湖南文理學院《人工智能》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、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設要對醫(yī)學影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復雜的醫(yī)學影像時效果總是優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經網絡（FCN）在醫(yī)學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫(yī)學領域的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和改進2、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關于強化學習算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法3、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4、隨著人工智能技術的發(fā)展，倫理和社會問題也日益受到關注。假設一個人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會導致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關鍵？（）A.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機制C.限制人工智能在招聘中的應用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進行分析5、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。以下關于人工智能在醫(yī)療影像診斷應用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經驗和專業(yè)知識相結合，共同為患者提供診斷服務6、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，構建層次結構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7、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能8、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9、在人工智能的應用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標注的質量至關重要。假設要為圖像識別任務進行數(shù)據(jù)標注，以下關于數(shù)據(jù)標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數(shù)據(jù)標注，但需要進行質量控制C.數(shù)據(jù)標注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響10、在人工智能的音頻處理中，語音增強是一項重要任務。假設要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度，以下關于語音增強技術的描述，正確的是：（）A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復清晰的語音B.語音增強技術只對特定類型的噪聲有效，對復雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結合深度學習算法和聲學模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強的效果不受原始語音質量和噪聲強度的影響11、在人工智能的模型訓練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設正在訓練一個用于預測房價的人工智能模型，以下關于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好；欠擬合則相反B.模型越復雜，越不容易出現(xiàn)過擬合問題，因此應該盡量增加模型的復雜度C.正則化技術可以有效地防止過擬合，而增加訓練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構有關，與數(shù)據(jù)和訓練過程無關12、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制的優(yōu)化算法?？紤]一個優(yōu)化問題，需要在一個復雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關于遺傳算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機的，沒有任何規(guī)律可循13、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域準確分割出來，以下關于選擇分割算法的考慮，哪一項是最關鍵的？（）A.算法的計算復雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領域的應用效果，而不是針對醫(yī)學圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準確性14、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護車內乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機做出選擇，將命運交給概率C.設計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進行權衡D.完全由汽車制造商決定默認的選擇策略，用戶無法干預15、當利用人工智能進行推薦系統(tǒng)的設計，例如為用戶推薦個性化的電影或音樂，以下哪種技術可能有助于提高推薦的準確性和新穎性？（）A.協(xié)同過濾B.基于內容的推薦C.混合推薦D.以上都是16、人工智能在工業(yè)生產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17、在人工智能的智能客服應用中，需要快速準確地回答用戶的問題。假設用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術問題等。為了提高智能客服的回答質量和效率，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復雜問題直接拒絕回答18、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣19、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務，無需任何調整B.由于數(shù)據(jù)領域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務，不能跨越不同領域20、當利用人工智能進行文本摘要生成，從長篇文章中提取關鍵信息并形成簡潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明算法偏見的產生和防范。2、（本題5分）解釋人工智能在智能市場競爭對手分析中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能在智能物流路徑規(guī)劃中的技術。4、（本題5分）解釋人工智能在項目管理和資源分配中的應用。5、（本題5分）解釋人工智能在智慧城市建設和社區(qū)發(fā)展中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能保險理賠評估系統(tǒng)為例，探討人工智能在理賠決策中的作用。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能舞蹈作品版權監(jiān)測系統(tǒng)，分析其如何發(fā)現(xiàn)舞蹈作品的盜版和侵權。3、（本題5分）考察某社交平臺運用人工智能進行內容審核的案例，分析其準確性和公正性。4、（本題5分）剖析某智能燃氣安全監(jiān)測系統(tǒng)中人工智能的泄漏檢測和預警功能。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行室內裝修設計的案例，包括風格搭配和空間規(guī)劃。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用TensorFlow實現(xiàn)一個目標跟蹤