玉溪職業(yè)技術學院《人工智能語言》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁玉溪職業(yè)技術學院

《人工智能語言》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構。以下關于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓練來生成逼真的數(shù)據B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據增強等領域取得了顯著的成果C.GAN的訓練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓練不穩(wěn)定等2、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設評估一個分類模型，以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準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值綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標3、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應用潛力。假設要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時間內找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會受到任何突發(fā)情況的影響D.實時更新路況信息，動態(tài)調整配送路徑，提高配送效率4、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是5、在人工智能的文本分類任務中，類別不平衡是一個常見的問題。假設一個數(shù)據集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用6、在人工智能的農業(yè)應用中，精準農業(yè)可以通過傳感器和數(shù)據分析實現(xiàn)對農作物的精細化管理。假設要根據土壤濕度和氣象數(shù)據決定灌溉量，以下哪個技術環(huán)節(jié)是最關鍵的？（）A.數(shù)據的采集和傳輸B.數(shù)據分析和建模C.灌溉設備的控制D.傳感器的校準7、在人工智能的文本分類任務中，假設要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經濟、體育等。以下關于特征提取的方法，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，提取句子的結構特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內容8、在人工智能的強化學習應用中，比如訓練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學習效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設計B.策略網絡的架構C.環(huán)境的復雜度D.以上都是9、人工智能在農業(yè)領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經網絡結合隨機森林算法10、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設一個模型在訓練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據的數(shù)量B.減少模型的復雜度C.應用正則化技術，如L1和L2正則化D.以上都是11、在人工智能的情感分析任務中，假設要分析一段文本所表達的情感傾向，以下關于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀，但準確性較低，容易受到語境影響B(tài).基于機器學習的情感分析方法需要大量的標注數(shù)據，且模型訓練時間長C.深度學習的情感分析模型能夠自動學習文本的特征，無需人工設計特征D.以上方法在情感分析任務中都有各自的優(yōu)勢和局限性12、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的訓練數(shù)據。假設要訓練一個用于圖像分類的卷積神經網絡（CNN），但可用的標注數(shù)據有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據增強技術，如翻轉、旋轉、縮放圖像，增加數(shù)據的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對數(shù)據的需求C.直接使用未標注的數(shù)據進行訓練D.放棄深度學習模型，選擇傳統(tǒng)的機器學習算法13、當利用人工智能進行推薦系統(tǒng)的設計，例如為用戶推薦個性化的電影或音樂，以下哪種技術可能有助于提高推薦的準確性和新穎性？（）A.協(xié)同過濾B.基于內容的推薦C.混合推薦D.以上都是14、在人工智能的語音識別任務中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準確率，以下哪種技術或方法可能會被重點研究和應用？（）A.聲學模型的改進B.噪聲抑制技術C.多模態(tài)信息融合D.以上都是15、在人工智能的自然語言生成任務中，需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數(shù)據，并結合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本16、人工智能在農業(yè)領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發(fā)一個能夠監(jiān)測農作物病蟲害的系統(tǒng)，以下關于數(shù)據采集的方式，哪一項是最有效的？（）A.依靠農民的人工觀察和報告，將信息輸入系統(tǒng)B.使用無人機搭載的圖像傳感器，定期拍攝農田圖像C.僅在農作物出現(xiàn)明顯病蟲害癥狀時進行數(shù)據采集D.隨機選擇農田的部分區(qū)域進行數(shù)據采集，以節(jié)省成本17、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇結構清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質量？（）A.引入先驗知識和約束，指導生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導C.減少生成的文本長度，降低復雜性D.不考慮語法和邏輯，只關注內容的豐富性18、人工智能中的遷移學習方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據集上訓練好的模型應用到小樣本的特定領域圖像分類任務中。以下關于遷移學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以將預訓練模型的特征提取部分應用到新任務中，并在新數(shù)據上微調B.遷移學習能夠有效解決新任務數(shù)據量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預訓練模型的輸出結果，無需任何調整，就能在新任務中取得好的效果D.選擇合適的預訓練模型和遷移策略對于遷移學習的成功至關重要19、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。假設一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關于該應用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經驗和判斷相結合，提供更全面的診斷依據C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨立做出診斷結論D.需要經過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性20、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分21、人工智能中的情感識別不僅可以應用于人類的情感分析，還可以用于動物的行為研究。假設我們要通過動物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關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用價值22、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務，無需任何調整B.由于數(shù)據領域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據類型和任務，不能跨越不同領域23、在一個利用人工智能進行自動化文本分類的項目中，例如將新聞文章分類為不同的主題，為了提高分類的準確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據的多樣性B.選擇更復雜的分類算法C.對文本進行更精細的預處理D.以上都是24、人工智能中的遷移學習可以將在一個任務上學習到的知識應用到其他相關任務中。假設已經有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據集上訓練好的模型，要將其應用于醫(yī)學圖像分析，以下哪個因素可能會限制遷移學習的效果？（）A.數(shù)據分布的差異B.模型的復雜度C.計算資源的限制D.任務的相似性25、在人工智能的知識表示方法中，語義網絡和框架表示是常見的方式。假設我們要構建一個關于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網絡更適合表示結構化的、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.語義網絡難以表達復雜的對象及其關系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在應急管理中的作用。2、（本題5分）說明人工智能在構建人類命運共同體中的貢獻。3、（本題5分）解釋詞向量表示方法，如Word2Vec和GloVe。4、（本題5分）簡述數(shù)據增強技術在解決過擬合中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能繪畫風格模仿系統(tǒng)，分析其如何學習和模仿特定的繪畫風格。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能法律輔助系統(tǒng)，討論其在法律文件分析和案例預測方面的應用。3、（本題5分）考察一個利用人工智能進行情感分析的系統(tǒng)，如在社交媒體監(jiān)測中的應用，分析其如何判斷文本的情感傾向。4、（本題5分）研究一個基于人工智能的民俗文化特色挖掘系統(tǒng)，評估其挖掘深度和獨特性。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能攝影作品展覽效果評估系統(tǒng)，探討其如何評估攝