人工智能中的专家系统是基于()构建的A. 深度学习算法B. 大量数据C. 专家知识和经验D. 强化学习机制

本题考查人工智能中专家系统的构建基础相关知识点。解题思路是明确专家系统的定义和特点，然后分析每个选项与专家系统构建的关系。

• 选项A：深度学习算法
  深度学习算法是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它主要通过大量的数据进行训练，自动学习数据中的模式和特征。而专家系统并不依赖于深度学习算法来构建，它更侧重于利用人类专家的知识和经验，所以选项A不符合。
• 选项B：大量数据
  大量数据通常是机器学习中基于数据驱动的方法所依赖的，例如深度学习、统计学习等。专家系统虽然也可能会使用一些数据，但它的核心不是基于大量数据进行学习，而是基于专家的知识和经验，所以选项B不符合。
• 选项C：专家知识和经验
  专家系统是一种基于知识的智能系统，它将领域内专家的知识和经验以一定的形式表示出来，并存储在知识库中。系统通过推理机对知识库中的知识进行推理和判断，从而解决领域内的问题。因此，专家系统是基于专家知识和经验构建的，选项C符合。
• 选项D：强化学习机制
  强化学习机制是一种通过智能体与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优行为策略的方法。它与专家系统的构建原理不同，专家系统主要是利用专家的知识和经验，而不是强化学习机制，所以选项D不符合。