張家界航空工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁張家界航空工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20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、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2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害的系統(tǒng),以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式,哪一項(xiàng)是最有效的?()A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報(bào)告,將信息輸入系統(tǒng)B.使用無人機(jī)搭載的圖像傳感器,定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲害癥狀時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集D.隨機(jī)選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,以節(jié)省成本3、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策,以下關(guān)于人工智能在自動(dòng)駕駛中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別道路標(biāo)志、行人和其他車輛,輔助駕駛決策C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無誤的決策,無需人類干預(yù)D.為了確保安全,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制4、在人工智能的智能客服應(yīng)用中,需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題。假設(shè)用戶的問題類型多樣,包括咨詢、投訴、技術(shù)問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率,以下哪種技術(shù)或策略是重要的?()A.建立大規(guī)模的問題庫和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運(yùn)用自然語言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡單的問題D.對復(fù)雜問題直接拒絕回答5、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下哪個(gè)因素對于提高識(shí)別準(zhǔn)確率至關(guān)重要?()A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量6、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評估一個(gè)圖像分類模型的性能,以下關(guān)于評估指標(biāo)的描述,正確的是:()A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評估指標(biāo),能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立,沒有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率,能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題,對于多分類問題沒有作用7、在人工智能的異常檢測任務(wù)中,例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜,而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù),識(shí)別異常8、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)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(zhì)量?()A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束,指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出,不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度,降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯,只關(guān)注內(nèi)容的豐富性9、可解釋性是人工智能模型面臨的一個(gè)重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述,不正確的是()A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果,增強(qiáng)信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性,可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的,不存在優(yōu)先級的差異10、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征,識(shí)別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警,及時(shí)采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生,無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,提高檢測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性11、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互,根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)來調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來找到最優(yōu)策略,計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動(dòng)作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境有任何先驗(yàn)知識(shí),完全依靠隨機(jī)探索來學(xué)習(xí)12、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價(jià)情感,以下哪種方法可能不太適用?()A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法13、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速,但對復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域,但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣,但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn),常常結(jié)合使用以提高分割效果14、在人工智能的文本分類任務(wù)中,例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題,某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能,以下哪種方法是有效的?()A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣,增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進(jìn)行欠采樣,減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型,不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別,忽略少數(shù)類別15、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑,同時(shí)避免碰撞。在這種情況下,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成,智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好16、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述,正確的是:()A.自動(dòng)駕駛汽車的決策完全依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法,不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對自動(dòng)駕駛汽車的決策造成困難,因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測能力C.自動(dòng)駕駛汽車在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素,如交通規(guī)則、行人行為和車輛狀態(tài)等D.人類駕駛員的干預(yù)對自動(dòng)駕駛汽車的決策沒有任何幫助,反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂17、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒,以下關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì),哪一項(xiàng)是最需要仔細(xì)考慮的?()A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎(jiǎng)勵(lì)B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎(jiǎng)勵(lì)C.給予固定的獎(jiǎng)勵(lì)值,不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎(jiǎng)勵(lì),增加學(xué)習(xí)的不確定性18、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(dòng)化生產(chǎn)和裝配19、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測未來幾天的天氣情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值,保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序,增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性20、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中,例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度,以下哪個(gè)方面的考慮可能是至關(guān)重要的?()A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是二、簡答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述人工智能在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋層次聚類算法的工作原理。4、(本題5分)解釋集成學(xué)習(xí)的概念和常見方法。5、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)流程優(yōu)化中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以某智能珠寶鑒定系統(tǒng)為例,研究人工智能在寶石品質(zhì)評估和真?zhèn)舞b別中的作用。2、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策略研究系統(tǒng),探討其如何推動(dòng)攝影產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新。3、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的智能招聘系統(tǒng),探討其如何篩選簡歷和評估候選人。4、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書法產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究系統(tǒng),探討其如何促進(jìn)書法產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。5、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品消費(fèi)者行為分析系統(tǒng),探討其如何分析消費(fèi)者的購買行為和偏好。四、操作題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)利用Scik

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