成都大學(xué)《智能算法應(yīng)用開發(fā)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁成都大學(xué)《智能算法應(yīng)用開發(fā)》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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1分，共15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、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進(jìn)行人工干預(yù)2、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險3、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個更全面的評估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標(biāo)4、人工智能中的生成對抗網(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)練過程的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與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5、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，如風(fēng)險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險和預(yù)測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機(jī)構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求6、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進(jìn)行校正7、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險評估和欺詐檢測中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個系統(tǒng)來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實時分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術(shù)或方法在處理這種實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)時最為有效？（）A.實時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗的規(guī)則判斷D.隨機(jī)抽樣檢查8、在人工智能的圖像識別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能9、人工智能中的自動推理技術(shù)在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設(shè)我們要證明一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理，使用自動推理系統(tǒng)。那么，關(guān)于自動推理，以下哪一項是不正確的？（）A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實進(jìn)行推導(dǎo)B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對于復(fù)雜問題可能會面臨計算復(fù)雜性的挑戰(zhàn)D.其結(jié)果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準(zhǔn)確性10、在一個利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進(jìn)C.對話流程的設(shè)計D.以上都是11、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量12、在一個利用人工智能進(jìn)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13、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性，無法進(jìn)行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要14、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個智能電網(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，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(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性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性15、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，需要對大量的圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在航空航天領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茼椖砍杀竟浪阒械膽?yīng)用。3、（本題5分）解釋語音合成的原理和方法。4、（本題5分）簡述人工智能在建筑設(shè)計和規(guī)劃中的可能性。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用量子遺傳算法優(yōu)化一個組合優(yōu)化問題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作，展示優(yōu)化結(jié)果。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。3、（本題5分）運用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像超分辨率重建模型。將低分辨率圖像重建為高分辨率圖像，評估重建效果。4、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)一個決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。展示決策樹的生成過程，通過交叉驗證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，并計算模型在測試集上的F1分?jǐn)?shù)。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的邏輯回歸算法，對客戶的信用風(fēng)險進(jìn)行評估。建立風(fēng)險評估模型，預(yù)測客戶違約的可能性。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個利用人工智能進(jìn)行股票預(yù)測