秦皇島職業(yè)技術(shù)學(xué)院《專業(yè)導(dǎo)論（軟件工程）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁秦皇島職業(yè)技術(shù)學(xué)院《專業(yè)導(dǎo)論（軟件工程）》

2023-2024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一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、當(dāng)利用人工智能技術(shù)進行股票市場的預(yù)測時，需要綜合考慮多種因素，如公司財務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標(biāo)、市場情緒等。在這種復(fù)雜的場景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強化學(xué)習(xí)C.遺傳算法D.模糊邏輯2、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對于實時處理和準(zhǔn)確識別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是3、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個圖像分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標(biāo)時不需要考慮具體的應(yīng)用場景和需求4、人工智能中的知識圖譜用于表示實體之間的關(guān)系和知識。假設(shè)一個知識圖譜被用于智能問答系統(tǒng)，以下關(guān)于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進行更新和擴展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預(yù)C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和關(guān)系D.知識圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識表示，通用性較差5、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進行進一步的處理和優(yōu)化6、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策，以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明，可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無需對人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé)，因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會對求職者的個人隱私造成任何威脅7、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異8、圖像識別是人工智能的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實時識別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，哪一項是錯誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提高識別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會對識別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識別模型訓(xùn)練完成，就無需再進行更新和改進，可以一直準(zhǔn)確識別各種新的圖像9、在人工智能的對話系統(tǒng)中，需要實現(xiàn)自然流暢的交互。假設(shè)要開發(fā)一個客服機器人，以下關(guān)于對話系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要對話系統(tǒng)能夠回答用戶的問題，就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感，無需進一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對話數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并結(jié)合語義理解和生成技術(shù)，可以提高客服機器人的對話能力D.對話系統(tǒng)的性能不受語言多樣性和文化差異的影響10、當(dāng)利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是11、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要12、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進行分析13、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動學(xué)習(xí)語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機器學(xué)習(xí)分類算法，如支持向量機（SVM）14、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗知識和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性15、自然語言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說法哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能的定義和發(fā)展歷程。2、（本題5分）說明人工智能在反壟斷和競爭政策中的影響。3、（本題5分）簡述語義理解在自然語言處理中的難點。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)高斯混合模型（GMM）對數(shù)據(jù)進行聚類，通過調(diào)整模型參數(shù)優(yōu)化聚類效果。2、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學(xué)習(xí)的金融投資策略優(yōu)化模型，提高投資回報率。3、（本題5分）運用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于對抗自編碼器（AAE）的模型，用于數(shù)據(jù)生成和異常檢測，分析模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。4、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)，對法律案例進行相似性分析和案例檢索。提取案例的關(guān)鍵要素和法律要點，構(gòu)建相似性度量模型，能夠快速準(zhǔn)確地檢索到相似的案例，為法律研究和司法實踐提供幫助。5、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對金融數(shù)據(jù)進行分析，預(yù)測金融市場的波動和