安徽大學《人工智能實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《人工智能實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關注。以下關于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業(yè)結構的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術的發(fā)展應該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮2、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.樸素貝葉斯3、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結合使用以提高分割效果4、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟、體育等類別。假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數(shù)類進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓練模型，不做處理D.只關注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別5、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個深度學習模型在醫(yī)療診斷中做出了關鍵決策，但無法解釋其決策的依據(jù)。這可能會帶來哪些潛在的風險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結果B.模型的準確率可能會下降C.模型的訓練時間可能會增加D.模型的復雜度可能會降低6、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設我們已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下關于遷移學習的說法，哪一項是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調整B.只需要對模型的最后幾層進行重新訓練C.遷移學習一定能提高新任務的性能D.原模型的架構和新任務必須完全相同7、在計算機視覺中，以下哪種任務需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.圖像生成8、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮9、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓練模型和尋找最優(yōu)解。假設要訓練一個復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應矩估計（Adam）算法，能夠自動調整學習率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結構，需要進行實驗和比較10、在人工智能的藝術創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關于作品原創(chuàng)性和版權的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能11、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關于自動駕駛中的人工智能技術，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素12、情感計算是人工智能的一個新興領域，旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設要開發(fā)一個能夠識別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關于情感計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過分析語音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計算的應用可以包括心理咨詢、客戶服務等領域C.目前的情感計算技術已經(jīng)能夠準確無誤地識別和理解所有復雜的人類情感D.情感模型的訓練需要大量標注了情感標簽的數(shù)據(jù)13、人工智能在自動駕駛領域有重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于自動駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車的決策完全依賴于預先設定的規(guī)則和算法，不具備自主學習和適應能力B.復雜的交通環(huán)境和意外情況不會對自動駕駛汽車的決策造成困難，因為其具有完美的感知和預測能力C.自動駕駛汽車在決策時需要綜合考慮多種因素，如交通規(guī)則、行人行為和車輛狀態(tài)等D.人類駕駛員的干預對自動駕駛汽車的決策沒有任何幫助，反而可能導致系統(tǒng)混亂14、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像15、人工智能在金融領域的應用越來越廣泛，如風險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關于人工智能在金融領域應用的描述，不準確的是（）A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準確地評估風險和預測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領域的應用完全消除了風險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機構在采用人工智能技術時，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求16、人工智能在社交媒體的內容管理中發(fā)揮作用。假設一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術和機器學習算法，識別不良內容B.不斷學習和更新不良信息的模式，提高過濾的準確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴格程度和用戶體驗，避免誤判正常內容17、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態(tài)信息來準確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析18、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性。假設要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結構化文本數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的分類方法C.基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡方法D.人工閱讀和判斷19、在人工智能的強化學習應用中，比如訓練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學習效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設計B.策略網(wǎng)絡的架構C.環(huán)境的復雜度D.以上都是20、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和生成人類語言。以下關于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應用之一，但目前的機器翻譯質量已經(jīng)完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結構復雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能設備預防性維護中的方法。2、（本題5分）談談人工智能在市場營銷中的策略。3、（本題5分）談談文本分類的常見算法和模型。4、（本題5分）說明人工智能在音頻處理和音樂創(chuàng)作中的探索。5、（本題5分）簡述人工智能中的知識表示方法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析一個基于人工智能的智能招聘系統(tǒng)，探討其如何篩選簡歷和評估候選人。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能攝影作品版權追蹤系統(tǒng)，探討其如何跟蹤攝影作品的使用和傳播。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法字體設計系統(tǒng)，探討其如何設計獨特的書法字體。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲比賽策劃與推廣系統(tǒng)，分析其如何策劃和推廣戲曲比賽。5、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能廣告投放系統(tǒng)，分析其如何精準定位目標受眾和提高廣告效果。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)