福建船政交通職業(yè)學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁福建船政交通職業(yè)學(xué)院

《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響2、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。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)用于特定領(lǐng)域的圖像識別任務(wù)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始值，在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)在任何情況下都能顯著提高新任務(wù)的模型性能D.需要根據(jù)新任務(wù)的特點(diǎn)選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略3、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時面臨高風(fēng)險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用4、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5、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當(dāng)?shù)奈恼?、人工智能中的語音識別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說法，哪一項是不正確的？（）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.降低語音信號的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)7、強(qiáng)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)一個智能體正在通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)玩一款復(fù)雜的游戲，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學(xué)習(xí)過程中只需要隨機(jī)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(shè)計對智能體的學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當(dāng)前的動作和獎勵8、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜的說法，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實(shí)關(guān)系B.構(gòu)建知識圖譜不需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過知識圖譜進(jìn)行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護(hù)非常容易9、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。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(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別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)一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項是錯誤的？（）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)過嚴(yán)格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性11、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，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、道德和社會影響12、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，感知模塊負(fù)責(zé)對周圍環(huán)境進(jìn)行理解。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)對道路上行人的準(zhǔn)確檢測，以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的？（）A.激光雷達(dá)B.毫米波雷達(dá)C.攝像頭D.超聲波傳感器13、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(shí)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14、在開發(fā)一個能夠與人類進(jìn)行自然流暢對話的人工智能聊天機(jī)器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建15、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺的研究內(nèi)容和應(yīng)用。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茼椖窟M(jìn)度監(jiān)控中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述人工智能在智能物流資源分配中的策略。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個生產(chǎn)調(diào)度問題，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。2、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)（SVM）算法對文本分類任務(wù)進(jìn)行處理。通過特征工程和選擇合適的核函數(shù)，提高SVM模型的分類性能。3、（本題5分）使用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)層次聚類算法對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，分析不同層次結(jié)構(gòu)下的客戶群體特征。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)AdaBoost算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，通過調(diào)整弱分類器的數(shù)量和參數(shù)，提高分類準(zhǔn)確率。5、（本題5分）運(yùn)用自然語言處理技術(shù)，對金融新聞進(jìn)行