甘肅建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院《專業(yè)導(dǎo)論計算機(jī)與科學(xué)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁甘肅建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院《專業(yè)導(dǎo)論計算機(jī)與科學(xué)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果2、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識別準(zhǔn)確率，層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測試集上的準(zhǔn)確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果3、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析D.以上都是4、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮5、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風(fēng)險C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計獎勵函數(shù)對于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要6、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識別道路標(biāo)志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(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7、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信8、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組9、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能體在一個復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)，不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學(xué)習(xí)效果沒有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時間就能學(xué)會最優(yōu)策略C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時間內(nèi)找到絕對最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過程中會不斷調(diào)整策略以最大化累積獎勵10、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由一個生成器和一個判別器組成，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11、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛，但也存在誤診的風(fēng)險。假設(shè)要提高一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要12、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題，其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義，不準(zhǔn)確的是（）A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計算機(jī)像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復(fù)雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實現(xiàn)對特定任務(wù)的預(yù)測和決策，不涉及對智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識、進(jìn)行推理和決策，并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體13、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險評估，例如評估信用風(fēng)險和市場風(fēng)險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是14、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度。假設(shè)要開發(fā)一個能夠預(yù)測局部地區(qū)短期天氣變化的人工智能模型，需要考慮多種氣象因素的相互作用。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法在處理這種復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型結(jié)合使用15、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評估，應(yīng)用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測等任務(wù)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在城市規(guī)劃中的影響。2、（本題5分）說明蒙特卡羅樹搜索在游戲中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明人工智能在社會應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)中的策略。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運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。2、（本題5分）在Python中，運用量子遺傳算法優(yōu)化一個組合優(yōu)化問題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作，展示優(yōu)化結(jié)果。3、（本題5分）使用聚類算法對生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病亞型和治療反應(yīng)，為個性化醫(yī)療提供支持。4、（本題5分）使用聚類算法對生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病亞型和治療反應(yīng)，為個性化醫(yī)療提供更精準(zhǔn)的支持。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)一個實時的面部年齡估計系統(tǒng)。能夠從攝像頭獲取的人臉圖像中估