武漢光谷職業(yè)學(xué)院《智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)前沿》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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)武漢光谷職業(yè)學(xué)院

《智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)前沿》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15個(gè)小題，每小題2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、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型，以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用2、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則，以下關(guān)于其制定的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問(wèn)題，無(wú)需考慮社會(huì)和文化因素D.廣泛征求各界意見(jiàn)，確保倫理原則的合理性和可行性3、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗4、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)完全依賴(lài)傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類(lèi)駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患5、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走，以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能6、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開(kāi)算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評(píng)估D.完全依賴(lài)人工智能系統(tǒng)的決策，不進(jìn)行人工干預(yù)7、人工智能中的聚類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對(duì)一組客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。以下關(guān)于聚類(lèi)算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法是一種常見(jiàn)的聚類(lèi)算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類(lèi)算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類(lèi)算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場(chǎng)景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類(lèi)結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響8、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(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)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(guò)刪除不重要的神經(jīng)元和連接來(lái)壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率9、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人，例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物，以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是10、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個(gè)醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨(dú)立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的臨床試驗(yàn)和驗(yàn)證，確保其安全性和有效性11、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量12、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類(lèi)型的問(wèn)題，沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)13、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語(yǔ)言模型無(wú)關(guān)D.現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)14、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15、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)高精度的圖像識(shí)別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋異常檢測(cè)在數(shù)據(jù)分析中的方法。2、（本題5分）解釋人工智能在社會(huì)可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系建立中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在服裝設(shè)計(jì)和時(shí)尚領(lǐng)域的影響。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python中的Keras庫(kù)，搭建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交通信號(hào)控制模型，優(yōu)化交通流量和減少擁堵。2、（本題5分）運(yùn)用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像超分辨率重建模型。將低分辨率圖像重建為高分辨率圖像，評(píng)估重建效果。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的層次聚類(lèi)算法，對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。研究基因之間的相似性和功能分組。4、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語(yǔ)言翻譯模型，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。5、（本題5分）使用Python的PyTorch庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系預(yù)測(cè)模型。利用節(jié)點(diǎn)特征和邊信息