渭南職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能雙語(yǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)渭南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《人工智能雙語(yǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中,例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會(huì)發(fā)揮重要作用?()A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機(jī)制C.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是2、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況?()A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是3、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域,除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類,以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用,以提高分類效果?()A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類分析D.以上都有可能4、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體,例如在游戲中不斷提升能力,以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的?()A.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是5、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功,但也面臨著過(guò)擬合、計(jì)算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別各種動(dòng)物的圖像,然而數(shù)據(jù)量有限,為了避免過(guò)擬合同時(shí)提高模型的性能,以下哪種方法最為有效?()A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率6、在人工智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)中,數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡(jiǎn)單易做,不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響7、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,如GPT-3,在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù),以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類,無(wú)需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的,不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上,使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高,任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用8、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)解決數(shù)學(xué)定理證明問(wèn)題的系統(tǒng),以下關(guān)于自動(dòng)推理的描述,正確的是:()A.現(xiàn)有的自動(dòng)推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問(wèn)題B.自動(dòng)推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則,不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號(hào)推理的方法,可以提高自動(dòng)推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動(dòng)推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限,沒(méi)有實(shí)際價(jià)值9、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)二分類模型的性能,除了準(zhǔn)確率之外,以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果,特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)?()A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差10、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能語(yǔ)音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能,以下關(guān)于解決方法的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語(yǔ)音信號(hào)的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)11、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中,疾病診斷是一個(gè)重要的方向。假設(shè)我們要利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生診斷心臟病,需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。那么,以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺(jué)的細(xì)微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷,獨(dú)立做出準(zhǔn)確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準(zhǔn)確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)進(jìn)行綜合判斷12、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述,正確的是:()A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報(bào)道B.僅僅依靠語(yǔ)言模型的概率預(yù)測(cè),不考慮語(yǔ)義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語(yǔ)義理解和規(guī)劃,可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)不需要考慮語(yǔ)言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本13、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中,假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個(gè)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)?()A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型,不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型,完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練14、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng),需要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識(shí)D.專家系統(tǒng)一旦開(kāi)發(fā)完成,就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)15、在開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠與人類進(jìn)行自然流暢對(duì)話的人工智能聊天機(jī)器人時(shí),不僅要理解用戶的輸入,還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的?()A.語(yǔ)言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋圖像生成的技術(shù)和應(yīng)用。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)創(chuàng)新管理中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在社會(huì)發(fā)展倫理和道德框架構(gòu)建中的作用。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理和彈性建設(shè)中的作用。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)運(yùn)用Python中的Keras庫(kù),搭建一個(gè)基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型,并使用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)加快訓(xùn)練速度,評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。2、(本題5分)利用Python的TensorFlow庫(kù),構(gòu)建一個(gè)自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,用于圖像特征提取,通過(guò)下游任務(wù)評(píng)估特征的有效性。3、(本題5分)基于Python的OpenCV庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架,實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的人臉識(shí)別解鎖系統(tǒng)。能夠在移動(dòng)設(shè)備上通過(guò)前置攝像頭準(zhǔn)確識(shí)別人臉,并完成設(shè)備的解鎖操作,同時(shí)保障系統(tǒng)的安全性和隱私性。4、(本題5分)基于Python的Scikit-learn庫(kù),使用K近鄰(KNN)算法對(duì)一個(gè)包含手寫(xiě)數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。研究不同K值和距離度量對(duì)分類效果的影響。5、(本題5分)利用Python中的Keras庫(kù),搭建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛模型,在模擬環(huán)境中訓(xùn)練智能體學(xué)會(huì)安全駕駛。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)研究一個(gè)基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),如

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