太原學(xué)院《大模型與ChatGPT原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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)太原學(xué)院

《大模型與ChatGPT原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)未來(lái)幾天的天氣情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序，增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性2、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識(shí)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(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是3、在人工智能的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，車(chē)輛需要與周?chē)钠渌?chē)輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)車(chē)輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車(chē)聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信4、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，為用戶(hù)提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)電影推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于推薦算法的選擇，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.隨機(jī)推薦D.混合推薦5、假設(shè)在一個(gè)智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實(shí)時(shí)交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬6、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶(hù)對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷7、當(dāng)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)時(shí)，需要綜合考慮多種因素，如公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)情緒等。在這種復(fù)雜的場(chǎng)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(zhuān)家系統(tǒng)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.遺傳算法D.模糊邏輯8、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹(shù)是一種常見(jiàn)的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶(hù)的特征來(lái)預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某款產(chǎn)品，使用決策樹(shù)進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹(shù)的特點(diǎn)，以下哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.易于理解和解釋?zhuān)傻臎Q策規(guī)則清晰明了B.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線(xiàn)性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹(shù)的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇9、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性，以下哪個(gè)方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和更新B.自然語(yǔ)言處理模型的改進(jìn)C.對(duì)話(huà)流程的設(shè)計(jì)D.以上都是10、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對(duì)肺部影像的分析過(guò)程和決策依據(jù)C.提供一個(gè)簡(jiǎn)單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個(gè)結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿11、自動(dòng)駕駛是人工智能的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛的描述，不正確的是（）A.自動(dòng)駕駛分為不同的級(jí)別，從輔助駕駛到完全自動(dòng)駕駛B.自動(dòng)駕駛需要依靠傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動(dòng)駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問(wèn)題12、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，例如整合多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.以上都是13、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場(chǎng)景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)14、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶(hù)信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶(hù)的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類(lèi)專(zhuān)家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率15、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在面臨不可避免的事故時(shí)，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點(diǎn)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.優(yōu)先保護(hù)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)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(huì)影響16、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中需要做出決策，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策完全依賴(lài)于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策造成困難，因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測(cè)能力C.自動(dòng)駕駛汽車(chē)在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素，如交通規(guī)則、行人行為和車(chē)輛狀態(tài)等D.人類(lèi)駕駛員的干預(yù)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策沒(méi)有任何幫助，反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂17、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類(lèi)語(yǔ)音。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成18、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)，不需要任何獎(jiǎng)勵(lì)反饋B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒(méi)有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時(shí)間就能學(xué)會(huì)最優(yōu)策略C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時(shí)間內(nèi)找到絕對(duì)最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)不斷調(diào)整策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)19、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線(xiàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛(ài)好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績(jī)，了解其知識(shí)掌握程度D.通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好20、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要21、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是22、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)23、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是24、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語(yǔ)境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性25、在人工智能的倫理和社會(huì)影響方面，存在許多值得關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中被用于篩選候選人，以下關(guān)于這種應(yīng)用的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.可以完全避免人為的偏見(jiàn)和不公平B.可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差導(dǎo)致某些群體受到不公平對(duì)待C.其決策結(jié)果應(yīng)該無(wú)條件被接受和執(zhí)行D.不需要對(duì)其進(jìn)行監(jiān)管和評(píng)估26、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)中，為了提高預(yù)測(cè)的精度和時(shí)效性，以下哪個(gè)因素可能是需要重點(diǎn)關(guān)注和改進(jìn)的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計(jì)算效率C.模型的融合和集成D.以上都是27、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種新興的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像。以下關(guān)于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.生成器負(fù)責(zé)生成假樣本，判別器負(fù)責(zé)判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程非常穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題28、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29、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30、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、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN）用于生成高分辨率圖像，評(píng)估生成圖像的質(zhì)量和逼真度。2、（本題5分）利用Scikit-learn中的邏輯回歸算法，對(duì)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，預(yù)測(cè)客戶(hù)違約的可能性。3、（本題5分）使用Python的Keras庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)優(yōu)化模型。優(yōu)化電力分配和負(fù)載平衡，提高電網(wǎng)效率。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)對(duì)抗樣本生成模型，對(duì)圖像分類(lèi)模型進(jìn)行攻擊。分析攻擊的效果和模型的魯棒性，研究防御對(duì)抗攻擊的方法。5、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高斯樸素貝葉斯（GaussianNaiveBayes）算法對(duì)文本分類(lèi)任務(wù)進(jìn)行處理。通過(guò)特征選擇和特