昆山登云科技職業(yè)學(xué)院《用戶自適應(yīng)智能系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《用戶自適應(yīng)智能系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實(shí)際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行2、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是3、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時(shí)可能具有優(yōu)勢？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法4、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善交通流量和安全性。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化交通信號燈的系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當(dāng)前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時(shí)間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號燈，不進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車輛的通行5、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，以下關(guān)于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案B.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學(xué)生無需與教師進(jìn)行交流C.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和習(xí)慣無關(guān)D.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問題6、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)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(gè)系統(tǒng)來檢測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7、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時(shí)避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好8、在人工智能的自動駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時(shí)處理來自多個(gè)傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)9、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(shí)缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個(gè)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10、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動的人物，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11、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語言模型對計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用12、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個(gè)特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報(bào)告，確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進(jìn)行篩選和評估13、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果，以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能14、人工智能在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.對圖像進(jìn)行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機(jī)打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性15、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識別道路標(biāo)志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預(yù)D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在圖像壓縮和編碼中的技術(shù)。2、（本題5分）簡述模型選擇和調(diào)優(yōu)的方法。3、（本題5分）談?wù)劸矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和優(yōu)勢。4、（本題5分）說明目標(biāo)檢測的方法和挑戰(zhàn)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語言生成模型，根據(jù)給定的主題生成故事或文章。2、（本題5分）在Python中，運(yùn)用差分進(jìn)化算法優(yōu)化一個(gè)高維函數(shù)。定義變異策略和控制參數(shù)，展示優(yōu)化過程和結(jié)果。3、（本題5分）使用Python中的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對視頻中的植物生長監(jiān)測和分析，例如測量植物的高度、葉片面積等。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。對決策樹進(jìn)行剪枝操作，以防止過擬合，并通過交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，最后繪制決策樹的圖形。5、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer的問答系統(tǒng)模型，評估模型在不同類型問題上的回答準(zhǔn)確性。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)創(chuàng)