中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）《人工智能技術(shù)前沿》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）《人工智能技術(shù)前沿》

2021-2022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、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2、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設(shè)我們要評估一個智能客服的性能，以下關(guān)于評估指標(biāo)的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準(zhǔn)確性B.響應(yīng)的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復(fù)雜程度3、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計算資源進行訓(xùn)練。假設(shè)一個研究團隊資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對模型進行任何簡化和壓縮4、在人工智能的知識表示方法中，語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對象及其關(guān)系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難5、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準(zhǔn)確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音6、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7、人工智能中的情感識別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動物的行為研究。假設(shè)我們要通過動物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動物情感識別的說法，哪一項是正確的？（）A.動物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識別的模型和方法C.需要結(jié)合動物的生理特征和行為模式進行分析D.動物的情感識別沒有實際應(yīng)用價值8、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)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關(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9、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10、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略11、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)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(biāo)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(zhǔn)確率和召回率，是一個更全面的評估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標(biāo)12、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，生成對抗網(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，同時具有獨特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實現(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13、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容14、在人工智能的研究中，強化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設(shè)一個智能機器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達(dá)目標(biāo)位置。在這種情況下，以下哪種強化學(xué)習(xí)算法能夠使機器人更快地學(xué)習(xí)到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法15、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護D.以上方法同等重要二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉趹?yīng)急管理中的作用。2、（本題5分）說明人工智能在渠道管理和銷售促進中的創(chuàng)新。3、（本題5分）解釋Q-learning算法的原理和實現(xiàn)。4、（本題5分）簡述人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用和風(fēng)險。三、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)建一個多層LSTM網(wǎng)絡(luò)，用于對語音信號進行情感識別，評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。2、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)對交通標(biāo)志的識別。在道路圖像中準(zhǔn)確識別各種交通標(biāo)志，保障交通安全。3、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)線性回歸算法對房價數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并使用正則化技術(shù)防止過擬合。評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。4、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個圖像識別模型，對復(fù)雜場景中的物體進行識別，提高準(zhǔn)確率和魯棒性。5、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的物體姿態(tài)和尺寸估計，用于工業(yè)檢測或監(jiān)控場景。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能民間戲曲文化生態(tài)評估系統(tǒng)為例，探討人工智能在