上海電力大學《人工智能與科技素養(yǎng)》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海電力大學

《人工智能與科技素養(yǎng)》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統時，不需要考慮公平性和透明度，只要結果有效就行C.應該在開發(fā)和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發(fā)展才是關鍵，倫理可以在后期考慮2、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關于自動駕駛中的人工智能技術，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統一旦訓練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素3、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數數量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用4、假設要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進行自主探索和學習的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學習機制和策略可能是關鍵的？（）A.無監(jiān)督學習B.有監(jiān)督學習C.強化學習D.以上都是5、在人工智能的模型訓練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設正在訓練一個用于預測房價的人工智能模型，以下關于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓練數據上表現差，在新數據上表現好；欠擬合則相反B.模型越復雜，越不容易出現過擬合問題，因此應該盡量增加模型的復雜度C.正則化技術可以有效地防止過擬合，而增加訓練數據量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構有關，與數據和訓練過程無關6、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7、人工智能中的異常檢測在許多領域都有重要應用，如網絡安全、金融欺詐檢測等。假設我們要在金融交易數據中檢測異常行為，以下關于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數據的分布特征8、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統，以下關于圖像識別技術的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結構B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景，傳統的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統的性能不受圖像質量、光照條件和拍攝角度等因素的影響9、在一個利用人工智能進行能源管理的系統中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網的調度，以下哪個方面的考慮可能是至關重要的？（）A.實時數據采集和處理B.精準的預測模型C.多目標優(yōu)化策略D.以上都是10、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關重要。假設要訓練一個大規(guī)模的深度學習模型，需要快速處理海量的數據。以下哪種硬件架構或設備在加速模型訓練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA11、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓練和性能提升起著關鍵作用。以下關于優(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，與數據特點無關D.可以通過調整優(yōu)化算法的參數來提高模型的訓練效果12、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環(huán)境中行走和避障，以下關于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設置對機器人的學習效果沒有關鍵影響，只要有獎勵就行C.結合機器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環(huán)境，對于復雜多變的真實環(huán)境無法應用13、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數字識別的神經網絡，以下關于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數據的數量B.減少神經網絡的層數C.使用更復雜的激活函數D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能14、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數的設計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關注當前的動作和獎勵15、人工智能在工業(yè)生產中的質量檢測環(huán)節(jié)具有應用價值。假設一個工廠要利用人工智能檢測產品缺陷，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像分析和機器學習算法，自動識別產品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數據進行學習，不斷提高缺陷檢測的準確率C.人工智能檢測系統能夠完全取代人工檢測，不需要人工復檢D.結合深度學習模型和傳統圖像處理技術，提高檢測的可靠性16、在人工智能的農業(yè)應用中，精準農業(yè)可以通過傳感器和數據分析實現對農作物的精細化管理。假設要根據土壤濕度和氣象數據決定灌溉量，以下哪個技術環(huán)節(jié)是最關鍵的？（）A.數據的采集和傳輸B.數據分析和建模C.灌溉設備的控制D.傳感器的校準17、假設要開發(fā)一個能夠在復雜的商業(yè)環(huán)境中進行智能決策支持的人工智能系統，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術和知識的融合可能是必要的？（）A.數據分析和領域專家知識B.機器學習算法和經濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是18、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數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一定表現良好19、人工智能中的自動規(guī)劃和調度問題在許多領域都有應用，如生產制造、物流配送等。假設一個工廠要安排生產任務，需要考慮機器的可用性、訂單的優(yōu)先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規(guī)劃算法在處理這種復雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法20、在人工智能的目標檢測任務中，假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優(yōu)于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠實現高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數據無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能物流資源分配中的策略。2、（本題5分）簡述過擬合和欠擬合的概念及解決方法。3、（本題5分）說明注意力機制在深度學習中的重要性。4、（本題5分）簡述K-Means聚類算法的步驟和優(yōu)缺點。5、（本題5分）簡述人工智能在考古和文物保護中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察某社交平臺運用人工智能進行內容審核的案例，分析其準確性和公正性。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能安防系統，討論其在視頻監(jiān)控中的人物識別、行為分析和預警功能。3、（本題5分）以某智能珠寶鑒定系統為例，研究人工智能在寶石品質評估和真?zhèn)舞b別中的作用。4、（本題5分）以某智能傳統民間藝術作品數字化保護系統為例，探討人工智能在數據采集和存儲方面的應用。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫色彩搭配建議系統，討論其如何提供合適的色彩搭配方案。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網絡（GAN）的文本生成