中國科學院大學《人工智能原理與算法》2021-2022學年第一學期期末試卷

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《人工智能原理與算法》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一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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2、在人工智能的發(fā)展中，數據的質量和數量對模型的性能有著重要影響。假設要訓練一個高精度的圖像識別模型。以下關于數據的描述，哪一項是不準確的？（）A.數據的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關重要B.大量的高質量標注數據通常能夠顯著提升模型的性能C.數據中的噪聲和錯誤對模型的訓練影響不大，可以忽略D.對數據進行清洗、預處理和增強等操作可以提高數據質量3、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設的規(guī)則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響4、在人工智能的機器翻譯任務中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設要翻譯的文本涉及專業(yè)領域的術語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結合領域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結果，不考慮準確性5、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。假設要開發(fā)一個能夠實時監(jiān)測交通流量和識別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法6、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數據，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經網絡D.樸素貝葉斯7、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關注。以下關于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業(yè)結構的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數據被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術的發(fā)展應該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮8、人工智能在自動駕駛領域有著廣闊的應用前景。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項是不正確的？（）A.傳感器數據的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準確決策的基礎B.深度學習算法可以識別道路標志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應對突發(fā)情況的能力和冗余機制9、在人工智能的圖像生成領域，例如生成逼真的藝術作品或虛擬場景，以下哪種技術的發(fā)展起到了關鍵作用？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機10、人工智能中的強化學習算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設一個數據中心要通過人工智能分配計算資源，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據服務器負載和任務需求，動態(tài)調整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務質量為目標，優(yōu)化資源利用效率C.強化學習可以快速適應數據中心的變化，無需人工重新配置D.強化學習算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況11、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個二分類模型的性能，除了準確率之外，以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差12、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數數量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用13、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D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法14、在人工智能的情感識別中，假設要從一段較長的語音中準確捕捉到細微的情感變化。以下哪種技術或方法可能有助于實現(xiàn)這一目標？（）A.分析語音的韻律特征，如語調、語速B.只關注語音的內容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對語音進行分段處理，分別進行情感識別D.不進行任何預處理，直接分析原始語音15、人工智能在藝術創(chuàng)作領域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關于人工智能在藝術創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據給定的風格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術作品具有獨特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術創(chuàng)作中完全取代了人類藝術家的創(chuàng)造力和情感表達D.引發(fā)了關于藝術本質和創(chuàng)造力的思考和討論二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在社會創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)構建中的應用。2、（本題5分）談談文本分類的常見算法和模型。3、（本題5分）談談人工智能在音樂生成中的技術。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在PyTorch中，構建一個基于注意力機制的圖像分割模型。提高分割的準確性和邊界的清晰性。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個自監(jiān)督學習模型，用于圖像特征提取，通過下游任務評估特征的有效性。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的K近鄰算法，對鳶尾花數據集進行分類。分析不同K值對分類結果的影響，選擇最優(yōu)的K值。4、（本題5分）利用自然語言處理技術進行文本情感分析，對社交媒體上的用戶評論進行情感分類，了解用戶的態(tài)度和意見。5、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個生成對抗網絡（GAN），用于生成手寫數字圖像。設計生成器和判別器的網絡結構，訓練GAN并展示