成都大學《智能算法應用開發(fā)》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁成都大學《智能算法應用開發(fā)》

2021-2022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、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進行人工干預2、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。以下關于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機構之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應用D.聯(lián)邦學習技術已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術挑戰(zhàn)和安全風險3、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設評估一個分類模型，以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標4、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生成逼真的藝術圖像，以下關于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量的圖像，無需判別器的參與D.調整生成器和判別器的網(wǎng)絡結構和參數(shù)，可以影響生成圖像的質量和多樣性5、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6、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質量檢測方面有廣泛應用。假設要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正7、人工智能在金融領域的風險評估和欺詐檢測中發(fā)揮著重要作用。假設要構建一個系統(tǒng)來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實時分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術或方法在處理這種實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)時最為有效？（）A.實時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗的規(guī)則判斷D.隨機抽樣檢查8、在人工智能的圖像識別領域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能9、人工智能中的自動推理技術在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設我們要證明一個復雜的數(shù)學定理，使用自動推理系統(tǒng)。那么，關于自動推理，以下哪一項是不正確的？（）A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實進行推導B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對于復雜問題可能會面臨計算復雜性的挑戰(zhàn)D.其結果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準確性10、在一個利用人工智能進行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關鍵的？（）A.知識庫的構建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設計D.以上都是11、在人工智能的自然語言生成任務中，預訓練語言模型如GPT-3取得了顯著進展。假設要使用預訓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.選擇合適的預訓練模型B.對模型進行微調C.設計輸入的提示信息D.評估生成的文本質量12、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調度，以下哪種算法和技術可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是13、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結果影響較大C.深度學習模型由于其復雜性，無法進行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關鍵領域至關重要14、人工智能在能源管理領域有潛在應用。假設一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現(xiàn)精準的電力調度B.預測電力負荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預和調控D.考慮可再生能源的波動性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性15、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強操作，如翻轉、旋轉、縮放圖像B.使用更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓練速度二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在航空航天領域的貢獻。2、（本題5分）談談人工智能在智能項目成本估算中的應用。3、（本題5分）解釋語音合成的原理和方法。4、（本題5分）簡述人工智能在建筑設計和規(guī)劃中的可能性。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用量子遺傳算法優(yōu)化一個組合優(yōu)化問題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作，展示優(yōu)化結果。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。3、（本題5分）運用Python的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的圖像超分辨率重建模型。將低分辨率圖像重建為高分辨率圖像，評估重建效果。4、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)一個決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進行分類。展示決策樹的生成過程，通過交叉驗證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，并計算模型在測試集上的F1分數(shù)。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的邏輯回歸算法，對客戶的信用風險進行評估。建立風險評估模型，預測客戶違約的可能性。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個利用人工智能進行股票預測