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自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁大連理工大學城市學院

《人工智能創(chuàng)新實驗》2023-2024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批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20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、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒,以下關于獎勵函數的設計,哪一項是最需要仔細考慮的?()A.只根據機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值,不考慮機器人的表現D.隨機給予獎勵,增加學習的不確定性2、人工智能在醫(yī)療領域的應用不斷拓展。假設利用人工智能輔助醫(yī)生進行疾病診斷,以下關于其應用的描述,哪一項是不準確的?()A.人工智能可以分析醫(yī)學影像,幫助醫(yī)生發(fā)現潛在的病變B.基于大數據的人工智能模型能夠提供更準確的診斷建議,但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質量3、在人工智能的藝術創(chuàng)作評價中,例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品,以下哪種標準和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的?()A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術技巧和表現力C.情感傳達和審美價值D.以上都是4、強化學習是人工智能中的一種學習方法,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通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關于強化學習的描述,哪一項是不正確的?()A.智能體通過與環(huán)境進行交互,根據獲得的獎勵來調整自己的行為策略B.強化學習需要大量的試驗和錯誤來找到最優(yōu)策略,計算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強化學習不需要對環(huán)境有任何先驗知識,完全依靠隨機探索來學習5、在人工智能的計算機視覺任務中,目標跟蹤是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物,以下關于目標跟蹤的方法,哪一項是不準確的?()A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響6、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷,它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數據來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述,正確的是:()A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷,因為其基于大數據的分析結果更準確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結果進行最終判斷和綜合考量,因為存在數據偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷,對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結果不受數據質量和算法選擇的影響7、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術手段。以下關于遷移學習的描述,不正確的是()A.遷移學習可以利用已有的預訓練模型和知識,在新的任務和數據上進行微調B.遷移學習能夠減少新任務中的數據標注工作量和訓練時間C.遷移學習只能在相似的領域和任務中應用,無法跨越不同的領域D.合理運用遷移學習可以提高模型的泛化能力和性能8、在人工智能的模型訓練中,過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數字識別的神經網絡,以下關于防止過擬合的方法,哪一項是最有效的?()A.增加訓練數據的數量B.減少神經網絡的層數C.使用更復雜的激活函數D.不進行任何處理,認為過擬合不會影響模型性能9、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,根據具體情況(如行人的數量、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10、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數據,如圖像、文本、音頻等。假設要開發(fā)一個能夠同時理解視頻中的圖像內容和音頻解說的系統(tǒng),以下哪種多模態(tài)學習方法在整合和理解這些異構數據方面表現更為出色?()A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合11、人工智能在自動駕駛領域的應用具有巨大的潛力,但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛,以下關于自動駕駛中的人工智能技術的描述,正確的是:()A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數據和人工智能算法,不需要人類駕駛員的任何干預B.人工智能算法能夠在所有復雜的交通場景中做出完美的決策,不會出現錯誤C.自動駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數據,并通過深度學習算法進行實時的環(huán)境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術已經非常成熟,不存在任何安全隱患12、在人工智能的目標檢測任務中,假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體,以下關于目標檢測算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優(yōu)于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法,如FasterR-CNN,能夠實現高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度,與訓練數據無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務13、在人工智能的自動駕駛道德決策中,假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景,需要在保護車內乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受?()A.優(yōu)先保護車內乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境,沒有明確的決策原則14、在人工智能的藥物研發(fā)中,機器學習可以輔助藥物分子的設計和篩選。假設要開發(fā)一種治療特定疾病的新藥,以下哪種機器學習方法可能最有助于找到潛在的有效分子結構?()A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強化學習15、在深度學習中,“批量歸一化(BatchNormalization)”的主要作用是?()A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是16、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中,例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像,以下哪種技術和網絡結構可能會發(fā)揮重要作用?()A.殘差網絡B.注意力機制C.對抗生成網絡D.以上都是17、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18、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19、在人工智能的醫(yī)療應用中,例如疾病預測和診斷輔助,假設需要確保模型的結果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度?()A.與醫(yī)生的經驗和專業(yè)知識結合進行驗證B.只依靠模型的輸出,不進行額外驗證C.隱藏模型的內部工作原理,避免質疑D.不考慮臨床實際情況,追求高準確率20、在人工智能的文本摘要生成中,假設需要從長篇文章中提取關鍵信息并生成簡潔準確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點?()A.基于注意力機制的模型,關注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結尾提取關鍵語句C.隨機選擇文章中的段落作為摘要D.不進行任何分析,直接輸出原文的前幾段二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)簡述均方誤差和平均絕對誤差的用途。2、(本題5分)解釋人工智能在碳排放監(jiān)測和管理中的方法。3、(本題5分)簡述人工智能在智能客服智能助手開發(fā)中的方法。4、(本題5分)解釋人工智能在社會風險評估和預警中的作用。5、(本題5分)說明知識圖譜的構建和應用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)考察一個基于人工智能的智能酒店客房服務管理系統(tǒng),討論其如何根據客人需求提供個性化服務。2、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能戲曲產業(yè)傳承與發(fā)展策略系統(tǒng),分析其如何助力戲曲產業(yè)的傳承和發(fā)展。3、(本題5分)考察某視頻平臺通過人工智能進行視頻推薦的機制和用戶反饋。4、(本題5分)研究一個利用人工智能進行藝術作品鑒定的實例,分析其鑒定標準和可靠性。5、(本題5分)研究一個基于人工智能的魔術道具創(chuàng)新設計系統(tǒng),分析其創(chuàng)意和實用性。四、操作題(本大題共3個小題

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