北京交通大學(xué)《人工智能原理及應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
北京交通大學(xué)《人工智能原理及應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
北京交通大學(xué)《人工智能原理及應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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《人工智能原理及應(yīng)用》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體,例如在游戲中不斷提升能力,以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的?()A.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是2、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測(cè)試集上性能很差。為了緩解過(guò)擬合,以下哪種方法是有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù),如L1和L2正則化D.以上都是3、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作,同時(shí)具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用4、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中,比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域,要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè),以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用?()A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間5、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(duì)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(huì)產(chǎn)生重要影響?()A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)6、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作來(lái)獲取最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于解決序列決策問(wèn)題,如機(jī)器人控制和游戲策略制定C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有先驗(yàn)的了解,完全通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單快速,通常能夠在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的策略7、圖像識(shí)別是人工智能的常見(jiàn)應(yīng)用之一。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述,正確的是:()A.僅僅依靠像素級(jí)的特征提取就能實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別,無(wú)需考慮對(duì)象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中總是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最有效的特征,無(wú)需人工干預(yù)特征設(shè)計(jì)C.對(duì)于復(fù)雜的圖像場(chǎng)景,傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢(shì)D.圖像識(shí)別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響8、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中,冷啟動(dòng)問(wèn)題是指在新用戶或新物品加入時(shí)缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個(gè)新上線電商平臺(tái)的冷啟動(dòng)問(wèn)題,以下哪種策略最為有效?()A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用9、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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對(duì)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(guò)擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進(jìn)行分類B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法,自動(dòng)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(guò)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(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類10、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)一個(gè)農(nóng)場(chǎng)使用人工智能來(lái)監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象,采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型,優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷,自主管理農(nóng)場(chǎng)的所有生產(chǎn)活動(dòng)D.結(jié)合天氣預(yù)報(bào)和市場(chǎng)需求預(yù)測(cè),制定合理的種植計(jì)劃11、在人工智能的研究中,算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā),適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類型的問(wèn)題,沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度,與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)12、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的圖像識(shí)別任務(wù),以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始值,在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.能夠利用已有的知識(shí)和特征,減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)在任何情況下都能顯著提高新任務(wù)的模型性能D.需要根據(jù)新任務(wù)的特點(diǎn)選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略13、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素,優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的,不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息,動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑,提高配送效率14、在人工智能的算法中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法??紤]一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過(guò)程是隨機(jī)的,沒(méi)有任何規(guī)律可循15、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互,根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來(lái)找到最優(yōu)策略,計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動(dòng)作空間和高維度狀態(tài)空間的問(wèn)題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有任何先驗(yàn)知識(shí),完全依靠隨機(jī)探索來(lái)學(xué)習(xí)16、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)未來(lái)幾天的天氣情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值,保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序,增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性17、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗18、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中,例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度,以下哪個(gè)方面的考慮可能是至關(guān)重要的?()A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是19、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行供應(yīng)鏈優(yōu)化的項(xiàng)目中,例如預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫(kù)存管理和物流路徑規(guī)劃,以下哪種能力是人工智能系統(tǒng)需要具備的關(guān)鍵特性?()A.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力B.動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是20、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析大量的法律案例和條文,提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決,無(wú)需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性,但最終決策權(quán)仍在法官手中21、在人工智能的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中,當(dāng)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類語(yǔ)言的智能系統(tǒng),以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問(wèn)題時(shí),以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)?()A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義理解D.語(yǔ)用分析22、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中,為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性,以下哪個(gè)方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的?()A.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和更新B.自然語(yǔ)言處理模型的改進(jìn)C.對(duì)話流程的設(shè)計(jì)D.以上都是23、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.百科全書和歷史書籍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24、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過(guò)人工智能分配計(jì)算資源,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求,動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo),優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化,無(wú)需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解,不存在次優(yōu)情況25、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通流量和識(shí)別車輛類型的系統(tǒng),需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測(cè)和分類車輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場(chǎng)景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性?()A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)算法D.光流法二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在醫(yī)療資源分配和公平性保障中的策略。3、(本題5分)說(shuō)明人工智能研究中的責(zé)任和規(guī)范。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃中的應(yīng)用。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)行智能物流包裝優(yōu)化系統(tǒng),探討其如何根據(jù)貨物特性選擇合適包裝材料和方式。2、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的建筑能耗優(yōu)化方案,探討其節(jié)能效果和實(shí)施難度。3、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)人才評(píng)估與發(fā)展系統(tǒng),討論其如何評(píng)估音樂(lè)人才的潛力和發(fā)展方向。4、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影作品版權(quán)追蹤系統(tǒng),探討其如何跟蹤攝影作品的使用和傳播。5、(本題5分)研究一個(gè)基于人工智能的民間舞蹈文化元素提取系統(tǒng),評(píng)估其提取準(zhǔn)確性和應(yīng)用價(jià)值。四、操作題(本大

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