武漢紡織大學(xué)《計(jì)算智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《計(jì)算智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)》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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同2、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類(lèi)，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類(lèi)效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.以上都有可能3、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測(cè)方法在處理高維、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類(lèi)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用4、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識(shí)的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求5、深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著成果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在該任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像特征提取和分類(lèi)，能有效識(shí)別動(dòng)物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以?xún)?yōu)化圖像識(shí)別模型的性能D.深度學(xué)習(xí)模型一旦訓(xùn)練完成，就無(wú)需再進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，能夠始終保持高精度6、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來(lái)提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類(lèi)醫(yī)生可能忽略的細(xì)微模式和特征，提高診斷的準(zhǔn)確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類(lèi)醫(yī)生，獨(dú)立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補(bǔ)充信息，幫助醫(yī)生做出更全面和準(zhǔn)確的診斷7、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在多種語(yǔ)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(xiě)的語(yǔ)法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過(guò)對(duì)大量雙語(yǔ)語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)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(wú)需人工干預(yù)和修正8、人工智能中的無(wú)人駕駛技術(shù)面臨著眾多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)我們?cè)谟懻摕o(wú)人駕駛汽車(chē)的責(zé)任歸屬問(wèn)題，以下關(guān)于無(wú)人駕駛責(zé)任的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.事故責(zé)任的判定應(yīng)該綜合考慮多種因素B.完全由無(wú)人駕駛汽車(chē)的制造商承擔(dān)責(zé)任C.法律法規(guī)需要隨著技術(shù)發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔(dān)一定責(zé)任9、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)10、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，例如整合多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.以上都是11、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設(shè)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)，以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理在該系統(tǒng)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解等技術(shù)有助于理解用戶(hù)輸入的問(wèn)題B.機(jī)器翻譯技術(shù)可以將用戶(hù)的問(wèn)題翻譯成其他語(yǔ)言，以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)和預(yù)訓(xùn)練模型，可以提高回答的準(zhǔn)確性和合理性D.自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠完美理解人類(lèi)語(yǔ)言的所有含義和語(yǔ)境，不會(huì)出現(xiàn)誤解12、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法13、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類(lèi)別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)14、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來(lái)欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器的性能會(huì)交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無(wú)需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性15、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來(lái)，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計(jì)算復(fù)雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準(zhǔn)確性16、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17、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)報(bào)表等信息。以下關(guān)于選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.選擇簡(jiǎn)單直觀的線性回歸算法，因?yàn)槠湟子诶斫夂徒忉孊.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運(yùn)用決策樹(shù)算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機(jī)選擇一種算法，碰碰運(yùn)氣18、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足，例如音樂(lè)生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂(lè)作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類(lèi)藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論19、在人工智能的語(yǔ)音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于語(yǔ)音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語(yǔ)音的特征，但音質(zhì)相對(duì)較差B.拼接合成方法生成的語(yǔ)音自然度高，但需要大量的語(yǔ)音庫(kù)支持C.深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語(yǔ)音生成D.語(yǔ)音合成的情感表達(dá)只能通過(guò)調(diào)整語(yǔ)音的音調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)20、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(gè)用于圖像分類(lèi)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(duì)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)算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在社會(huì)心理和行為研究中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋機(jī)器翻譯的原理和發(fā)展趨勢(shì)。3、（本題5分）解釋人工智能在圖像識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)。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)行智能藝術(shù)創(chuàng)作靈感激發(fā)系統(tǒng)，探討其如何為藝術(shù)家提供創(chuàng)作靈感。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行動(dòng)畫(huà)角色設(shè)計(jì)的項(xiàng)目，討論其形象創(chuàng)新和受眾接受度。3、（本題5分）以某智能珠寶鑒定系統(tǒng)為例，研究人工智能在寶石品質(zhì)評(píng)估和真?zhèn)舞b別中的作用。4、（本題5分）剖析某智能民間音樂(lè)創(chuàng)作風(fēng)格演變分析系統(tǒng)中人工智能的分析能力和歷史脈絡(luò)呈現(xiàn)。5、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能戲