佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)》

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、在人工智能的文本分類任務(wù)中,假設(shè)要對大量的新聞文章進(jìn)行分類,如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)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(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析,提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題,忽略正文內(nèi)容2、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以實(shí)現(xiàn)家電的智能控制和自動化運(yùn)行,根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器,提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段,功能較為單一,無法滿足用戶的多樣化需求3、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像,使用GAN來實(shí)現(xiàn)。那么,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成,它們通過相互對抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本,以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng),生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的,不會出現(xiàn)模式崩潰等問題4、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種熱門的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像,以下關(guān)于GAN的描述,正確的是:()A.GAN由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器組成,它們相互競爭,共同提高生成效果B.生成器的目標(biāo)是盡量使生成的圖像與真實(shí)圖像差異增大,以迷惑判別器C.判別器的能力越強(qiáng),生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成,不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域,如音頻生成5、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域,為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛,需要綜合考慮多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)?()A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計(jì)D.以上都是6、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,“Q-learning”算法通過估計(jì)什么來進(jìn)行決策?()A.狀態(tài)價(jià)值B.動作價(jià)值C.策略D.獎勵(lì)7、在人工智能的發(fā)展中,模型的評估指標(biāo)至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評估指標(biāo)的描述,不準(zhǔn)確的是()A.準(zhǔn)確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評估B.均方誤差(MSE)和平均絕對誤差(MAE)常用于回歸任務(wù)的評估C.評估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型,與具體的應(yīng)用場景無關(guān)D.可以結(jié)合多個(gè)評估指標(biāo)來全面評估模型的性能8、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng),以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求,哪一項(xiàng)是最為重要的?()A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可,不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個(gè)簡單的診斷結(jié)果,不解釋模型是如何得出這個(gè)結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理,以防止被競爭對手模仿9、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.通過機(jī)器視覺技術(shù)檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備的故障,提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程,無需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)和裝配10、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì),例如為用戶推薦個(gè)性化的電影或音樂,以下哪種技術(shù)可能有助于提高推薦的準(zhǔn)確性和新穎性?()A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是11、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)環(huán)境的獎勵(lì)信號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)知識和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是12、當(dāng)使用人工智能進(jìn)行疾病診斷時(shí),需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù),如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一,且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下,以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷?()A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù),忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)分析,不使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法13、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中,需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性?()A.使用通用的機(jī)器翻譯模型,不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯,不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果,不考慮準(zhǔn)確性14、在人工智能的自動駕駛道德決策中,假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場景,需要在保護(hù)車內(nèi)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(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無法確定的道德困境,沒有明確的決策原則15、在人工智能的應(yīng)用開發(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)注的工作簡單易做,不需要專業(yè)知識和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋人工智能在智能營銷精準(zhǔn)定位中的策略。2、(本題5分)說明人工智能在質(zhì)量改進(jìn)和持續(xù)優(yōu)化中的策略。3、(本題5分)簡述人工智能在智能客服中的實(shí)現(xiàn)方式。4、(本題5分)簡述人工智能在市場調(diào)研和趨勢分析中的作用。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用Python中的自然語言處理庫(如NLTK或SpaCy),對給定的一段文本進(jìn)行詞法分析、句法分析和語義理解。提取出文本中的關(guān)鍵詞、命名實(shí)體,并分析句子的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系。2、(本題5分)運(yùn)用自然語言處理技術(shù),對小說進(jìn)行情節(jié)分析和人物關(guān)系抽取。構(gòu)建故事框架,輔助文學(xué)創(chuàng)作和研究。3、(本題5分)運(yùn)用Python的Scikit-learn庫,實(shí)現(xiàn)聚類有效性評估指標(biāo),對不同聚類算法的結(jié)果進(jìn)行評估和比較。選擇最優(yōu)的聚類算法和參數(shù)。4、(本題5分)利用Python中的OpenCV庫,實(shí)現(xiàn)對視頻中的火焰檢測和預(yù)警,及時(shí)發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱患。5、(本題5分)使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)對車牌顏色的識別。在不同光照條件下保持準(zhǔn)確識別。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)使用人工智能的智能保險(xiǎn)理賠評估系統(tǒng),分析其如何判斷

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