桂林學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)理論與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是2、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標(biāo)在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣3、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準(zhǔn)確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量4、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于預(yù)測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量5、在人工智能的音頻處理中，語音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度，以下關(guān)于語音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語音B.語音增強(qiáng)技術(shù)只對特定類型的噪聲有效，對復(fù)雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強(qiáng)的效果不受原始語音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響6、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成7、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型，選擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法8、在自然語言處理中，機(jī)器翻譯是一個重要的研究方向。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計(jì)分析來學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無需人工干預(yù)和修正9、在人工智能的應(yīng)用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更準(zhǔn)確的車輛狀態(tài)估計(jì)B.簡單地將各個傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，自動學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重10、在自然語言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對一段文本進(jìn)行語義分析，使用詞向量模型。以下關(guān)于詞向量的描述，正確的是：（）A.詞向量的維度越高，對詞語的表示就越精確，不會出現(xiàn)語義混淆B.不同的詞向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的詞向量不能相互轉(zhuǎn)換和比較C.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系，例如相似性和相關(guān)性D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化11、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測、圖像分類和語義分割是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)B.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展12、在人工智能的模型評估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結(jié)果的可靠性13、在人工智能的情感計(jì)算領(lǐng)域，除了文本和語音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r分析人類面部表情來推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下哪種方法在準(zhǔn)確性和實(shí)時性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當(dāng)14、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理15、在人工智能的應(yīng)用于教育領(lǐng)域，個性化學(xué)習(xí)是一個重要的方向。假設(shè)我們要為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑推薦，以下關(guān)于個性化學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.需要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和特點(diǎn)進(jìn)行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和效果D.要考慮學(xué)生的興趣和能力差異16、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用中，比如訓(xùn)練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設(shè)計(jì)B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度D.以上都是17、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用18、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤19、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是20、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護(hù)，確保人臉識別數(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應(yīng)該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中，表達(dá)自己的意見和關(guān)切二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明人工智能在質(zhì)量改進(jìn)和持續(xù)優(yōu)化中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在智能績效數(shù)據(jù)分析中的方法。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谌瞬耪衅钢械膽?yīng)用。4、（本題5分）說明人工智能在產(chǎn)品研發(fā)和創(chuàng)新管理中的貢獻(xiàn)。5、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領(lǐng)域。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能民俗文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃系統(tǒng)為例，探討人工智能在園區(qū)布局和功能分區(qū)方面的應(yīng)用。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能裝修設(shè)計(jì)系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)用戶需求和房屋結(jié)構(gòu)生成設(shè)計(jì)方案。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的天氣預(yù)報系統(tǒng)，評估其預(yù)測精度和改進(jìn)空間。4、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能攝影作品展覽效果評估系統(tǒng)，探討其如何評估攝影作品展覽的效果。5、（本題5分）研究一個利用人工智能進(jìn)行寵物健康監(jiān)測的案例，包括生理數(shù)據(jù)監(jiān)測和疾病預(yù)警。四、操作題（本大題共