湖北汽車工業(yè)學(xué)院《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
湖北汽車工業(yè)學(xué)院《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
湖北汽車工業(yè)學(xué)院《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
湖北汽車工業(yè)學(xué)院《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)湖北汽車工業(yè)學(xué)院

《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、在自然語(yǔ)言處理中,機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型,以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述,正確的是:()A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法,與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)2、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3、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。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)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果?()A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型D.對(duì)原模型進(jìn)行壓縮4、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)我們要利用深度學(xué)習(xí)模型診斷肺部CT影像中的結(jié)節(jié),以下關(guān)于模型訓(xùn)練的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.可以使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)獲得準(zhǔn)確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對(duì)于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估5、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6、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足,例如音樂(lè)生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述,不正確的是()A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂(lè)作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論7、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中,例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度,以下哪個(gè)方面的考慮可能是至關(guān)重要的?()A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是8、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類別的物體,以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,如FasterR-CNN,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)9、人工智能中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.聚類分析和主成分分析是常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù),能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評(píng)估,應(yīng)用范圍相對(duì)較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)10、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色,實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題和知識(shí)漏洞,提高教學(xué)效果11、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12、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說(shuō)法,不正確的是()A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性,減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合,共同為患者提供診斷服務(wù)13、在人工智能的語(yǔ)音情感識(shí)別中,以下哪個(gè)特征對(duì)于準(zhǔn)確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性?()A.語(yǔ)音的語(yǔ)調(diào)B.語(yǔ)音的語(yǔ)速C.說(shuō)話人的口音D.背景噪音14、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中,目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響15、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)信用卡交易中的欺詐行為,需要實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)最為有效?()A.實(shí)時(shí)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(yàn)的規(guī)則判斷D.隨機(jī)抽樣檢查16、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別不同種類的動(dòng)物,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述,正確的是:()A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率,層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)模型的性能影響不大,關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高,但在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率很低,可能是出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化,直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果17、在人工智能的情感分析任務(wù)中,比如分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極,以下哪種特征提取方法可能會(huì)產(chǎn)生重要影響?()A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)18、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用中,比如訓(xùn)練一個(gè)智能體在游戲中獲得高分,以下哪個(gè)因素對(duì)于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響?()A.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度D.以上都是19、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述,不正確的是()A.基于值函數(shù)的方法通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù),輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用,只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同20、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下關(guān)于防止過(guò)擬合的方法,哪一項(xiàng)是最有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進(jìn)行任何處理,認(rèn)為過(guò)擬合不會(huì)影響模型性能21、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22、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求,如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)異常的流量模式,需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測(cè)方法在處理高維、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更為出色?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用23、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24、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測(cè)和智能信號(hào)燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng),以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略,無(wú)需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測(cè)中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的交通狀況,不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法,可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制,提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加,不如傳統(tǒng)方法可靠25、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.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉诤胶nI(lǐng)域的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋層次聚類算法的工作原理。3、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在證券交易和市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。4、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈合作伙伴選擇中的方法。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能民間藝術(shù)作品數(shù)字版權(quán)管理系統(tǒng),討論其如何應(yīng)對(duì)數(shù)字時(shí)代的版權(quán)挑戰(zhàn)。2、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能民間藝術(shù)人才傳承體系評(píng)估系統(tǒng),討論其如何評(píng)估民間藝術(shù)人才傳承體系的有效性。3、(本題5分)考察某智能漁業(yè)資源管理系統(tǒng)中人工智能的魚類數(shù)量監(jiān)測(cè)和捕撈策略制定。4、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)推薦系統(tǒng),討論其如何根據(jù)用戶喜好推薦音樂(lè)作品。5、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能航空訂票系統(tǒng),分析其如何預(yù)測(cè)票價(jià)和提供最優(yōu)訂

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