河南推拿職業(yè)學(xué)院《人工智能計(jì)算》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(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)我們要利用深度學(xué)習(xí)模型診斷肺部CT影像中的結(jié)節(jié)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)獲得準(zhǔn)確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對(duì)于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估2、人工智能中的聚類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對(duì)一組客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。以下關(guān)于聚類(lèi)算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法是一種常見(jiàn)的聚類(lèi)算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類(lèi)算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類(lèi)算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場(chǎng)景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類(lèi)結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響3、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問(wèn)題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)4、人工智能中的專(zhuān)家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專(zhuān)家系統(tǒng)，需要將專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專(zhuān)家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專(zhuān)家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專(zhuān)家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需要大量的時(shí)間和專(zhuān)業(yè)知識(shí)D.專(zhuān)家系統(tǒng)一旦開(kāi)發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)5、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)6、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，具有很強(qiáng)的語(yǔ)言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無(wú)需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語(yǔ)言生成能力很強(qiáng)，但在特定領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語(yǔ)言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果7、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語(yǔ)言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語(yǔ)法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問(wèn)題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒(méi)有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類(lèi)寫(xiě)作水平相當(dāng)?shù)奈恼?、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種熱門(mén)的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器組成，它們相互競(jìng)爭(zhēng)，共同提高生成效果B.生成器的目標(biāo)是盡量使生成的圖像與真實(shí)圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如音頻生成9、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要10、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車(chē)輛需要根據(jù)周?chē)h(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車(chē)輛面臨復(fù)雜的交通場(chǎng)景，包括多個(gè)車(chē)輛、行人、交通信號(hào)燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學(xué)習(xí)模型，自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策模式C.隨機(jī)決策，根據(jù)概率選擇行動(dòng)D.不考慮其他車(chē)輛和行人，只關(guān)注自身車(chē)輛的狀態(tài)11、在人工智能的藥物研發(fā)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計(jì)和篩選。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能最有助于找到潛在的有效分子結(jié)構(gòu)？（）A.分類(lèi)算法B.回歸分析C.聚類(lèi)分析D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)12、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，需要將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)和特定的文化背景知識(shí)。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專(zhuān)業(yè)性？（）A.使用通用的機(jī)器翻譯模型，不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識(shí)圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果，不考慮準(zhǔn)確性13、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實(shí)體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史人物和事件的知識(shí)圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對(duì)于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價(jià)值的？（）A.百科全書(shū)和歷史書(shū)籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個(gè)人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳聞14、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車(chē)輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素15、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)剪枝、量化和低秩分解等方法實(shí)現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會(huì)導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計(jì)算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對(duì)于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義16、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果，以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能17、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶(hù)信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶(hù)的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類(lèi)專(zhuān)家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率18、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識(shí)蒸餾，將大模型的知識(shí)傳遞給小模型D.以上都是19、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶(hù)問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解。在這個(gè)過(guò)程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說(shuō)法哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.可以通過(guò)對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時(shí)效果都很好D.詞向量的計(jì)算可以基于單詞的上下文信息20、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇21、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會(huì)引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)的爭(zhēng)議？（）A.基于已有作品的風(fēng)格進(jìn)行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術(shù)作品C.人類(lèi)藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能22、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠回答用戶(hù)各種問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個(gè)方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.建立一個(gè)龐大的知識(shí)庫(kù)，涵蓋各種常見(jiàn)問(wèn)題和答案B.運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù)，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶(hù)的反饋，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語(yǔ)言模型進(jìn)行融合，提高回答的多樣性23、在人工智能的圖像識(shí)別模型中，假設(shè)需要提高模型對(duì)不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能有效？（）A.隨機(jī)改變圖像的亮度和對(duì)比度B.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是24、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.卷積層通過(guò)卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，CNN的性能一定會(huì)不斷提高D.可以通過(guò)調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)優(yōu)化CNN的性能25、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，各機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)需要集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谑袌?chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的策略。2、（本題5分）說(shuō)明文本分類(lèi)的方法和技術(shù)。3、（本題5分）說(shuō)明模擬退火算法的工作機(jī)制。4、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在哲學(xué)思考中的影響。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行電影劇本創(chuàng)作的嘗試，討論其情節(jié)構(gòu)思和人物塑造。2、（本題5分）研究一個(gè)基于人工智能的健身計(jì)劃制定系統(tǒng)，分析其個(gè)性化程度和訓(xùn)練效果。3、（本題5分）考察一個(gè)利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)的模型，分析其數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。4、（本題5分）考察一個(gè)利用人工智能進(jìn)行股票預(yù)測(cè)的系統(tǒng)，分析其數(shù)據(jù)來(lái)源、模型構(gòu)建和預(yù)測(cè)效果。5、（本題