山西傳媒學院《智能機器人》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁山西傳媒學院《智能機器人》

2023-2024學年第一學期期末試卷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、在人工智能的發(fā)展過程中，算法的創(chuàng)新起著關鍵作用。假設我們要設計一種新的人工智能算法，以下關于算法設計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性2、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準確率可能會產生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數(shù)據(jù)分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求3、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術有助于在資源受限的設備上部署模型。假設要將一個大型的人工智能模型部署到移動設備上，以下關于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量B.模型壓縮可能會導致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學習模型，對傳統(tǒng)機器學習模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優(yōu)的解決方案4、深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類等任務中取得了顯著成果。假設要使用CNN對大量的動物圖片進行分類。以下關于卷積神經網(wǎng)絡的描述，哪一項是不正確的？（）A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計算量，同時保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡層數(shù)的增加，CNN的性能一定會不斷提高D.可以通過調整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡結構來優(yōu)化CNN的性能5、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)。假設要訓練一個用于圖像分類的卷積神經網(wǎng)絡（CNN），但可用的標注數(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)增強技術，如翻轉、旋轉、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，以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標注的數(shù)據(jù)進行訓練D.放棄深度學習模型，選擇傳統(tǒng)的機器學習算法6、知識圖譜是一種用于表示知識和關系的結構化數(shù)據(jù)模型。以下關于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節(jié)點表示實體，邊表示實體之間的關系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問答系統(tǒng)等領域有著重要的應用D.構建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入7、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關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.設計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進行權衡D.完全由汽車制造商決定默認的選擇策略，用戶無法干預8、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務D.主動引導用戶進行交流9、在人工智能的聯(lián)邦學習中，假設多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型。以下哪種技術或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機構進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)10、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學習就能表現(xiàn)良好11、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態(tài)信息來準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12、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經網(wǎng)絡的深度B.訓練數(shù)據(jù)的質量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能13、人工智能在藝術創(chuàng)作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作，共同創(chuàng)作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創(chuàng)造力14、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發(fā)一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結果B.神經網(wǎng)絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結合統(tǒng)計方法和神經網(wǎng)絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結構和語義D.機器翻譯的質量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關15、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的非線性關系，以下關于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡（CNN）對于處理圖像等具有空間結構的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在績效評估中的方法。2、（本題5分）解釋人工智能中的數(shù)據(jù)偏見問題。3、（本題5分）簡述人工智能在促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展和城鄉(xiāng)一體化中的作用。4、（本題5分）說明自動駕駛中的人工智能技術。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)IsolationForest算法對異常數(shù)據(jù)進行檢測。分析算法在不同類型數(shù)據(jù)上的檢測效果。2、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構建一個基于注意力機制的Transformer模型，對長篇小說進行章節(jié)內容的自動摘要生成。對比不同的注意力機制和訓練策略對生成效果的影響。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個自編碼變分Bayes網(wǎng)絡，用于數(shù)據(jù)的生成和壓縮，分析模型的復雜度和性能。4、（本題5分）在Python中，運用免疫算法解決一個優(yōu)化問題。定義抗原、抗體和免疫操作，展示算法的收斂過程和優(yōu)化結果。5、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用支持向量機（SVM）算法對一個醫(yī)學數(shù)據(jù)集進行疾病診斷分類。探索不同的核函數(shù)和參數(shù)選擇對分類準確率的影響。四、案例分析題（本大