韶關(guān)學院《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁韶關(guān)學院《人工智能基礎(chǔ)》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測，減少停機時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域2、圖像識別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預(yù)特征設(shè)計C.對于復雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響3、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶興趣的變化4、在人工智能的模型訓練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)5、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響6、在人工智能的語音識別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會被重點研究和應(yīng)用？（）A.聲學模型的改進B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是7、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個大型的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量B.模型壓縮可能會導致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學習模型，對傳統(tǒng)機器學習模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優(yōu)的解決方案8、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預(yù)測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應(yīng)用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和挑戰(zhàn)9、在人工智能的研究中，強化學習被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設(shè)一個智能機器人需要在復雜的環(huán)境中學習如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學習算法能夠使機器人更快地學習到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法10、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預(yù)訓練的語言模型，并在特定任務(wù)上進行微調(diào)B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習D.引入對抗訓練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性11、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數(shù)類進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別12、當利用人工智能進行音樂創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是13、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析14、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結(jié)果，不考慮準確性15、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法16、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)特點進行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的非線性關(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)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇17、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)正在訓練一個用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能18、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個因素對于提高識別準確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量19、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯20、人工智能在語音識別領(lǐng)域取得了重大進展。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.聲學模型用于分析語音的聲學特征，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)在語音識別中能夠提高識別準確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達到100%的準確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進行訓練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性21、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產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結(jié)構(gòu)D.基于語義網(wǎng)絡(luò)22、在人工智能領(lǐng)域，機器學習是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機器學習在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學習可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓練模型，以進行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學習能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學習可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學習在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)23、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境中準確識別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術(shù)，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比24、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術(shù)。假設(shè)多個機構(gòu)想要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關(guān)于聯(lián)邦學習的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學習中，各機構(gòu)的數(shù)據(jù)需要集中到一個中心服務(wù)器進行統(tǒng)一訓練B.聯(lián)邦學習能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練C.聯(lián)邦學習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結(jié)構(gòu)D.聯(lián)邦學習過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風險25、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓練一個復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計（Adam）算法，能夠自動調(diào)整學習率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu)，需要進行實驗和比較26、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進行數(shù)據(jù)標注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數(shù)據(jù)標注，但需要進行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響27、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉(zhuǎn)移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術(shù)會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率28、在機器學習中，監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習是兩種主要的學習方式?？紤]一個場景，我們有大量未標記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機器學習方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸29、人工智能中的語音識別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說法，哪一項是不正確的？（）A.使用更先進的聲學模型B.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語音信號的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)30、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進行準確推薦。假設(shè)要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進行文本自動摘要生成，對學術(shù)論文進行概括，方便讀者快速了解研究內(nèi)容。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）對圖像數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，比較與傳統(tǒng)方法的性能差異。3、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個強化學習模型，讓智能體學習在圍棋游戲中制定策略。研究智能體的棋藝提升和策略優(yōu)化。4、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于Transformer架構(gòu)的語音識別模型，對不同口音和噪聲環(huán)境下的語音進行準確識別。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的