淮陰師范學(xué)院《智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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)淮陰師范學(xué)院《智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論》

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、人工智能中的專(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)，需要將專(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專(zhuān)家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專(zhuān)家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需要大量的時(shí)間和專(zhuān)業(yè)知識(shí)D.專(zhuān)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)2、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時(shí)處理來(lái)自多個(gè)傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)3、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類(lèi)模型，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)在類(lèi)別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣4、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5、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)信用卡交易中的欺詐行為，需要實(shí)時(shí)分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術(shù)或方法在處理這種實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)最為有效？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則判斷D.隨機(jī)抽樣檢查6、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒(méi)有顯著影響，系統(tǒng)可以自動(dòng)過(guò)濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異，能夠統(tǒng)一處理7、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動(dòng)問(wèn)題是指在新用戶或新物品加入時(shí)缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個(gè)新上線電商平臺(tái)的冷啟動(dòng)問(wèn)題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門(mén)商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用8、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9、在人工智能的音頻處理中，語(yǔ)音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語(yǔ)音的清晰度，以下關(guān)于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語(yǔ)音B.語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類(lèi)型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無(wú)能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語(yǔ)音信息D.語(yǔ)音增強(qiáng)的效果不受原始語(yǔ)音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響10、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的關(guān)聯(lián)關(guān)系，無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.聚類(lèi)分析可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)分為不同的類(lèi)別，但類(lèi)別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中通常單獨(dú)使用，不需要結(jié)合其他方法11、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂(lè)或繪畫(huà)作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過(guò)程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類(lèi)藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類(lèi)藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論12、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(lè)，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(guò)濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是13、在人工智能的發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的分支。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、模型的復(fù)雜度和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹(shù)算法，通過(guò)對(duì)特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測(cè)B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)D.樸素貝葉斯算法，基于概率計(jì)算進(jìn)行分類(lèi)14、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，算法的創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要設(shè)計(jì)一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計(jì)的原則，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.高效性B.可擴(kuò)展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性15、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谟螒蜷_(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋人工智能在影視制作中的創(chuàng)新。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在交通領(lǐng)域的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述自監(jiān)督學(xué)習(xí)的原理和方法。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別模型，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和轉(zhuǎn)錄，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。2、（本題5分）運(yùn)用Python的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)回歸算法對(duì)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)特征重要性分析選擇關(guān)鍵特征，使用隨機(jī)森林回歸進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估模型的均方誤差（MSE）。3、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的人臉識(shí)別和身份驗(yàn)證，提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和安全性。4、（本題5分）運(yùn)用Python的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)層次聚類(lèi)算法對(duì)客戶細(xì)分問(wèn)題進(jìn)行處理。通過(guò)可視化聚類(lèi)結(jié)果，為客戶細(xì)分提供決策支持。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的支持向量機(jī)（SVM）算法，對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行多分類(lèi)任務(wù)。通過(guò)核函數(shù)的選擇和參數(shù)調(diào)整優(yōu)化模型性能，繪制決策邊界。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餐飲推薦系統(tǒng)，分析其如何根據(jù)用戶口味和飲食偏好