湖南電氣職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能原理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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)湖南電氣職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能原理與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過(guò)程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實(shí)時(shí)收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析2、生成對(duì)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(gè)生成器和一個(gè)判別器組成，它們相互競(jìng)爭(zhēng)，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(shí)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3、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來(lái)欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器的性能會(huì)交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無(wú)需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性4、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測(cè)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(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是5、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過(guò)刪除不重要的神經(jīng)元和連接來(lái)壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率6、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，算力的提升起到了重要的推動(dòng)作用。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)需要進(jìn)行大規(guī)模的人工智能模型訓(xùn)練。以下關(guān)于算力對(duì)人工智能的影響的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的算力能夠加速模型的訓(xùn)練過(guò)程，縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進(jìn)D.算力的成本和可獲取性會(huì)影響人工智能技術(shù)的應(yīng)用和推廣7、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過(guò)人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無(wú)需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況8、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對(duì)于提高計(jì)算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA9、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(wèn)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(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)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(wèn)題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過(guò)程是隨機(jī)的，沒(méi)有任何規(guī)律可循10、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個(gè)相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個(gè)物流配送場(chǎng)景中，多個(gè)配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體之間需要進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個(gè)智能體的決策會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略11、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略12、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)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(gè)智能體在一個(gè)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(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)，不需要任何獎(jiǎng)勵(lì)反饋B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒(méi)有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時(shí)間就能學(xué)會(huì)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(shí)間內(nèi)找到絕對(duì)最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)不斷調(diào)整策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)13、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)14、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問(wèn)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15、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策問(wèn)題中，假設(shè)自動(dòng)駕駛汽車面臨一個(gè)無(wú)法避免的碰撞場(chǎng)景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動(dòng)駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定，用戶沒(méi)有參與的權(quán)利C.不同的文化和價(jià)值觀可能導(dǎo)致對(duì)自動(dòng)駕駛道德決策的不同看法D.自動(dòng)駕駛汽車的道德決策不會(huì)受到法律和社會(huì)輿論的影響16、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測(cè)電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲(chǔ)能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動(dòng)性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性17、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語(yǔ)言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報(bào)道，以下關(guān)于文本生成的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以完全依靠隨機(jī)生成來(lái)創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語(yǔ)言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語(yǔ)法和語(yǔ)義的約束18、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)19、在人工智能的模型評(píng)估中，需要使用多種指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)評(píng)估一個(gè)分類模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)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(píng)估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識(shí)別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評(píng)估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說(shuō)明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無(wú)需考慮其他指標(biāo)20、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配21、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗22、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無(wú)法滿足所有用戶的需求23、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無(wú)需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǜ泳_C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響24、在人工智能的可解釋性研究中，對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過(guò)程D.以上都是25、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下哪個(gè)因素可能會(huì)限制遷移學(xué)習(xí)的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的限制D.任務(wù)的相似性26、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會(huì)被重點(diǎn)研究和應(yīng)用？（）A.聲學(xué)模型的改進(jìn)B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是27、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準(zhǔn)確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實(shí)C.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)D.3D打印28、在人工智能的情感識(shí)別中，假設(shè)要從一段較長(zhǎng)的語(yǔ)音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語(yǔ)音的韻律特征，如語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速B.只關(guān)注語(yǔ)音的內(nèi)容，忽略語(yǔ)音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識(shí)別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語(yǔ)音29、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無(wú)需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成，就無(wú)需更新和維護(hù)，因?yàn)橹R(shí)是固定不變的30、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問(wèn)題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python中的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)主成分分析（PCA）算法對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。通過(guò)可視化降維后的結(jié)果，觀察數(shù)據(jù)的分布情況，并分析降維效果。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的Roberts算子邊緣檢測(cè)。比較Roberts算子與其他邊緣檢測(cè)算子的效果。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的交通信號(hào)燈識(shí)別系統(tǒng)。能夠在車輛行駛過(guò)程中準(zhǔn)確識(shí)別出前方交通信號(hào)燈的狀態(tài)，并給出相應(yīng)的提示。4、（本題5分）通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的游戲環(huán)境中進(jìn)行策略創(chuàng)新和優(yōu)化，提高游戲的創(chuàng)新性和趣味性。5、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)