北京交通大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京交通大學(xué)

《人工智能導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(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、在一個利用人工智能進行供應(yīng)鏈優(yōu)化的項目中，例如預(yù)測需求、優(yōu)化庫存管理和物流路徑規(guī)劃，以下哪種能力是人工智能系統(tǒng)需要具備的關(guān)鍵特性？（）A.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力B.動態(tài)適應(yīng)能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是2、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的研究方向。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機器翻譯技術(shù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于規(guī)則的機器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進行翻譯B.統(tǒng)計機器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計分析來學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無需人工干預(yù)和修正3、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制的優(yōu)化算法?？紤]一個優(yōu)化問題，需要在一個復(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，哪一項是不正確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(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的，沒有任何規(guī)律可循4、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設(shè)一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調(diào)整5、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求6、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中，當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問題時，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析7、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險評估、欺詐檢測等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進行客戶信用評估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險控制的準確性和效率8、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓(xùn)練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓(xùn)練一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計（Adam）算法，能夠自動調(diào)整學(xué)習(xí)率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復(fù)雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu)，需要進行實驗和比較9、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進行癌癥檢測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴格的驗證和監(jiān)管10、在人工智能的發(fā)展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結(jié)合越來越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實現(xiàn)實時的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素11、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇12、人工智能中的自動規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，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(fù)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13、在人工智能領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)14、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是15、當利用人工智能進行金融風(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)濟數(shù)據(jù)D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明游戲開發(fā)中的人工智能技術(shù)。2、（本題5分）解釋人工智能在定價策略和收益管理中的優(yōu)化。3、（本題5分）簡述自動駕駛中的人工智能技術(shù)。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準確性，同時考慮不確定性因素。2、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學(xué)習(xí)的資源分配模型，例如在云計算環(huán)境中合理分配計算資源。3、（本題5分）運用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)密度聚類算法（Density-BasedClustering）對數(shù)據(jù)進行聚類分析，處理具有不同密度分布的數(shù)據(jù)。4、（本題5分）在Python中，運用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化一個復(fù)雜的多峰函數(shù)，展示粒子的位置更新過程和函數(shù)值的優(yōu)化曲線，以及最終找到的最優(yōu)解。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像風(fēng)格遷移模型。將一種圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一種圖像上，實現(xiàn)風(fēng)格的轉(zhuǎn)換。四、案例分