根据2025年高考信息技术考试大纲及相关资料，人工智能基础的考查重点主要集中在以下几个方面，结合真题命题趋势和知识框架分析如下：

一、核心概念与基础理论

1. 人工智能的定义与分类

  • 考查人工智能的基本概念（如模拟人类智能的技术科学）、发展历程（符号主义、连接主义、行为主义三大流派）及其应用领域（如自然语言处理、计算机视觉）。
  • 分类方法：如监督学习、无监督学习、强化学习的区别与应用场景。

    • 2. 关键技术与算法

  • 机器学习基础：监督学习（线性回归、决策树）、非监督学习（聚类算法如K-means）的核心原理及实例分析。
  • 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的基本结构及其在图像识别、语音处理中的应用。
  • 搜索与优化算法：启发式搜索（A算法）、代价树的计算方法（最大代价法、和代价法）。

    • 二、实际应用与案例分析

    1. 智能信息处理技术

  • 自然语言处理（文本分类、机器翻译）、计算机视觉（图像识别、目标检测）、语音识别与合成的实际场景应用。
  • 案例分析题可能涉及推荐系统、自动驾驶、医疗诊断等领域的AI技术实现。

    • 2. 跨学科融合与社会热点

  • AI在医疗、教育、金融等领域的创新应用，结合大数据分析（如疫情预测、个性化学习）。
  • 结合与社会影响：如隐私保护、AI对就业的影响、算法偏见等开放性论述题。

    • 三、算法实现与程序思维

    1. 编程与逻辑推理

  • 简单算法的实现（如排序、搜索算法）及流程图绘制。
  • Python语言基础：利用编程解决实际问题（如数据清洗、特征提取）。

    • 2. 数据处理与分析

  • 数据可视化、表格处理（Excel或Python库）在AI中的应用，例如通过图表展示机器学习模型的性能。

    • 四、与法律规范

    1. AI与安全

  • 考查信息安全意识（如数据加密、病毒防范）、AI技术的法律法规（如个人信息保护法）。
  • 开放性题目可能要求考生提出AI框架或分析技术发展的双刃剑效应。

    • 五、命题形式与备考建议

    1. 题型分布

  • 选择题：基础概念辨析（如AI流派、算法类型）。
  • 简答题：技术原理简述（如CNN工作原理）、实际应用场景分析。
  • 综合应用题：结合编程或数据分析解决具体问题（如设计一个简单的推荐系统）。

    • 2. 备考策略

  • 重点掌握教材中AI基础章节，结合课后习题和历年真题训练。
  • 关注社会热点（如ChatGPT、自动驾驶）的技术原理与讨论。

    • 高考信息技术中的人工智能考查强调“理论+实践+”的综合能力，需学生不仅理解技术原理，还需结合实例分析社会影响。建议考生通过模拟题训练逻辑表达和跨学科思维，同时关注最新技术动态与政策导向。