安徽工程大學《人工智能概論》2022-2023學年第一學期期末試卷

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2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家手動構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性2、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價值觀可能導致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響3、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設要訓練一個大規(guī)模的深度學習模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設備在加速模型訓練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA4、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設要訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡層數(shù)B.減少訓練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)D.降低學習率5、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是6、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關(guān)于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調(diào)，就能適應新的任務，無需額外的訓練數(shù)據(jù)B.預訓練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務需求進行調(diào)整和優(yōu)化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優(yōu)的效果7、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學習可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設計D.機器人的硬件性能8、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設要訓練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量9、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費行為進行分組，假設數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進行分組D.隨機聚類算法，隨機分配數(shù)據(jù)到不同組10、在人工智能的圖像生成任務中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學習數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡（GAN），因此在實際應用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復雜的自然圖像11、在人工智能的圖像超分辨率任務中，假設需要將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學習的超分辨率模型，學習圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像12、情感計算是人工智能的一個新興領(lǐng)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(guān)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(lǐng)域C.目前的情感計算技術(shù)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、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性14、人工智能在教育領(lǐng)域的應用有望實現(xiàn)個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應用可能會導致學生過度依賴技術(shù)，降低自主學習能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題15、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習慣和環(huán)境條件，自動調(diào)整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機器學習算法，實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能中的可解釋性問題。2、（本題5分）談談人工智能在智能項目風險評估中的應用。3、（本題5分）解釋人工智能在設備維護和預測性維修中的技術(shù)。4、（本題5分）談談人工智能在智能創(chuàng)新潛力評估中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Scikit-learn中的K近鄰算法，對文本數(shù)據(jù)進行分類，如新聞分類、郵件分類等。提取文本的特征向量，分析不同距離度量和K值對分類結(jié)果的影響，選擇最優(yōu)的參數(shù)組合提高分類準確率。2、（本題5分）借助Python的強化學習框架，讓智能體學習玩一個簡單的游戲（如貪吃蛇或FlappyBird）。設計合適的獎勵機制和狀態(tài)表示，觀察智能體的游戲水平提升過程。3、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用支持向量機（SVM）算法對一個醫(yī)學數(shù)據(jù)集進行疾病診斷分類。探索不同的核函數(shù)和參數(shù)選擇對分類準確率的影響。4、（本題5分）使用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)AffinityPropagation聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類，分析算法在不同類型數(shù)據(jù)上的適用性。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于強化學習的自動駕駛汽車控制模型。在模擬環(huán)境中訓練汽車學會遵守交通規(guī)則，安全行駛。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一