華東師范大學(xué)《智能系統(tǒng)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023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30個小題，每小題1分，共30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、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善交通流量和安全性。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r優(yōu)化交通信號燈的系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當(dāng)前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號燈，不進行實時調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車輛的通行2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速檢測出影像中的異常區(qū)域，提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時仍然非常重要3、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對視頻內(nèi)容進行分析。假設(shè)要在一個公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控攝像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲方式C.算法對異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬4、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化5、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，感知模塊負(fù)責(zé)對周圍環(huán)境進行理解。假設(shè)要實現(xiàn)對道路上行人的準(zhǔn)確檢測，以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器6、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種新興的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像。以下關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.生成器負(fù)責(zé)生成假樣本，判別器負(fù)責(zé)判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題7、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的學(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8、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題受到越來越多的關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮大規(guī)模部署自動駕駛汽車。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，哪一項是錯誤的？（）A.自動駕駛汽車在面臨道德困境時，如選擇保護乘客還是行人，需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應(yīng)用可能導(dǎo)致部分工作崗位的消失，但同時也會創(chuàng)造新的就業(yè)機會C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來便利和效率，就無需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應(yīng)用中需要重點關(guān)注的倫理問題，需要采取措施保護用戶的個人信息9、機器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理10、在人工智能的語音合成任務(wù)中，假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，包括不同的口音和情感B.引入情感標(biāo)簽，讓模型學(xué)習(xí)不同情感下的語音特征C.只訓(xùn)練模型生成單一的語音風(fēng)格，以保證一致性D.結(jié)合聲學(xué)模型和語言模型，提高語音合成的質(zhì)量11、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)域的圖像識別任務(wù)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不正確的？（）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)上進行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練時間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)的特點選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略12、當(dāng)利用人工智能進行推薦系統(tǒng)的設(shè)計，例如為用戶推薦個性化的電影或音樂，以下哪種技術(shù)可能有助于提高推薦的準(zhǔn)確性和新穎性？（）A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是13、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個預(yù)訓(xùn)練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略14、當(dāng)利用人工智能進行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問題可能是需要重點解決的？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是15、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險評估、欺詐檢測等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進行客戶信用評估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險控制的準(zhǔn)確性和效率16、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識別準(zhǔn)確率，層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測試集上的準(zhǔn)確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果17、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準(zhǔn)確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析18、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個醫(yī)療機構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病，同時要確?；颊邤?shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴(yán)格的訪問控制機制D.以上方法綜合運用19、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個機器人需要學(xué)會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設(shè)計D.機器人的硬件性能20、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果21、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用22、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個機器人通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機器人學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對所有可能的情況，無需學(xué)習(xí)能力B.強化學(xué)習(xí)是機器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法，其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機器人在學(xué)習(xí)過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進自己的行為D.機器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制，無法達到與人類相似的學(xué)習(xí)效果23、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準(zhǔn)確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型，減少計算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語音的主要部分D.不進行任何預(yù)處理，直接對原始語音進行識別24、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關(guān)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(jié)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(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)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(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要25、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進26、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運用27、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個金融機構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預(yù)警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機器學(xué)習(xí)算法，提高檢測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性28、人工智能在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測市場風(fēng)險，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測的比例B.召回率，即模型正確識別出風(fēng)險的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測值與實際值之間的差異29、當(dāng)利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是30、當(dāng)使用人工智能進行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機器學(xué)習(xí)算法二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個自編碼器（Autoencoder）對圖像進行壓縮和重構(gòu)。設(shè)計合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練模型并比較原始圖像和重構(gòu)圖像的差異。2、（本題5分）利用Python中的Keras庫，搭建一個基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對圖像中的重要區(qū)域進行關(guān)注和處理。通過調(diào)整注意力機制的參數(shù)，提高模型對圖像的理解能力。3、（本題5分）使用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于強化學(xué)習(xí)的智能物流配送模型。優(yōu)化配送路線和車輛調(diào)度，降低物流成本。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)線性判別分析（LDA）對數(shù)據(jù)集進行降維和分類，比較與主成分分析（PCA）的效果。5、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強化學(xué)習(xí)的智能客服模型