衢州學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
衢州學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
衢州學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
衢州學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
衢州學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁衢州學(xué)院

《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023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、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.根據(jù)服務(wù)器負載和任務(wù)需求,動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標,優(yōu)化資源利用效率C.強化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化,無需人工重新配置D.強化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解,不存在次優(yōu)情況2、在人工智能的語音識別任務(wù)中,環(huán)境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準確識別語音的系統(tǒng),以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵?()A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用3、當利用人工智能進行語音合成,使合成的語音聽起來更加自然和富有情感,以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向?()A.改進聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是4、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域,為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛,需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)?()A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計D.以上都是5、在人工智能的聚類分析中,例如將客戶按照消費行為進行分組,假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類算法,基于距離進行分組B.層次聚類算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法,基于密度進行分組D.隨機聚類算法,隨機分配數(shù)據(jù)到不同組6、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡歷,以下哪種情況可能違反倫理原則?()A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗進行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)7、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足,例如音樂生成和圖像創(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作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨特的創(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8、在人工智能的倫理和法律問題中,算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要?()A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運用9、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng),以下關(guān)于自動推理的描述,正確的是:()A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則,不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機器學(xué)習(xí)和符號推理的方法,可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限,沒有實際價值10、在人工智能的文本分類任務(wù)中,類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本,而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效,能夠提高少數(shù)類別的分類性能?()A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運用11、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機器人,例如在倉庫中搬運貨物,以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關(guān)重要?()A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是12、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設(shè)一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述,哪一項是錯誤的?()A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整自己的行為,以達到目標C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,無法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)13、在開發(fā)一個能夠與人類進行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時,不僅要理解用戶的輸入,還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實現(xiàn)這一目標,以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的?()A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建14、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理中具有潛在應(yīng)用價值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風(fēng)險,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不準確的?()A.可以分析客戶的交易記錄、財務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù),進行信用評估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征,提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法,無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性,需要對人工智能模型進行定期監(jiān)測和驗證15、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù),旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型,但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么,聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何實現(xiàn)這一目標的?()A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務(wù)器進行訓(xùn)練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù),在云端進行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互,各自獨立訓(xùn)練模型二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)談?wù)劸垲愃惴ㄔ跀?shù)據(jù)分析中的作用。2、(本題5分)解釋人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的角色。3、(本題5分)簡述人工智能在智能成本預(yù)算中的技術(shù)。4、(本題5分)解釋人工智能在智能績效數(shù)據(jù)分析中的方法。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用Python的Keras庫,實現(xiàn)一個基于雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(Bi-LSTM)的情感分析模型,對電影評論數(shù)據(jù)進行情感分類。分析不同的詞嵌入方法對模型性能的影響。2、(本題5分)使用機器學(xué)習(xí)算法對醫(yī)療圖像進行分析,如檢測疾病、分割病灶等,輔助醫(yī)生進行診斷。3、(本題5分)在Python中,運用強化學(xué)習(xí)算法(如策略梯度算法)訓(xùn)練一個機器人在虛擬環(huán)境中行走,優(yōu)化其動作策略。4、(本題5分)基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架,實現(xiàn)一個實時的物體追蹤系統(tǒng)。能夠在視頻流中準確追蹤一個特定的物體,如一個移動的籃球,并記錄其運動軌跡。5、(本題5分)使用聚類算法對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)不同的病理特征和疾病類型,輔助醫(yī)生進行診斷。四、案例分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)研究一個使用人工智能的智能游戲開發(fā)工具,分析其如何生成游戲內(nèi)容和提升玩家體

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論