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_第1頁(yè)
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_第2頁(yè)
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_第3頁(yè)
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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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)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(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2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、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行供應(yīng)鏈優(yōu)化的項(xiàng)目中,例如預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫(kù)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(dòng)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(yǔ)言處理中,機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在多種語(yǔ)言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫(xiě)的語(yǔ)法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過(guò)對(duì)大量雙語(yǔ)語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)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(jī)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(wú)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(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4、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,例如為用戶(hù)推薦電影、音樂(lè)或商品,需要考慮用戶(hù)的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶(hù)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(dòng)態(tài)的用戶(hù)偏好?()A.基于協(xié)同過(guò)濾的推薦,依賴(lài)其他用戶(hù)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(jìn)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(guò)路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線(xiàn),降低運(yùn)輸成本B.利用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)分揀和識(shí)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(hù)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(mǎn)足需求6、在人工智能的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中,當(dāng)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言的智能系統(tǒng),以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問(wèn)題時(shí),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(yǔ)義理解D.語(yǔ)用分析7、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶(hù)信用評(píng)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(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)分析客戶(hù)的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)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(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠,不需要人類(lèi)專(zhuān)家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本,提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)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(gè)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(jī)梯度下降(SGD)算法,簡(jiǎn)單直接,適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)算法,能夠自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率,收斂速度快C.牛頓法,計(jì)算精度高,但計(jì)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(wèn)題和模型結(jié)構(gòu),需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)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(jìn)行癌癥檢測(cè),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(zhǔn)確無(wú)誤的,可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)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(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證和監(jiān)管10、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中,邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理,以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述,哪一項(xiàng)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(duì)云計(jì)算中心的依賴(lài)C.邊緣設(shè)備的計(jì)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(duì)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(gè)因素對(duì)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(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問(wèn)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(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù),需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿(mǎn)足問(wèn)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(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過(guò)大量的病例數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病,以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,以進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)B.無(wú)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(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)與環(huán)境的交互和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,優(yōu)化診斷策略D.機(jī)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(yàn)和判斷,不需要人工干預(yù)14、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能物流配送的系統(tǒng)中,為了實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車(chē)輛調(diào)度,以下哪種算法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)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(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,例如評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),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(cái)務(wù)指標(biāo)B.決策樹(shù)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.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)說(shuō)明游戲開(kāi)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(jià)策略和收益管理中的優(yōu)化。3、(本題5分)簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行,提高其效率和準(zhǔn)確性,同時(shí)考慮不確定性因素。2、(本題5分)使用Python中的Keras庫(kù),搭建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配模型,例如在云計(jì)算環(huán)境中合理分配計(jì)算資源。3、(本題5分)運(yùn)用Python中的Scikit-learn庫(kù),實(shí)現(xiàn)密度聚類(lèi)算法(Density-BasedClustering)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)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(yùn)用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化一個(gè)復(fù)雜的多峰函數(shù),展示粒子的位置更新過(guò)程和函數(shù)值的優(yōu)化曲線(xiàn),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(gè)基于生成對(duì)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(shí)現(xiàn)風(fēng)格的轉(zhuǎn)換。四、案例分

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