華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩1頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》

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20個(gè)小題,每小題2分,共40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、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像,使用GAN來(lái)實(shí)現(xiàn)。那么,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成,它們通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本,以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng),生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程是穩(wěn)定的,不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題2、在人工智能的文本摘要生成中,假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)?()A.基于注意力機(jī)制的模型,關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開(kāi)頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語(yǔ)句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析,直接輸出原文的前幾段3、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問(wèn)題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用,如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù),需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問(wèn)題上最為高效?()A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法4、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中,需要實(shí)現(xiàn)自然流暢的交互。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)客服機(jī)器人,以下關(guān)于對(duì)話系統(tǒng)的描述,正確的是:()A.只要對(duì)話系統(tǒng)能夠回答用戶的問(wèn)題,就不需要考慮回答的方式和語(yǔ)氣B.對(duì)話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感,無(wú)需進(jìn)一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并結(jié)合語(yǔ)義理解和生成技術(shù),可以提高客服機(jī)器人的對(duì)話能力D.對(duì)話系統(tǒng)的性能不受語(yǔ)言多樣性和文化差異的影響5、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),但可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能?()A.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像,增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量,以降低對(duì)數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型,選擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法6、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中,假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)景,需要在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受?()A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無(wú)法確定的道德困境,沒(méi)有明確的決策原則7、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果,以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的?()A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能8、在人工智能的應(yīng)用中,自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素9、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支,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)智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口,通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇,哪一項(xiàng)是最合適的?()A.Q-learning算法,通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略以最大化期望回報(bào)C.蒙特卡羅方法,通過(guò)隨機(jī)采樣來(lái)估計(jì)價(jià)值函數(shù)D.以上算法都不合適,應(yīng)該選擇其他方法10、在人工智能的情感計(jì)算領(lǐng)域,除了文本和語(yǔ)音,面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)分析人類面部表情來(lái)推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng),以下哪種方法在準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性方面面臨更大的挑戰(zhàn)?()A.基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當(dāng)11、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走,并且根據(jù)行走的效果獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.智能體通過(guò)不斷嘗試和錯(cuò)誤來(lái)改進(jìn)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)對(duì)于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)12、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13、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14、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15、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,決策樹(shù)是一種常見(jiàn)的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來(lái)預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購(gòu)買某款產(chǎn)品,使用決策樹(shù)進(jìn)行建模。那么,關(guān)于決策樹(shù)的特點(diǎn),以下哪一項(xiàng)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(duì)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(shù)的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇16、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為,以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)17、在人工智能的優(yōu)化算法中,隨機(jī)梯度下降(SGD)是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí),發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度,同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解?()A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用18、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(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過(guò)多的噪聲,會(huì)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(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜19、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述,不正確的是()A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟,可以減少噪聲和錯(cuò)誤C.即使數(shù)據(jù)量較少,通過(guò)巧妙的算法設(shè)計(jì)和模型架構(gòu),也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要,準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果20、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,倫理和社會(huì)問(wèn)題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策,可能會(huì)導(dǎo)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(guān)鍵?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的差異。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在能源效率提升和可再生能源整合中的貢獻(xiàn)。3、(本題5分)說(shuō)明人工智能在廣告和營(yíng)銷中的精準(zhǔn)策略。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)研究一個(gè)基于人工智能的交通擁堵疏導(dǎo)策略生成系統(tǒng),評(píng)估其效果和適應(yīng)性。2、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書(shū)法字體設(shè)計(jì)系統(tǒng),探討其如何設(shè)計(jì)獨(dú)特的書(shū)法字體。3、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品消費(fèi)者行為分析系統(tǒng),探討其如何分析消費(fèi)者的購(gòu)買行為和偏好。4、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行雕塑創(chuàng)作的嘗試,討論其藝術(shù)風(fēng)格和創(chuàng)作效率。5、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能餐飲推薦系統(tǒng),分析其如何

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論