江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5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)江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述,不準(zhǔn)確的是()A.目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)和語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備,算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展2、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件,自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶(hù)的所有需求和意圖,不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約3、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.人工智能可以完全取代人類(lèi)專(zhuān)家的判斷,獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒(méi)有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn),可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)4、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人,需要理解用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶(hù)提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問(wèn)題,聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶(hù)的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的?()A.構(gòu)建大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù),通過(guò)匹配來(lái)生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成,限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文,只根據(jù)問(wèn)題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)5、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域,強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走,以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大?()A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能6、在人工智能的研究中,可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷,但是其決策過(guò)程難以理解。那么,以下關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可解釋性對(duì)于建立用戶(hù)信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度,模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯(cuò)誤7、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來(lái),以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的圖像分割方法簡(jiǎn)單快速,但對(duì)復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域,但容易出現(xiàn)過(guò)度分割C.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣,但對(duì)噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn),常常結(jié)合使用以提高分割效果8、在人工智能的教育應(yīng)用中,個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)這樣的系統(tǒng),需要準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的知識(shí)水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評(píng)估方法和模型在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)方面最為準(zhǔn)確和有效?()A.基于標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的評(píng)估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)評(píng)估C.教師的主觀(guān)評(píng)價(jià)D.同學(xué)之間的相互評(píng)價(jià)9、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能語(yǔ)音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能,以下關(guān)于解決方法的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語(yǔ)音信號(hào)的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)10、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇,以下哪種策略能夠平衡探索和利用,以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果?()A.ε-貪心策略,以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作,不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作,不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索,之后完全利用11、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述,正確的是:()A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報(bào)道B.僅僅依靠語(yǔ)言模型的概率預(yù)測(cè),不考慮語(yǔ)義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語(yǔ)義理解和規(guī)劃,可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)不需要考慮語(yǔ)言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本12、在人工智能的可解釋性研究中,對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,假設(shè)需要向用戶(hù)解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀(guān)和易于理解的解釋?zhuān)浚ǎ〢.特征重要性分析,確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋?zhuān)枋瞿P偷耐评磉^(guò)程D.以上都是13、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型,以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力?()A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用14、在人工智能的倫理和社會(huì)影響方面,存在許多需要思考的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡(jiǎn)歷和面試表現(xiàn)進(jìn)行篩選。以下關(guān)于這種系統(tǒng)可能帶來(lái)的潛在問(wèn)題,哪一項(xiàng)是最值得關(guān)注的?()A.系統(tǒng)可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差而對(duì)某些群體產(chǎn)生不公平的篩選結(jié)果B.系統(tǒng)的決策過(guò)程過(guò)于透明,導(dǎo)致企業(yè)招聘策略被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手輕易了解C.系統(tǒng)可能會(huì)過(guò)于依賴(lài)簡(jiǎn)歷信息,而忽略了候選人的實(shí)際能力和潛力D.系統(tǒng)的運(yùn)行成本過(guò)高,對(duì)企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)15、在人工智能的算法選擇中,需要根據(jù)具體問(wèn)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(lèi)問(wèn)題,數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系,以下關(guān)于算法選擇的描述,正確的是:()A.線(xiàn)性分類(lèi)算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù),無(wú)需考慮其他算法B.決策樹(shù)算法在處理高維度和非線(xiàn)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(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題,是一個(gè)合適的選擇16、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17、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷,它通過(guò)分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來(lái)給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷,因?yàn)槠浠诖髷?shù)據(jù)的分析結(jié)果更準(zhǔn)確B.醫(yī)生仍需對(duì)系統(tǒng)的診斷結(jié)果進(jìn)行最終判斷和綜合考量,因?yàn)榇嬖跀?shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見(jiàn)疾病的診斷,對(duì)于罕見(jiàn)病無(wú)能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響18、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)圖像中存在多個(gè)不同大小和形狀的目標(biāo),且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測(cè)算法能夠較好地應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況?()A.FasterR-CNN,基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO(YouOnlyLookOnce),一次性檢測(cè)所有目標(biāo)C.SSD(SingleShotMultiBoxDetector),多尺度檢測(cè)D.以上都是19、在人工智能的研究中,遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。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)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù),無(wú)需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大,遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào),并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練,可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù),不能跨越不同領(lǐng)域20、在人工智能的模型評(píng)估中,需要使用多種指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型,以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例,是常用的評(píng)估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識(shí)別的正例在實(shí)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(gè)更全面的評(píng)估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高,就說(shuō)明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好,無(wú)需考慮其他指標(biāo)二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能中的優(yōu)化問(wèn)題和求解方法。2、(本題5分)解釋人工智能在智能倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存控制中的策略。3、(本題5分)簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理的任務(wù)和挑戰(zhàn)。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繪畫(huà)色彩搭配建議系統(tǒng),討論其如何提供合適的色彩搭配方案。2、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的項(xiàng)目,包括監(jiān)測(cè)手段和防治建議。3、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能舞蹈動(dòng)作編排系統(tǒng),探討其如何根據(jù)音樂(lè)和主題生成舞蹈動(dòng)作。4、(本題5分)剖析某智能陶瓷燒制工藝優(yōu)化系統(tǒng)中人工智能的溫度

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