具备人类的智能 B．使机器能够自动学习和改进 C．使机器能够模拟人类的思维过程 D．使机器能够按照给定的规则执行任务 考点03 深度学习 【典型例题1】 （2024-云南）人工智能的运用，为各行各业的发展提供了非常有利的技术条件。关于人工智能，下列说法正确的是（ ） A．人工智能可以完全替代人的工作 B．AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，其核心算法是基于神经网络的深度学习 C．为使道路更通畅，一些城市开始采用智能系统分析、调整各路口红绿灯的时长，从而增加车辆的通行速度，这项技术属于人工智能在智能物流领域的应用 D．目前市面上许多词典笔都具备语音翻译功能，该功能主要使用了人工智能领域的人脸识别技术 【典型例题2】 （2024-全国）关于人工智能技术的如下说法不正确的是（ ） A．线上学习平台具有点播、回看等功能，是应用了视频识别技术 B．智能手机能从上万张照片中选出包含某个人的照片,是应用了深度学习技术 C．对着智能音箱说“听音乐”,智能音箱就播放歌曲，是应用了语音识别技术 D．公司使用人脸识别考勤机，员工通过“刷脸"完成上下班考勤，是应用了生物特征识别技术 · 对点专攻 1.机器学习是人工智能的核心研究领域之一，下列关于机器学习不正确的是（ ） A．机器学习的一般过程有:采集数据、建立模型、验证模型、评估模型、应用模型 B．机器学习的应用领域有很多，如:制造业、零售业、保健与生命科学等 C．机器学习是深度学习领域的一个研究方向 D．机器学习可以分为监督学习和无监督学习 2.人工智能技术革命的研究正在经历快速变革，各方面的研究共同掀起了人工智能研究的热朝，主要的研究趋势有大规模的机器学习、强化学习和（ ） A．合作学习 B．研究学习 C．深度学习 D．网络学习 考点04 人工智能、机器学习和深度学习的关系 【典型例题1】 （2024-江苏）下列关于人工智能、机器学习、深度学习关系描述正确的是（ ） A．机器学习和深度学习分属于人工智能的不同领域 B．人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习 C．机器学习和深度学习的交叉领域即为人工智能 D．机器学习是深度学习研究领域重要的分支之一 【典型例题2】 （2023-江苏）下列能正确表达人工智能、机器学习、深度学习之间关系的是（ ） A． B． C． D． · 对点专攻 1.某短视频平台的智能推荐算法利用机器学习，从海量数据中挖掘用户的兴趣和喜好，向用户进行个性化推荐。下列关于机器学习的说法，正确的是（ ） A．需要构造知识库 B．需要进行逻辑推理 C．人工智能就是机器学习 D．机器学习是基于数据驱动的人工智能 2.机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。下列哪项不属于机器学习的应用领域（ ） A．图像识别 B．语音识别 C．自然语言处理 D．逻辑推理 考点05 人工智能应用案例 【典型例题1】 （2023-贵州）人工智能的应用改善了我们的学习和生活，下列选项中不属于人工智能领域的是（ ） A．用扫地机器人打扫房间 B．无人驾驶汽车 C．人脸识别开门 D．用遥控器打开电视 （2024-全国）在微信中使用语音输入汉字，属于人工智能中（ ）技术的应用。 A．光学字符识别 B．人脸识别 C．指纹识别 D．声音识别 · 对点专攻 1.下列信息系统中，使用了人工智能技术的有（ ） ①人机对弈 ②网银转账 ③无人汽车驾驶 ④人脸识别 ⑤热水器根据设定水温自动加热 ⑥手机播放视频 A．①③④ B．①③⑤ C．②③④ D．①③⑥ 2.智能问诊是人工智能技术在医疗领域的重要应用，机器可以代替医生与患者对话，了解患者的病情，并可以根据患者的反馈进一步提出反问或追问，从而获得更多有利于医生做出专业诊疗判断的关键信息。该诊断系统属于（ ） A．专家系统 B．数据分析 C．机器翻译 D．数据挖掘 1、计算机的诞生为通过机器来模拟人类智能提供了无限的想象空间，促进了人工智能的发展。图灵为此进行了深入的思考，发表论文《计算机器和智能》，提出了著名的（ ），被人尊称为“人工智能之父”。 A：图灵机 B：信息论 C：图灵测试 D：人工智能 2、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A：图灵测试是测试机器是否具有智能的唯一方法 B：人工智能系统无法进行创造性工作，它们只能执行预先设置的任务 C：将“沃森”的智能能力从益智游戏移植到医疗领域，属于跨领域人工智能的应用 D：通过模仿人类大脑中神经元之间的交互进行认知推理属于行为主义人工智能 3、下列哪项不是人工智能带来的社会挑战（ ） A：失业问题 B：数据隐私泄露 C：算法偏见 D：提高生活质量 4、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A：人工智能的实现都需要事先手工构造知识库 B：深度学习需从海量数据出发，学习数据中蕴含的概念或模式 C：人机协同的太空机器人，机器智能是其智能回路的总开关 D：人工智能改善生活、促进经济，可以无限制发展 5、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A：深度学习是通过“交互—反馈”来刻画智能的 B：符号主义认为人工智能源于数据的逻辑推理 C：混合增强型人工智能中以人工智能为主，人类智能为辅助 D：人工智能的发展不会威胁人类安全 6、按照学习方式的不同，下列不属于机器学习方式的是（ ） A：自主学习 B：无监督学习 C：半监督学习 D：有监督学习 7、机器学习的实现是通过在计算机中存储历史数据，应用机器学习算法对这些数据进行处理（称为训练），处理的结果（称为模型）可以被用来对新输入的数据特性进行推测（称为预测）。图是机器学习示意图。下列说法正确的是（ ） A：①训练 ②输入 ③预测 B：①输入 ②训练 ③预测 C：①预测 ②输入 ③训练 D：①输入 ②预测 ③训练 8、下列应用场景中，关于人工智能深度学习的描述，错误的是（ ） A：由于机器人必须处理现实世界中的大量、多样性数据，所以深度学习算法要为机器人执行的每一项工作编写一个全新的算法。 B：人们可利用深度学习算法判断互联网上大量的博客、研究论文等信息来源的真实性。 C：深度学习可以由机器自己完成特征提取。 D：基于深度学习的图像分类是一种能够对图像进行自动识别和分类的机器学习技术，可用来识别和分类图像中存在的物体、场景、表情等内容，极大地提高了图像分类效率。 9、深度学习与机器学习既有联系，又有区别，下列说法不正确的是（ ） A：深度学习算法需要大量数据才能完美理解它 B：机器学习算法可以在低端机器上运行 C：大多数机器学习算法的性能取决于特征识别和特征提取的准确程度 D：深度学习算法比起机器学习来说,只需要很少的时间来训练 10、下列关于人工智能、机器学习、深度学习关系描述正确的是（ ） A：机器学习和深度学习分属于人工智能的不同领域 B：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习 C：机器学习和深度学习的交叉领域即为人工智能 D：机器学习是深度学习研究领域重要的分支之一 11、下列选项中，不能体现人工智能应用的有（ ） A：使用微信插件将语音信息转换成文本 B：手机拍照，并通过微信分享至朋友圈 C：疫情期间，学校使用人体测温筛检仪，迅速发现体温异常者 D：全自动擦窗机器人可以模拟人工擦窗、自动探测窗框 12、人工智能应用改善了我们的学习和生活，下列选项中不属于人工智能领域的是（ ） A：用扫地机器人打扫房间 B：无人驾驶汽车 C：人脸识别开门 D：用遥控器打开电视 13、王老师在教学与生活中经常使用电脑，请判断他使用的技术中，不属于人工智能应用范畴的是（ ） A：用手写板输入汉字 B：用耳麦进行语音对话 C：将纸质试卷扫描并借助OCR软件识别成电子文档 D：用翻译软件将一篇英文稿件翻译成中文 14、智能停车场、二维码的使用、手机Siri功能的应用等等，人工智能技术的广泛应用正在影响人们的日常生活。下列不属于人工智能应用的是（ ） A：微信的语音转换文字功能 B：手机银行登录时的人脸识别验证 C：足球机器人能够模拟足球运动员进行足球比赛 D：通过5G网络视频电话 15、下列选项体现人工智能应用的是（ ）。 ①测温仪以非接触、无感知方式快速定位体温较高者 ②小夜灯能够感应到人走动，人来灯亮，人走灯灭 ③车辆进出停车场时，通过车牌识别自动完成车辆停车计费共工作 ④使用3D打印机打印模型 ⑤英语口语测试进行人机对话 A：①②③④⑤ B：①②④⑤ C：①②③⑤ D：①③⑤ 原创精品资源学科网独家享有版权，侵权必究！2 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $$ 专题06 人工智能 目 录 第一部分 明晰学考要求·精准复习 第二部分 基础知识梳理·全面提升 第三部分 考点精讲精练·对点突破 考点01 人工智能 考点02 机器学习 考点03 深度学习 考点04 人工智能、机器学习和深度学习的关系 考点05 人工智能应用案例 第四部分 实战能力训练·满分必刷 专题 考试内容要求 对应学业质量水平 人工智能 1.知道人工智能基本概念 2.了解人工智能发展简史 3.知道机器学习、深度学习的概念和基本原理 4.知道人工智能的主要研究领域和应用实例 5.知道人工智能与大数据、云计算的关系 1.通过人工智能典型案例的剖析，了解人工智能技术，了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力，认识人工智能在信息社会中的重要作用。 一、人工智能基础知识 人工智能是计算机科学的一个分支，主要研究利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 人工智能涉及到机器学习、神经网络、自然语言处理、机器视觉等多个领域，目的是让机器能够自主地解决问题和完成复杂任务。 人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能一般指实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推理和解决问题。强人工智能是指真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器。 【归纳】人工智能基本概念还包括：计算机视觉、智能机器人、专家系统、知识表示与推理等。人工智能旨在通过模拟人类智能，使计算机能够完成学习、推理、感知、识别、决策等任务。 二、认识人工智能 （1）搜索：根据问题的实际，不断寻找可利用的知识，构造一条推理路线解决问题，这个过程就是搜索。 （2）盲目搜索：一般适用于求解比较简单的问题，它是按预定的控制策略进行搜索，而不考虑问题本身特性的搜索。 （3）启发式搜索：在搜索过程中加入估价函数等启发信息，不断自动调整搜索方向，加速求解进程。 典型案例： 搜索：在谷歌上输入“健康饮食”来查找相关文章。 盲目搜索：在棋类游戏中，尝试所有可能的走法，如国际象棋中的暴力搜索。 启发式搜索：使用谷歌地图的路径规划功能，找到从家到公司的最短路线。 【归纳】在实际应用中，搜索方法的选择取决于问题的复杂度和特性。盲目搜索适用于问题较为简单且搜索空间较小的情况。启发式搜索则适用于问题复杂、搜索空间庞大且需要高效求解的情况。 三、人工智能发展史 人工智能的发展史可以追溯到20世纪50年代，以下是其主要的发展阶段： （1）起源与早期探索（1950s-1960s） 1950年，艾伦·图灵提出了图灵测试，作为判断机器是否具有智能的标准。 图灵测试旨在判断机器是否具有智能，测试的核心是看机器是否能在语言交流中模仿人类，以至于评判者无法区分其回复是来自人还是机器。包含以下几个关键要素： 1.评判者与被测试的机器和另一个人类通过打字的方式进行交流。 2.评判者提出问题，机器和人类分别给出回答。 3.如果评判者无法准确判断出哪个回答来自机器，哪个回答来自人类，那么机器就被认为通过了图灵测试，具有类似人类的智能表现。 图灵测试有一定的局限性，比如不能全面衡量机器的智能水平，且评判结果受评判者主观判断的影响较大。 1956年，约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语。 （2）知识与专家系统的兴起（1960s-1970s） （3）知识工程与机器学习（1980s-1990s） 1980s：机器学习领域开始兴起，如反向传播算法的提出，推动了神经网络的发展。 1990s：互联网的普及为人工智能提供了海量数据，推动了自然语言处理和信息检索技术的发展。 机器学习算法如支持向量机（SVM）和决策树等得到广泛应用。 （4）大数据与深度学习（2000s-2010s） 2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成绩，标志着深度学习时代的到来。 （5）AI的爆发与应用（2010s-至今） 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得显著成果。 AI技术开始广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、金融分析、智能制造等行业。 【归纳】人工智能的发展历程是与计算能力、数据量、算法创新以及社会需求紧密相关的。 四、揭秘智能算法 （1）机器学习 机器学习是人工智能的核心之一，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，模拟或实现人类的学习行为，获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断完善自身的性能。机器学习算法使用统计技术来使计算机能够“学习”数据，识别模式，并做出决策或预测。涉及的学习类型有如下几种： 1.监督学习：算法通过带有标签的训练数据集进行学习，目标是预测或分类新数据。例如，通过一组标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件来训练模型。 2.无监督学习：算法处理没有标签的数据，旨在发现数据中的隐藏结构或模式。例如，将客户分成不同的群体，以便更好地了解他们的购买行为。 3.半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的方法，使用少量的标记数据和大量的未标记数据进行训练。 4.强化学习：算法通过与环境的交互来学习，根据其行为获得奖励或惩罚，目的是找到最大化奖励的策略。例如，训练一个机器人在未知环境中导航。 【归纳】机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、推荐系统、自然语言处理、自动驾驶汽车等领域。 （2）深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，它利用多层神经网络来学习数据的复杂表示。 I.神经网络基础：神经网络是人工智能研究的热点之一，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行并行信息处理的算法模型。人工神经网络无须事先确定反映输入、输出之间映射关系的数学方程，它通过自身的训练，学习某种规则，最终在给定输入时得到最接近期望输出的结果。 1.神经元（Neuron）：模拟生物神经元的基本单元，接收输入，进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。 2.激活函数（Activation Function）：用于引入非线性因素，使网络能够学习复杂的函数映射。 3.前向传播（Forward Propagation）：输入数据通过网络各层，逐层计算输出的过程。 4.反向传播（Back Propagation）：通过链式法则计算损失函数关于网络参数的梯度，并用于参数更新的过程。 5.损失函数（Loss Function）：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。 6.优化器（Optimizer）：用于更新网络参数以最小化损失函数等。 II.深度学习框架： TensorFlow、PyTorch、Keras等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的工具和API。 【归纳】深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等许多领域取得了突破性的进展，但同时也面临一些挑战，如模型解释性、计算资源消耗大、数据隐私等问题。 五、人工智能、机器学习、深度学习的关系 人工智能是包含机器学习和深度学习在内的一个广泛领域，它指的是使机器能够模拟人类智能行为的技术。机器学习是人工智能的一个子集，它通过算法让机器能够从数据中学习并做出决策。深度学习又是机器学习的一个子集，它利用神经网络进行学习，特别是深层神经网络，能够处理更复杂的数据和任务。 【注意】人工智能包含机器人学习和深度学习，机器学习包含深度学习。 六、人工智能与大数据、云计算的关系 人工智能与大数据、云计算的关系表现在以下几个方面： 1.大数据提供了人工智能训练的数据基础。 2.云计算为人工智能提供了强大的计算能力。 3.人工智能技术可以优化大数据分析的过程。 4.云计算平台促进了人工智能技术的普及和应用。 【归纳】人工智能依赖大数据作为训练基础，云计算提供弹性计算资源支持人工智能模型的训练与部署。大数据是人工智能的原材料，云计算是人工智能的算力保障。 练 考点01 人工智能 【典型例题1】 （2024-江苏）人工智能的简称是（ ） A．VR B．AI C．IT D．robot 【答案】B 【解题技巧】Artificial Intelligence：AI 【解析】本题考查人工智能概念。人工智能的简称是AI。VR是虚拟现实（Virtual Reality）的简称，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。IT是信息技术（InformationTechnology）的简称，主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。robot是机器人的英文单词。故答案为B选项。 【典型例题2】 （2024-浙江）下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A．人工智能就是机器学习 B．人工智能的发展会带来大规模失业 C．深度学习在自然语言处理领域表现出良好的性能 D．ChatGPT的核心技术是拥有强大的知识库和推理引擎 【答案】C 【解题技巧】深度学习的一个应用领域就是自然语言处理。 【解析】本题考查人工智能相关内容。A选项，机器学习是人工智能下的一个分支，选项错误。B选项，人工智能还会带来一些就业岗位如研发和维护智能销售系统、生产仓管机器人等，从长期来看科技带来的就业远大于失业，选项错误。C选项，深度学习在自然语言处理领域表现出良好的性能，选项正确。D选项，以强大的知识库和推理引擎是符号主义的人工智能的特征，ChatGPT是使用大量的语料库在训练模型，选项错误。故本题答案是C选项。 · 对点专攻 1.人工智能是指让机器（ ） A．完全自动化 B．具有和人脑相同的智能 C．完全替代人的智能 D．模拟、延伸、拓展人的智能 【答案】D 【解析】本题考查人工智能。人工智能的目标是模拟、延伸和拓展人类的智能，使机器能够执行一些复杂的任务，学习和适应环境，但并不意味着完全替代人类。故答案为：D。 2.2022年6月，贵州省某医院医学影像科诊断医生，利用计算机智能医疗技术仅用5分钟，就为一名患者作出准确诊断。该院主要应用了下列哪项技术辅助诊断（ ） A．分布计算 B．自动控制 C．人工智能 D．远程教育 【答案】C 【解析】本题考查人工智能技术的应用。人工智能研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如模式识别、医疗诊断、机器证明等，这些应用属于人工智能技术。故选C。 考点02 机器学习 【典型例题1】 （2024-全国）在人工智能中有一个研究分支，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善。这个研究分支叫（ ） A．专家系统 B．神经网路 C．机器学习 D．模式识别 【答案】C。 【解题技巧】自动获取知识和技能，实现自我完善。 【解析】本题考查人工智能。机器学习是人工智能的一个核心分支，涉及使用算法和统计模型使计算机系统能够自动地从数据中学习和改进，而无需进行显式的编程。机器学习算法广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，是近20多年兴起的一门多领域交叉学科。故选择C。 【典型例题2】 （2024-云南）下列关于人工智能中机器学习、深度学习的说法错误的是（ ） A．深度学习的应用，帮助科学家们提高了地震预测的准确性 B．机器学习训练模型时，不需要使用数据 C．深度学习算法能够对自然语言进行处理，让计算机“理解”人类的语言文字 D．问答系统、机器翻译和文本分类可能使用了机器学习算法 【答案】B 【解题技巧】机器学习的核心在于通过数据来训练模型。 【解析】本题考查人工智能。机器学习训练模型时，不需要使用数据。这个说法是错误的，因为机器学习的核心在于通过数据来训练模型，以便模型能够从数据中学习并进行预测或分类。其它选项均正确。故正确答案为：选项B。 · 对点专攻 1.张明用人工智能修复了古代清明上河图的繁华景色影像片段，视频发出后，不少网友感叹“好像穿越了”，张明用到的核心技术是（ ） A．智能代理 B．语音识别 C．机器学习 D．生物特征识别 【答案】C 【解析】本题考查的是人工智能。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。利用人工智能技术可以再现清明上河图的繁华景色，这用到的核心技术是机器学习。故选C。 2.机器学习是一种人工智能的方法，其目标是（ ） A．使机器具备人类的智能 B．使机器能够自动学习和改进 C．使机器能够模拟人类的思维过程 D．使机器能够按照给定的规则执行任务 【答案】B 【解析】本题考查人工智能相关内容。机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能，机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，其主要目标是使机器能够通过学习数据和经验，自动改进其性能，而无需明确编程。故本题答案是B选项。 考点03 深度学习 【典型例题1】 （2024-云南）人工智能的运用，为各行各业的发展提供了非常有利的技术条件。关于人工智能，下列说法正确的是（ ） A．人工智能可以完全替代人的工作 B．AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，其核心算法是基于神经网络的深度学习 C．为使道路更通畅，一些城市开始采用智能系统分析、调整各路口红绿灯的时长，从而增加车辆的通行速度，这项技术属于人工智能在智能物流领域的应用 D．目前市面上许多词典笔都具备语音翻译功能，该功能主要使用了人工智能领域的人脸识别技术 【答案】B 【解题技巧】AlphaGo通过深度学习大量的围棋棋局数据，不断自我训练和优化，从而能够在对弈中做出精准的决策。 【解析】本题考查人工智能相关内容。A选项，人工智能并不能完全替代人的工作。因为人类具有情感、创造力、判断力以及在复杂环境下的综合适应能力等，这些是人工智能目前难以完全具备的，选项错误。B选项，AlphaGo通过深度学习大量的围棋棋局数据，不断自我训练和优化，从而能够在对弈中做出精准的决策，选项正确。C选项，属于人工智能在智能交通领域的应用，而不是智能物流领域。D选项，主要使用的是人工智能领域的语音识别和机器翻译技术。故本题答案是B选项。 【典型例题2】 （2024-全国）关于人工智能技术的如下说法不正确的是（ ） A．线上学习平台具有点播、回看等功能，是应用了视频识别技术 B．智能手机能从上万张照片中选出包含某个人的照片,是应用了深度学习技术 C．对着智能音箱说“听音乐”,智能音箱就播放歌曲，是应用了语音识别技术 D．公司使用人脸识别考勤机，员工通过“刷脸"完成上下班考勤，是应用了生物特征识别技术 【答案】A 【解题技巧】线上学习平台观看视频不属于视频识别。 【解析】本题考查人工智能。“线上学习平台具有点播、回看等功能，是应用了视频识别技术”错误。识别视频中的物体属于视频识别。比如特斯拉汽车，通过前置摄像头进行视频拍摄，就可以分辨人、物、路、交通标志灯。警方采用视频识别技术，当被通缉人员出现在任一联网摄像头窗口下会被立即识别出来。线上学习平台观看视频不属于视频识别。故选择A。 · 对点专攻 1.机器学习是人工智能的核心研究领域之一，下列关于机器学习不正确的是（ ） A．机器学习的一般过程有:采集数据、建立模型、验证模型、评估模型、应用模型 B．机器学习的应用领域有很多，如:制造业、零售业、保健与生命科学等 C．机器学习是深度学习领域的一个研究方向 D．机器学习可以分为监督学习和无监督学习 【答案】C 【解析】本题考查的是机器学习。深度学习是机器学习的一个重要分支。深度学习通过引入多层神经网络，增加了模型的复杂度和表达能力，使其能够更好地适应大规模和高维度的数据。故本题应选C。 2.人工智能技术革命的研究正在经历快速变革，各方面的研究共同掀起了人工智能研究的热朝，主要的研究趋势有大规模的机器学习、强化学习和（ ） A．合作学习 B．研究学习 C．深度学习 D．网络学习 【答案】C 【解析】本题主要考查人工智能技术的应用。人工智能技术革命的研究正在经历快速变革，各方面的研究共同掀起了人工智能研究的热朝，主要的研究趋势有大规模的机器学习、强化学习和深度学习（深度学习是机器学习的一种），故本题选C选项。 考点04 人工智能、机器学习和深度学习的关系 【典型例题1】 （2024-江苏）下列关于人工智能、机器学习、深度学习关系描述正确的是（ ） A．机器学习和深度学习分属于人工智能的不同领域 B．人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习 C．机器学习和深度学习的交叉领域即为人工智能 D．机器学习是深度学习研究领域重要的分支之一 【答案】B 【解题技巧】人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。 【解析】本题考查人工智能相关内容。人工智能、机器学习、深度学习三者的关系是人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。ACD选项描述错误，B选项描述正确。故本题答案是B选项。 【典型例题2】 （2023-江苏）下列能正确表达人工智能、机器学习、深度学习之间关系的是（ ） A． B． C． D． 【答案】A 【解题技巧】人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。 【解析】本题考查人工智能相关内容。人工智能、机器学习、深度学习三者的关系是人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。故本题答案是A选项。 · 对点专攻 1.某短视频平台的智能推荐算法利用机器学习，从海量数据中挖掘用户的兴趣和喜好，向用户进行个性化推荐。下列关于机器学习的说法，正确的是（ ） A．需要构造知识库 B．需要进行逻辑推理 C．人工智能就是机器学习 D．机器学习是基于数据驱动的人工智能 【答案】D 【解析】本题考查机器学习。A选项错误，机器学习通常不需要显式构造知识库，而是通过从数据中学习模式和规律。B选项错误，机器学习并不依赖于传统的逻辑推理，而是通过学习数据中的模式和关系来做出预测或决策。C选项错误，虽然机器学习是人工智能的一部分，但人工智能不仅限于机器学习，还包括其他领域如专家系统、规则引擎等。D选项正确，机器学习是通过从大量数据中学习模式和规律，从而实现智能决策或预测的一种方法。故答案为：D。 2.机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。下列哪项不属于机器学习的应用领域（ ） A．图像识别 B．语音识别 C．自然语言处理 D．逻辑推理 【答案】D 【解析】本题考查机器学习。图像识别、语音识别和自然语言处理都是机器学习广泛应用的领域。图像识别让计算机理解和识别图像中的内容；语音识别使计算机能将人类语音转化为文字或执行指令；自然语言处理专注于让计算机理解和处理人类语言。而逻辑推理通常更多地依赖于明确的规则和逻辑关系，并非直接通过从数据中学习来实现，不属于机器学习的典型应用领域。故答案为：D。 考点05 人工智能应用案例 【典型例题1】 （2023-贵州）人工智能的应用改善了我们的学习和生活，下列选项中不属于人工智能领域的是（ ） A．用扫地机器人打扫房间 B．无人驾驶汽车 C．人脸识别开门 D．用遥控器打开电视 【答案】D 【解题技巧】遥控器是红外线遥控。 【解析】本题考查人工智能相关知识。人工智能是研究开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统等。用扫地机器人打扫房间，无人驾驶汽车，人脸识别都使用了人工智能技术。故选D。 （2024-全国）在微信中使用语音输入汉字，属于人工智能中（ ）技术的应用。 A．光学字符识别 B．人脸识别 C．指纹识别 D．声音识别 【答案】D 【解题技巧】声音识别是模式识别的一类，属于人工智能。 【解析】本题主要考查人工智能技术。人工智能研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在微信中使用语音输入汉字，属于人工智能中声音识别技术的应用。故选D。 · 对点专攻 1.下列信息系统中，使用了人工智能技术的有（ ） ①人机对弈 ②网银转账 ③无人汽车驾驶 ④人脸识别 ⑤热水器根据设定水温自动加热 ⑥手机播放视频 A．①③④ B．①③⑤ C．②③④ D．①③⑥ 【答案】A 【解析】本题考查人工智能技术。①人机对弈：人机对弈（如围棋、象棋等）使用了人工智能技术来模拟和对抗人类玩家。②网银转账：网银转账主要依靠传统的计算机技术和网络技术，并不涉及人工智能技术。③无人汽车驾驶：无人汽车驾驶使用了人工智能技术来实现自动驾驶和导航。④人脸识别：人脸识别技术使用了人工智能技术来进行图像处理和识别。⑤热水器根据设定水温自动加热：热水器根据设定水温自动加热主要依靠传统的控制技术，并不涉及人工智能技术。⑥手机播放视频：手机播放视频主要依靠传统的多媒体技术，并不涉及人工智能技术。故答案为：A。 2.智能问诊是人工智能技术在医疗领域的重要应用，机器可以代替医生与患者对话，了解患者的病情，并可以根据患者的反馈进一步提出反问或追问，从而获得更多有利于医生做出专业诊疗判断的关键信息。该诊断系统属于（ ） A．专家系统 B．数据分析 C．机器翻译 D．数据挖掘 【答案】A 【解析】本题主要考查人工智能相关知识。专家系统是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序；数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用；机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程；数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。智能问诊属于人工智能技术中的专家系统，故本题选A选项。 1、计算机的诞生为通过机器来模拟人类智能提供了无限的想象空间，促进了人工智能的发展。图灵为此进行了深入的思考，发表论文《计算机器和智能》，提出了著名的（ ），被人尊称为“人工智能之父”。 A：图灵机 B：信息论 C：图灵测试 D：人工智能 答案：C 解析：本题考查人工智能发展历史。图灵发表的论文《计算机器和智能》中提出了著名的图灵测试。图灵测试旨在判断机器是否能够表现出与人类相似的智能行为。通过让人类评判者与被测试的机器和人类进行交互，如果评判者无法区分机器和人类的回答，那么就认为机器具有了智能。故答案为：C。 2、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A：图灵测试是测试机器是否具有智能的唯一方法 B：人工智能系统无法进行创造性工作，它们只能执行预先设置的任务 C：将“沃森”的智能能力从益智游戏移植到医疗领域，属于跨领域人工智能的应用 D：通过模仿人类大脑中神经元之间的交互进行认知推理属于行为主义人工智能 答案：C 解析：本题考查人工智能。A说法是不正确的。图灵测试是一种测试机器是否具有智能的方法，但并不是唯一的方法。B说法也是片面的。虽然目前很多人工智能系统确实主要是基于预设规则和数据进行操作的，但随着技术的发展，已经有越来越多的人工智能系统展现出了一定的创造性，特别是在艺术、音乐和写作等领域。C说法是正确的。IBM的沃森系统是一个广泛应用的人工智能平台，它可以在多个领域进行应用，包括益智游戏、医疗、金融等。将沃森的智能能力从一个领域移植到另一个领域，正是跨领域人工智能应用的一个典型例子。D说法是不准确的。通过模仿人类大脑中神经元之间的交互进行认知推理，更多地与联结主义（或称为神经网络学派）相关，而不是行为主义。行为主义人工智能强调的是基于感知和行动，让机器在与环境的交互中学习并优化行为。故正确答案为选项C。 3、下列哪项不是人工智能带来的社会挑战（ ） A：失业问题 B：数据隐私泄露 C：算法偏见 D：提高生活质量 答案：D 解析：本题考查人工智能。虽然人工智能带来了诸多便利，但也引发了失业、数据隐私泄露和算法偏见等社会挑战。而提高生活质量是人工智能的一个主要目标，不属于挑战范畴。故正确答案为：选项D。 4、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A：人工智能的实现都需要事先手工构造知识库 B：深度学习需从海量数据出发，学习数据中蕴含的概念或模式 C：人机协同的太空机器人，机器智能是其智能回路的总开关 D：人工智能改善生活、促进经济，可以无限制发展 答案：B 解析：本题考查人工智能。 人工智能的实现不一定都需要事先手工构造知识库，错误； 深度学习需从海量数据出发，学习数据中蕴含的概念或模式，正确； 人机协同的太空机器人，人的智能应是其智能回路的总开关，错误； 人工智能改善生活、促进经济，但不能无限制发展，要考虑伦理道德等问题，错误；故答案为：B。 5、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ） A：深度学习是通过“交互—反馈”来刻画智能的 B：符号主义认为人工智能源于数据的逻辑推理 C：混合增强型人工智能中以人工智能为主，人类智能为辅助 D：人工智能的发展不会威胁人类安全 答案：B 解析：本题考查人工智能。行为主义是通过“交互-反馈”来刻画智能的，深度学习是联结主义的典型代表；混合增强型人工智能中以人类智能为主；人工智能的发展可能会威胁人类安全。故正确答案为：选项B。 6、按照学习方式的不同，下列不属于机器学习方式的是（ ） A：自主学习 B：无监督学习 C：半监督学习 D：有监督学习 答案：A 解析：本题考查人工智能相关内容。自主学习指的是学习者能够认知自己的知识、能力等缺陷，根据自身的学习能力、学习动机等要求，积极主动地调整自己的学习策略和努力程度，自主性地学习知识、技能和能力等行为。不属于机器学习方式。选A。 7、机器学习的实现是通过在计算机中存储历史数据，应用机器学习算法对这些数据进行处理（称为训练），处理的结果（称为模型）可以被用来对新输入的数据特性进行推测（称为预测）。图是机器学习示意图。下列说法正确的是（ ） A：①训练 ②输入 ③预测 B：①输入 ②训练 ③预测 C：①预测 ②输入 ③训练 D：①输入 ②预测 ③训练 答案：A 解析：本题考查机器学习的过程。首先通过对历史数据进行训练，形成模型。再将新的数据输入到该模型中，从而预测未知属性。故选A。 8、下列应用场景中，关于人工智能深度学习的描述，错误的是（ ） A：由于机器人必须处理现实世界中的大量、多样性数据，所以深度学习算法要为机器人执行的每一项工作编写一个全新的算法。 B：人们可利用深度学习算法判断互联网上大量的博客、研究论文等信息来源的真实性。 C：深度学习可以由机器自己完成特征提取。 D：基于深度学习的图像分类是一种能够对图像进行自动识别和分类的机器学习技术，可用来识别和分类图像中存在的物体、场景、表情等内容，极大地提高了图像分类效率。 答案：A 解析：本题考查深度学习相关内容。A这个描述是不准确的。深度学习算法并不需要为机器人执行的每一项工作编写全新的算法。深度学习模型的训练过程确实需要大量的、多样性的数据，但模型的训练一旦完成，它就可以用于处理与训练数据相似的任务。当然，对于全新的、与训练数据相差很大的任务，可能需要重新训练模型或调整模型参数，但这并不意味着需要为每一项工作编写全新的算法。故A错误。 9、深度学习与机器学习既有联系，又有区别，下列说法不正确的是（ ） A：深度学习算法需要大量数据才能完美理解它 B：机器学习算法可以在低端机器上运行 C：大多数机器学习算法的性能取决于特征识别和特征提取的准确程度 D：深度学习算法比起机器学习来说,只需要很少的时间来训练 答案：D 解析：本题考查机器学习和深度学习关系相关内容。深度学习需要长时间的运算来训练，故D错误。 10、下列关于人工智能、机器学习、深度学习关系描述正确的是（ ） A：机器学习和深度学习分属于人工智能的不同领域 B：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习 C：机器学习和深度学习的交叉领域即为人工智能 D：机器学习是深度学习研究领域重要的分支之一 答案：B 解析：本题考查人工智能相关内容。人工智能、机器学习、深度学习三者的关系是人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。ACD选项描述错误，B选项描述正确。故本题答案是B选项。 11、下列选项中，不能体现人工智能应用的有（ ） A：使用微信插件将语音信息转换成文本 B：手机拍照，并通过微信分享至朋友圈 C：疫情期间，学校使用人体测温筛检仪，迅速发现体温异常者 D：全自动擦窗机器人可以模拟人工擦窗、自动探测窗框 答案：B 解析：选项A、C和D都体现了人工智能的应用： 使用微信插件将语音信息转换成文本，这涉及语音识别技术。学校使用人体测温筛检仪迅速发现体温异常者，这涉及智能检测和数据分析，是人工智能的应用。全自动擦窗机器人可以模拟人工擦窗、自动探测窗框，这涉及机器人技术和智能控制，是人工智能的应用。 选项B只是手机拍照并通过微信分享至朋友圈，这只是基本的手机功能和社交软件的使用，不涉及人工智能技术。因此，选项B不能体现人工智能的应用。 12、人工智能应用改善了我们的学习和生活，下列选项中不属于人工智能领域的是（ ） A：用扫地机器人打扫房间 B：无人驾驶汽车 C：人脸识别开门 D：用遥控器打开电视 答案：D 解析：本题考查人工智能相关知识。人工智能是研究开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统等。用扫地机器人打扫房间，无人驾驶汽车，人脸识别都使用了人工智能技术。故选D。 13、王老师在教学与生活中经常使用电脑，请判断他使用的技术中，不属于人工智能应用范畴的是（ ） A：用手写板输入汉字 B：用耳麦进行语音对话 C：将纸质试卷扫描并借助OCR软件识别成电子文档 D：用翻译软件将一篇英文稿件翻译成中文 答案：B 解析：本题考查人工智能应用相关内容。B是设施设备的应用，不属于人工智能应用范畴。故选B。 14、智能停车场、二维码的使用、手机Siri功能的应用等等，人工智能技术的广泛应用正在影响人们的日常生活。下列不属于人工智能应用的是（ ） A：微信的语音转换文字功能 B：手机银行登录时的人脸识别验证 C：足球机器人能够模拟足球运动员进行足球比赛 D：通过5G网络视频电话 答案：D 解析：本题考查人工智能应用相关内容。D是通信技术，故选D。 15、下列选项体现人工智能应用的是（ ）。 ①测温仪以非接触、无感知方式快速定位体温较高者 ②小夜灯能够感应到人走动，人来灯亮，人走灯灭 ③车辆进出停车场时，通过车牌识别自动完成车辆停车计费共工作 ④使用3D打印机打印模型 ⑤英语口语测试进行人机对话 A：①②③④⑤ B：①②④⑤ C：①②③⑤ D：①③⑤ 答案：D 解析：本题考查人工智能应用相关内容。1里的快速定位体温较高者含人工智能；2是传感器；3是模式识别；4是打印机；5是语音识别，故选135，选D。 原创精品资源学科网独家享有版权，侵权必究！2 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $$