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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,共3頁昆明理工大學(xué)
《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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30個(gè)小題,每小題1分,共30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、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.通過分析交通流量數(shù)據(jù),優(yōu)化信號(hào)燈控制,減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全,降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題,無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測(cè)交通需求,合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)2、在人工智能的異常檢測(cè)任務(wù)中,例如檢測(cè)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(duì)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(cè)?()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3、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個(gè)大型的深度學(xué)習(xí)模型部署到移動(dòng)設(shè)備上,同時(shí)保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量方面最為有效?()A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上方法綜合運(yùn)用4、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型,如GPT-3,具有很強(qiáng)的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù),以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào),就能適應(yīng)新的任務(wù),無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定,不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強(qiáng),但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果5、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸,降低計(jì)算量,同時(shí)保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,CNN的性能一定會(huì)不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化CNN的性能6、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中,為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性,以下哪個(gè)方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的?()A.知識(shí)庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進(jìn)C.對(duì)話流程的設(shè)計(jì)D.以上都是7、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購買某款產(chǎn)品,使用決策樹進(jìn)行建模。那么,關(guān)于決策樹的特點(diǎn),以下哪一項(xiàng)是不正確的?()A.易于理解和解釋,生成的決策規(guī)則清晰明了B.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇8、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇,以下哪種策略能夠平衡探索和利用,以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果?()A.ε-貪心策略,以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作,不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作,不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索,之后完全利用9、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析大量的法律案例和條文,提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決,無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性,但最終決策權(quán)仍在法官手中10、在人工智能的算法中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法??紤]一個(gè)優(yōu)化問題,需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機(jī)的,沒有任何規(guī)律可循11、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(cè)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12、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測(cè)和智能信號(hào)燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng),以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略,無需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測(cè)中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來的交通狀況,不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法,可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制,提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加,不如傳統(tǒng)方法可靠13、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法,不正確的是()A.GAN由生成器和判別器組成,通過兩者之間的對(duì)抗訓(xùn)練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定,容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問題,如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等14、人工智能中的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在自動(dòng)化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設(shè)一個(gè)企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.AutoML可以自動(dòng)搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻,使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動(dòng)構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督,以確保模型的合理性和可靠性15、在人工智能的倫理原則中,“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型,以確保其公平性C.故意引入偏差,以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo),對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)16、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(dòng)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(cè)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(jí)階段,功能較為單一,無法滿足用戶的多樣化需求17、在人工智能的情感分析任務(wù)中,需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向,如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感,以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好?()A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷18、在人工智能的語音識(shí)別任務(wù)中,噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識(shí)別性能,以下哪種方法可能最有效?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語音信號(hào)的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量19、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中,例如在面臨不可避免的事故時(shí)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(quán)利主義原則D.以上都是20、在人工智能的研究中,可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)用于醫(yī)療診斷的人工智能模型,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.解釋模型的決策過程和依據(jù),有助于提高醫(yī)生對(duì)診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對(duì)診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性,無法進(jìn)行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對(duì)于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要21、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域,假設(shè)要讓一個(gè)機(jī)器人通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù),以下關(guān)于機(jī)器人學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.機(jī)器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對(duì)所有可能的情況,無需學(xué)習(xí)能力B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法,其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯(cuò)來不斷改進(jìn)自己的行為D.機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制,無法達(dá)到與人類相似的學(xué)習(xí)效果22、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23、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(shí)。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(shí)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24、在人工智能的語音識(shí)別領(lǐng)域,假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語音識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于語音識(shí)別技術(shù)的描述,正確的是:()A.語音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語音進(jìn)行訓(xùn)練,就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型,與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率,無需進(jìn)一步改進(jìn)25、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足,例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述,不正確的是()A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論26、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(shí)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(tái)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(jiǎn)單易做,不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響27、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂創(chuàng)作,生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價(jià)值的音樂作品,以下哪種方法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用?()A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是28、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,倫理和社會(huì)問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策,可能會(huì)導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況,以下哪種措施最為關(guān)鍵?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析29、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,正確的是:()A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性,就無需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí),不需要考慮公平性和透明度,只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí),遵循倫理原則,制定相關(guān)法規(guī)和政策,以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的,技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵,倫理可以在后期考慮30、在自然語言處理中,詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對(duì)一段文本進(jìn)行語義分析,使用詞向量模型。以下關(guān)于詞向量的描述,正確的是:()A.詞向量的維度越高,對(duì)詞語的表示就越精確,不會(huì)出現(xiàn)語義混淆B.不同的詞向量模型,如Word2Vec和GloVe,生成的詞向量不能相互轉(zhuǎn)換和比較C.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系,例如相似性和相關(guān)性D.詞向量一旦生成就固定不變,不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化二、操作題(本大題共5個(gè)小題,共2
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