廣東文理職業(yè)學院《智能家居綜合實訓（四）》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頁廣東文理職業(yè)學院

《智能家居綜合實訓（四）》2023-2024學年第一學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、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進行大量的訓練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進一步調(diào)整D.合理設計獎勵函數(shù)對于引導機器人學習到期望的行為至關重要2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。假設一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關于該應用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，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，獨立做出診斷結論D.需要經(jīng)過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性3、在人工智能的文本生成任務中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設我們要生成一篇新聞報道，以下關于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預訓練語言模型結合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束4、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設要為用戶提供個性化的推薦服務，以下關于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結合了多種推薦方法的優(yōu)點，能夠提供更準確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求5、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調(diào)，就能適應新的任務，無需額外的訓練數(shù)據(jù)B.預訓練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務需求進行調(diào)整和優(yōu)化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優(yōu)的效果6、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學習就能表現(xiàn)良好7、當利用人工智能進行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問題可能是需要重點解決的？（）A.數(shù)據(jù)標注的準確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結果的解釋和臨床可接受性D.以上都是8、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領域發(fā)揮著重要作用。假設我們要在一個大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于智能監(jiān)控的功能，哪一項是不準確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護問題9、人工智能在醫(yī)療領域有著廣泛的應用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關于人工智能在醫(yī)療領域應用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領域有諸多應用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領域的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和挑戰(zhàn)10、人工智能在自動駕駛領域有著廣闊的應用前景。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準確決策的基礎B.深度學習算法可以識別道路標志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應對突發(fā)情況的能力和冗余機制11、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，希望使用AutoML來構建模型。以下關于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家手動構建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性12、人工智能中的無監(jiān)督學習可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結構。以下關于無監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學習方法B.無監(jiān)督學習不需要事先標注數(shù)據(jù)，能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征C.無監(jiān)督學習的結果通常難以解釋和評估，應用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預處理、特征提取和異常檢測等任務13、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合隨機森林算法14、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關鍵問題。假設一個智能體在一個未知的環(huán)境中學習，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機策略D.固定策略15、在強化學習中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態(tài)價值B.動作價值C.策略D.獎勵二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在物流領域的優(yōu)化作用。2、（本題5分）說明算法偏見的產(chǎn)生和防范。3、（本題5分）簡述人工智能中的知識表示方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助TensorFlow構建一個強化學習模型，讓智能體學習在一個模擬的股票交易環(huán)境中制定投資策略，以最大化收益。考慮股票價格波動、市場趨勢和風險因素，評估智能體的投資表現(xiàn)和策略的穩(wěn)定性。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構的情感分析模型，對大量社交媒體文本進行情感極性判斷。3、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于自監(jiān)督圖學習（Self-SupervisedGraphLearning）的模型，對圖結構數(shù)據(jù)進行特征學習和分析。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的文本生成模型。能夠生成自然流暢、有邏輯的文本內(nèi)容。5、（本題5分）使用機器學習算法對交通流量數(shù)據(jù)進