北京農(nóng)學(xué)院《人工智能技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(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，共3頁北京農(nóng)學(xué)院

《人工智能技術(shù)與應(yīng)用》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1分，共15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、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識(shí)蒸餾，將大模型的知識(shí)傳遞給小模型D.以上都是2、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，例如整合多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是3、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于解釋模型決策的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，確定哪些輸入特征對(duì)模型的決策影響最大B.對(duì)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋，讓用戶理解模型的工作原理C.通過生成示例來說明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋，認(rèn)為模型的準(zhǔn)確性比可解釋性更重要4、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場(chǎng)部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為B.自動(dòng)識(shí)別人員身份C.預(yù)測(cè)潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題5、人工智能在語音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性6、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要整合患者的病歷、檢查報(bào)告和影像資料等信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.采用加密技術(shù)對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，確保數(shù)據(jù)不被泄露B.允許醫(yī)療數(shù)據(jù)在未經(jīng)患者同意的情況下用于研究和開發(fā)新的診斷模型C.忽略數(shù)據(jù)隱私和安全問題，優(yōu)先考慮系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確性D.將患者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在公共云服務(wù)上，以降低存儲(chǔ)成本7、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8、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個(gè)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練9、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10、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即模型正確識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異11、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，各機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)需要集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結(jié)構(gòu)D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)12、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要13、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個(gè)分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時(shí)總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對(duì)于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個(gè)合適的選擇14、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務(wù)D.仍需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化，以提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度15、在人工智能的語音處理領(lǐng)域，語音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語音。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在企業(yè)文化塑造中的影響。2、（本題5分）說明注意力機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中的重要性。3、（本題5分）簡述人工智能在生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度中的優(yōu)化。4、（本題5分）說明人工智能在綠色制造和生態(tài)設(shè)計(jì)中的創(chuàng)新。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python的Keras庫，構(gòu)建一個(gè)長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來預(yù)測(cè)某城市未來一周的空氣質(zhì)量指數(shù)。收集相關(guān)的氣象和污染數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，設(shè)置合適的超參數(shù)，如隱藏層單元數(shù)量和學(xué)習(xí)率，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果。2、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個(gè)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人協(xié)作模型，讓多個(gè)機(jī)器人協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)。3、（本題5分）使用Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫Scikit-learn，加載一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集（如鳶尾花數(shù)據(jù)集），進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇等操作，然后使用合適的分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。4、（本題5分）運(yùn)用Python的Keras庫，構(gòu)建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人避障模型。在模擬環(huán)境中訓(xùn)練機(jī)器人學(xué)會(huì)避開障礙物，到達(dá)指定目標(biāo)位置。5、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體學(xué)習(xí)在資源分配問題中優(yōu)化策略。提高資源利用效率。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)利