伊春職業(yè)學院《人機交互》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁伊春職業(yè)學院

《人機交互》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15個小題，每小題1分，共15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、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個深度學習模型在醫(yī)療診斷中做出了關鍵決策，但無法解釋其決策的依據(jù)。這可能會帶來哪些潛在的風險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結(jié)果B.模型的準確率可能會下降C.模型的訓練時間可能會增加D.模型的復雜度可能會降低2、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學定理證明問題的系統(tǒng)，以下關于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術可以輕松解決所有復雜的數(shù)學定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學習和適應新的推理模式C.結(jié)合機器學習和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應用范圍非常有限，沒有實際價值3、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關注當前的動作和獎勵4、人工智能在智能客服領域的應用需要能夠理解用戶的復雜問題并給出準確的回答。假設要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領域的問題，以下哪種技術或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預訓練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護D.以上方法同等重要5、人工智能中的異常檢測技術可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設要在網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性6、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因為其基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果更準確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結(jié)果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數(shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響7、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權利C.不同的文化和價值觀可能導致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響8、在人工智能的醫(yī)療應用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設我們要利用人工智能技術輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。那么，以下關于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項是不準確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細微模式和關聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨立做出準確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識進行綜合判斷9、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預處理，消除潛在的偏差B.透明公開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)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進行人工干預10、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進行審核和監(jiān)督11、人工智能在智能家居領域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習慣和環(huán)境條件，自動調(diào)整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術，實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機器學習算法，實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約12、在人工智能的模型訓練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設正在訓練一個用于預測房價的人工智能模型，以下關于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好；欠擬合則相反B.模型越復雜，越不容易出現(xiàn)過擬合問題，因此應該盡量增加模型的復雜度C.正則化技術可以有效地防止過擬合，而增加訓練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關，與數(shù)據(jù)和訓練過程無關13、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設我們要評估一個智能客服的性能，以下關于評估指標的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準確性B.響應的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復雜程度14、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用15、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓練速度二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在社會風險評估和預警中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能在智能人力資源員工滿意度分析中的技術。3、（本題5分）簡述監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習的區(qū)別。4、（本題5分）談談人工智能在智能招聘人才匹配中的策略。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)MeanShift聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類，處理具有不同密度和形狀的簇。2、（本題5分）運用自然語言處理技術，對社交媒體上的熱點話題進行追蹤和趨勢分析，及時發(fā)現(xiàn)新的話題和流行趨勢。使用文本挖掘和情感分析方法，評估話題的熱度和影響力，為輿情監(jiān)測和市場營銷提供支持。3、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測和分類。提高農(nóng)產(chǎn)品篩選的效率和準確性。4、（本題5分）利用深度學習框架TensorFlow或PyTorch，構(gòu)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，如多層感知機，對MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行訓練，實現(xiàn)數(shù)字識別功能。5、（本題5分）使用聚類算法對生物醫(yī)學數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病基因和生物標志物，為精準醫(yī)療提供支持。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本