重慶公共運輸職業(yè)學院《工業(yè)機器人技術與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《工業(yè)機器人技術與應用》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一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在人工智能的研究中，強化學習被廣泛應用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設一個智能機器人需要在復雜的環(huán)境中學習如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學習算法能夠使機器人更快地學習到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法2、在人工智能的智能客服應用中，需要快速準確地回答用戶的問題。假設用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術問題等。為了提高智能客服的回答質量和效率，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復雜問題直接拒絕回答3、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經網絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮4、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設我們在討論人工智能的發(fā)展階段，以下關于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強人工智能目前已經廣泛應用于各個領域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強人工智能的關鍵在于計算能力5、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權利主義原則D.以上都是6、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經網絡來識別不同種類的動物。如果訓練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高7、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設一個銀行正在使用人工智能進行風險評估，以下關于金融領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準確的風險評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質量和完整性對人工智能在金融領域的應用效果沒有影響C.結合人工智能模型和人類專家的經驗，可以更有效地進行金融風險評估和管理D.人工智能在金融領域的應用不存在任何風險和監(jiān)管挑戰(zhàn)8、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關重要B.一些可視化技術可以幫助理解模型的內部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤9、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環(huán)境進行交互并根據(jù)獎勵信號來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環(huán)境有先驗的了解，完全通過與環(huán)境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內得到最優(yōu)的策略10、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11、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經網絡D.樸素貝葉斯12、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關注。假設要利用預訓練語言模型進行特定任務的微調。以下關于預訓練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預訓練語言模型在大規(guī)模通用語料上學習了語言的通用知識和模式B.微調時可以使用少量的特定任務數(shù)據(jù)，快速適應新的任務C.預訓練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預訓練語言模型的輸出進行進一步的處理和優(yōu)化13、在人工智能的發(fā)展中，倫理原則和規(guī)范的制定至關重要。以下關于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對人類造成潛在的危害C.知識產權和隱私保護在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展，促進社會對人工智能的信任14、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15、假設在一個智能農業(yè)的應用中，需要利用人工智能技術來監(jiān)測農作物的生長狀況并預測病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機器學習模型D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習的區(qū)別。2、（本題5分）解釋人工智能中的過擬合和欠擬合問題。3、（本題5分）談談人工智能在智能供應鏈預測中的應用。4、（本題5分）說明人工智能在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用機器學習算法預測股票價格的走勢，收集歷史股票數(shù)據(jù)進行特征提取和模型訓練，評估預測的準確性。2、（本題5分）運用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的動物行為分析，例如動物的活動范圍、社交行為等。3、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于生成式流網絡（GenerativeFlowNetwork）的模型，生成具有特定屬性的圖像。4、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型（如YOLO），實現(xiàn)對視頻中的物體進行實時檢測和跟蹤。處理視頻流數(shù)據(jù)，標記出物體的位置和類別，并實時顯示跟蹤結果。5、（本題5分）利用PyTorch構建一個知識圖譜補全模型，根據(jù)已有的知識圖譜結構和部分節(jié)點信息，預測缺失的關系和節(jié)點。評估模型在不同領域知識圖譜上的補全效果和準確性。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能民俗文化創(chuàng)意產業(yè)園區(qū)規(guī)劃系