山東交通學(xué)院《人工智能技術(shù)課程設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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《人工智能技術(shù)課程設(shè)計》2023-2024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、在人工智能的自動駕駛倫理問題中,假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞,必須在保護車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)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(nèi)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(shè)計算法,根據(jù)具體情況(如行人的數(shù)量、年齡等)進行權(quán)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(yù)2、在人工智能領(lǐng)域,機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病,以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,以進行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu),輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制,優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷,不需要人工干預(yù)3、在人工智能的研究領(lǐng)域中,自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng),需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用?()A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別4、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學(xué)習(xí)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(xùn)練過程中,需要處理大量的圖像數(shù)據(jù),以下哪種機器學(xué)習(xí)算法可能最為適合?()A.決策樹B.支持向量機C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯5、在人工智能的語音識別任務(wù)中,噪聲環(huán)境會對識別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識別性能,以下哪種方法可能最有效?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語音信號的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量6、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù),旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型,但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么,聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何實現(xiàn)這一目標(biāo)的?()A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務(wù)器進行訓(xùn)練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù),在云端進行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互,各自獨立訓(xùn)練模型7、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中,需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜,以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻和研究報告,確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息,包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識,以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源,不進行篩選和評估8、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù),提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細微模式和特征,提高診斷的準(zhǔn)確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生,獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補充信息,幫助醫(yī)生做出更全面和準(zhǔn)確的診斷9、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中,例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員,以下哪種技術(shù)可能對于實時處理和準(zhǔn)確識別起到重要作用?()A.快速目標(biāo)檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是10、在人工智能的研究中,模型的可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于預(yù)測股票價格的人工智能模型,但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性,讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測的?()A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量11、在人工智能的模型訓(xùn)練中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個用于圖像識別的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強可以通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一,有助于模型的訓(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對模型的性能影響不大,可以忽略這一環(huán)節(jié),直接進行模型訓(xùn)練12、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評價中,例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品,以下哪種標(biāo)準(zhǔn)和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的?()A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達和審美價值D.以上都是13、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對一組客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.K-Means算法是一種常見的聚類算法,需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu),幫助進行市場細分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異,需要根據(jù)實際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的,不受算法參數(shù)和初始值的影響14、在人工智能的可解釋性研究中,對于一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋?()A.特征重要性分析,確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋,描述模型的推理過程D.以上都是15、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速,但對復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域,但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣,但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點,常常結(jié)合使用以提高分割效果二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋人工智能在醫(yī)療中的倫理和法律問題。2、(本題5分)解釋人工智能在生物科學(xué)中的研究方向。3、(本題5分)解釋生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Scikit-learn中的主成分分析(PCA)算法對基因表達數(shù)據(jù)進行降維,可視化降維后的結(jié)果。分析主成分的貢獻率和數(shù)據(jù)在低維空間中的分布,探索數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式。2、(本題5分)利用自然語言處理技術(shù)進行機器翻譯,將一段文本從一種語言翻譯成另一種語言,評估翻譯質(zhì)量。3、(本題5分)利用Python的OpenCV庫,實現(xiàn)對圖像的閾值分割。嘗試不同的閾值方法,比較分割效果。4、(本題5分)在Python中,運用蟻群算法解決一個路徑規(guī)劃問題。定義地圖環(huán)境,設(shè)置螞蟻的行為規(guī)則和信息素更新策略,展示算法找到的最優(yōu)路徑。5、(本題5分)通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進行自主學(xué)習(xí)和適應(yīng),提高其智能水

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