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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁杭州萬向職業(yè)技術(shù)學院《智能系統(tǒng)設計實踐》
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20個小題,每小題1分,共20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、在人工智能的自然語言生成任務中,預訓練語言模型如GPT-3取得了顯著進展。假設要使用預訓練語言模型生成一篇新聞報道,以下哪個步驟是最重要的?()A.選擇合適的預訓練模型B.對模型進行微調(diào)C.設計輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量2、在人工智能的倫理原則中,“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法,哪一項是不正確的?()A.對數(shù)據(jù)進行預處理,消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型,以確保其公平性C.故意引入偏差,以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標,對模型進行監(jiān)測和改進3、人工智能在醫(yī)療領域的應用具有巨大的潛力,但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設一個醫(yī)療機構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病,同時要確保患者數(shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效?()A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴格的訪問控制機制D.以上方法綜合運用4、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應用的說法,不正確的是()A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復性,減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識相結(jié)合,共同為患者提供診斷服務5、在人工智能的聚類分析中,例如將客戶按照消費行為進行分組,假設數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類算法,基于距離進行分組B.層次聚類算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法,基于密度進行分組D.隨機聚類算法,隨機分配數(shù)據(jù)到不同組6、在人工智能的應用中,智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦,需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務上表現(xiàn)更為出色?()A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設要評估一個深度學習模型在乳腺X光影像診斷中的性能,以下哪個指標是最重要的?()A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性8、在人工智能的聯(lián)邦學習中,假設多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型。以下哪種技術(shù)或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?()A.加密技術(shù),對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機構(gòu)進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施,直接共享原始數(shù)據(jù)9、自然語言處理是人工智能的重要領域之一,涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務。假設要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng),需要考慮語言的語法、語義和上下文等復雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示?()A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯(NMT)D.詞袋模型10、人工智能在自動駕駛領域的應用具有巨大的潛力,但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛,以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)的描述,正確的是:()A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法,不需要人類駕駛員的任何干預B.人工智能算法能夠在所有復雜的交通場景中做出完美的決策,不會出現(xiàn)錯誤C.自動駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù),并通過深度學習算法進行實時的環(huán)境感知和決策制定D.自動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11、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng),以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述,正確的是:()A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別,無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征,無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景,傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響12、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,例如為用戶推薦電影、音樂或商品,需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化,以下哪種方法能夠更好地適應這種動態(tài)的用戶偏好?()A.基于協(xié)同過濾的推薦,依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦,分析物品的特征C.混合推薦,結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略,不進行調(diào)整13、人工智能中的預訓練語言模型,如GPT-3,在自然語言處理任務中取得了顯著成果。假設要將預訓練語言模型應用于特定領域的文本分類任務,以下關(guān)于預訓練模型應用的描述,正確的是:()A.可以直接使用預訓練模型進行分類,無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預訓練模型的參數(shù)是固定的,不能根據(jù)新的任務和數(shù)據(jù)進行調(diào)整C.在預訓練模型的基礎上,使用特定領域的數(shù)據(jù)進行微調(diào),可以提高在該領域任務中的性能D.預訓練語言模型對計算資源要求不高,任何設備都能輕松應用14、在人工智能的圖像語義分割任務中,需要將圖像中的每個像素分配到不同的類別,例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設圖像中的物體邊界模糊、類別多樣,以下哪種方法能夠提高語義分割的精度?()A.使用更高分辨率的圖像進行訓練B.采用簡單的分割算法,降低計算復雜度C.忽略物體邊界的像素,只關(guān)注主要區(qū)域D.不進行任何預處理,直接對原始圖像進行分割15、在人工智能的文本分類任務中,例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟、體育等類別。假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題,某些類別的樣本數(shù)量遠遠多于其他類別。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)類進行過采樣,增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣,減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓練模型,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16、在人工智能的倫理和社會影響方面,存在許多值得關(guān)注的問題。假設人工智能系統(tǒng)在招聘過程中被用于篩選候選人,以下關(guān)于這種應用的說法,哪一項是需要謹慎考慮的?()A.可以完全避免人為的偏見和不公平B.可能會因為數(shù)據(jù)偏差導致某些群體受到不公平對待C.其決策結(jié)果應該無條件被接受和執(zhí)行D.不需要對其進行監(jiān)管和評估17、人工智能在教育領域的應用逐漸增多,例如個性化學習、智能輔導系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領域應用的說法,錯誤的是()A.可以根據(jù)學生的學習情況和特點,為其提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學生的學習狀態(tài),及時給予反饋和指導C.人工智能在教育領域的應用可以完全取代教師的作用,實現(xiàn)教育的自動化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量,但也需要關(guān)注學生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題18、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。假設一個智能機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)于強化學習算法的選擇,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,通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適,應該選擇其他方法19、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛,例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設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)就能準確診斷所有疾病,無需醫(yī)生干預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)的準確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響20、人工智能中的聯(lián)邦學習技術(shù)旨在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型訓練。假設多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓練一個人工智能模型,同時保護各自的數(shù)據(jù)隱私,以下關(guān)于聯(lián)邦學習的描述,正確的是:()A.聯(lián)邦學習可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下,直接合并各機構(gòu)的模型參數(shù)進行訓練B.聯(lián)邦學習過程中不存在通信開銷和安全風險C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式,聯(lián)邦學習能夠在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓練模型D.聯(lián)邦學習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型,對于大規(guī)模和復雜的任務不適用二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解釋集成學習的概念和常見方法。2、(本題5分)談談人工智能在環(huán)境科學中的作用。3、(本題5分)說明人工智能在稅務規(guī)劃和合規(guī)中的應用。4、(本題5分)解釋人工智能在城市規(guī)劃和交通管理中的創(chuàng)新。5、(本題5分)解釋生成對抗網(wǎng)絡的原理和應用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析一個利用人工智能進行智能攝影比賽作品篩選系統(tǒng),探討其如何從大量參賽作品中篩選出優(yōu)秀作品。2、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能舞蹈比賽組織與評分系統(tǒng),分析其如何組織舞蹈比賽和進行公平評分。3、(本題5分)分析一個利用人工智能進行智能裝修設計系統(tǒng),探討其如何根據(jù)用戶需求和房屋結(jié)構(gòu)生成設計方案。4、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能廣告投放系統(tǒng),分析其如何精準定位目標受眾和提高廣告效果。5、(本題5分)分析一個利用人工智能進行智能藝術(shù)創(chuàng)作靈感激發(fā)系統(tǒng),探討其如何為藝術(shù)家提供創(chuàng)作靈感。四、操作題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)借助Python的自然語言處理庫,如SpaCy或NLTK,對大量的英文文本進行情感分析。提取文本中的詞匯、語
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