濱州醫(yī)學(xué)院《人工智能實例與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《人工智能實例與應(yīng)用》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批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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、在人工智能的應(yīng)用場景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預(yù)測，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時間2、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮3、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、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.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信4、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對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)中的噪聲和錯誤對模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量5、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓(xùn)練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等6、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運用7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高8、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法，哪一項是最重要的？（）A.建立一個龐大的知識庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運用自然語言生成技術(shù)，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語言模型進(jìn)行融合，提高回答的多樣性9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)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(hù)D.以上方法同等重要10、人工智能在語音識別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中能夠提高識別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性11、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)12、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設(shè)我們正在研究圖像識別任務(wù)，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以識別不同的物體和場景。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢。那么，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動提取圖像的特征，減少了人工特征工程的工作量B.可以處理任意大小的圖像輸入，無需對圖像進(jìn)行預(yù)處理C.其訓(xùn)練過程需要大量的計算資源和時間D.對于復(fù)雜的圖像分類任務(wù)，準(zhǔn)確率通常高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法13、假設(shè)在一個智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是14、強化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)在該場景中的描述，哪一項是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計合理的獎勵函數(shù)對于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過程中可能會經(jīng)歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠?qū)W會行走15、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇16、強化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機(jī)采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法17、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準(zhǔn)確識別病蟲害的類型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標(biāo)檢測技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法18、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別19、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機(jī)能夠自動進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)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(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)用范圍非常有限，沒有實際價值20、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標(biāo)在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣21、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本22、在人工智能的模型評估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗證集和測試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗證集和測試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結(jié)果的可靠性23、在自然語言處理中，機(jī)器翻譯是一個重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和語義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關(guān)24、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是25、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機(jī)做出選擇，將命運交給概率C.設(shè)計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略，用戶無法干預(yù)26、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中27、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識結(jié)合進(jìn)行驗證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準(zhǔn)確率28、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)要解決一個復(fù)雜的優(yōu)化問題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(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)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒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，與實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點和計算環(huán)境無關(guān)29、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復(fù)雜的自然圖像30、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個更全面的評估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標(biāo)二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorF