安徽工業(yè)大學(xué)《人工智能技術(shù)及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁安徽工業(yè)大學(xué)《人工智能技術(shù)及其應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(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批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機(jī)生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束2、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，如風(fēng)險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險和預(yù)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(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機(jī)構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求3、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個圖像分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標(biāo)時不需要考慮具體的應(yīng)用場景和需求4、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求5、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6、人工智能中的無人駕駛技術(shù)面臨著眾多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)我們在討論無人駕駛汽車的責(zé)任歸屬問題，以下關(guān)于無人駕駛責(zé)任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責(zé)任的判定應(yīng)該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔(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7、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是8、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量9、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)隱私的同時實現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個模型。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10、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)時間、答題情況等B.收集學(xué)生的個人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績，了解其知識掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好11、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題，其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義，不準(zhǔn)確的是（）A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計算機(jī)像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復(fù)雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實現(xiàn)對特定任務(wù)的預(yù)測和決策，不涉及對智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識、進(jìn)行推理和決策，并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體12、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場景中做出完美的決策，不會出現(xiàn)錯誤C.自動駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實時的環(huán)境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患13、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn)，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，提供相應(yīng)的激勵和支持C.人工智能驅(qū)動的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色，實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)，創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗14、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢，同時能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機(jī)（SVM）15、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對新的數(shù)據(jù)預(yù)測不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜16、自然語言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解。在這個過程中，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，以下說法哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息17、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)18、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇19、在人工智能的情感分析任務(wù)中，比如分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結(jié)構(gòu)D.基于語義網(wǎng)絡(luò)20、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)21、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要22、在人工智能的情感識別中，假設(shè)要從一段較長的語音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語音的韻律特征，如語調(diào)、語速B.只關(guān)注語音的內(nèi)容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對語音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語音23、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時保持圖像的細(xì)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(xué)習(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)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(jìn)行簡單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像24、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進(jìn)行分類B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類25、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組，假設(shè)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(jìn)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(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在林業(yè)和生態(tài)保護(hù)中的作用。2、（本題5分）說明人工智能在庫存管理和供應(yīng)鏈預(yù)測中的優(yōu)勢。3、（本題5分）解釋人工智能中的數(shù)據(jù)偏見問題。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新項目評估中的方法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫人才職業(yè)規(guī)劃系統(tǒng)，討論其如何為繪畫人才規(guī)劃職業(yè)道路。2、（本題5分）考察某智能民間戲曲文化傳承效果監(jiān)測系統(tǒng)中人工智能的監(jiān)測指標(biāo)和反饋機(jī)制。3、（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(zhǔn)定位目標(biāo)受眾和提高廣告效果。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視制作成本預(yù)測系統(tǒng)，分析其如何準(zhǔn)確預(yù)測制作成本。5、（本題5分）研究一個基于人工智能的傳統(tǒng)