河海大學(xué)《智能算法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
河海大學(xué)《智能算法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
河海大學(xué)《智能算法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè),共1頁(yè)河海大學(xué)

《智能算法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在人工智能的倫理和社會(huì)影響方面,存在許多值得關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中被用于篩選候選人,以下關(guān)于這種應(yīng)用的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的?()A.可以完全避免人為的偏見(jiàn)和不公平B.可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差導(dǎo)致某些群體受到不公平對(duì)待C.其決策結(jié)果應(yīng)該無(wú)條件被接受和執(zhí)行D.不需要對(duì)其進(jìn)行監(jiān)管和評(píng)估2、知識(shí)圖譜是一種用于表示知識(shí)和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說(shuō)法,不正確的是()A.知識(shí)圖譜可以整合來(lái)自不同來(lái)源的知識(shí),構(gòu)建一個(gè)全面的知識(shí)體系B.知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體,邊表示實(shí)體之間的關(guān)系C.知識(shí)圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問(wèn)答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識(shí)圖譜非常簡(jiǎn)單,不需要大量的人力和時(shí)間投入3、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多,例如個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說(shuō)法,錯(cuò)誤的是()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用,實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量,但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題4、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)音合成,使合成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)更加自然和富有情感,以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向?()A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是5、在人工智能的語(yǔ)音合成任務(wù)中,假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語(yǔ)音,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,包括不同的口音和情感B.引入情感標(biāo)簽,讓模型學(xué)習(xí)不同情感下的語(yǔ)音特征C.只訓(xùn)練模型生成單一的語(yǔ)音風(fēng)格,以保證一致性D.結(jié)合聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型,提高語(yǔ)音合成的質(zhì)量6、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識(shí)別功能的監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.需要考慮個(gè)人隱私保護(hù),確保人臉識(shí)別數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和使用B.應(yīng)該評(píng)估該系統(tǒng)可能帶來(lái)的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險(xiǎn)C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性,就無(wú)需考慮倫理和社會(huì)影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過(guò)程中,表達(dá)自己的意見(jiàn)和關(guān)切7、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策,以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來(lái)的問(wèn)題,正確的是:()A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見(jiàn),保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明,可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無(wú)需對(duì)人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé),因?yàn)槭撬惴ㄗ詣?dòng)做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會(huì)對(duì)求職者的個(gè)人隱私造成任何威脅8、在人工智能的情感計(jì)算中,需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài),以下哪種融合方式是有效的?()A.早期融合,在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合,在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合,分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析9、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能輔導(dǎo)系統(tǒng),以下關(guān)于這種系統(tǒng)的描述,正確的是:()A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn),提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案B.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以完全取代教師的作用,學(xué)生無(wú)需與教師進(jìn)行交流C.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能,與學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和習(xí)慣無(wú)關(guān)D.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問(wèn)題10、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中,例如整合多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)并建立關(guān)聯(lián),以下哪種方法和工具可能是常用的?()A.本體論和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.以上都是11、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中,對(duì)抗樣本的存在對(duì)模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別模型容易受到對(duì)抗樣本的攻擊,導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類(lèi)結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性方面最為有效?()A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型正則化C.對(duì)抗訓(xùn)練D.以上方法綜合運(yùn)用12、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用中,比如訓(xùn)練一個(gè)智能體在游戲中獲得高分,以下哪個(gè)因素對(duì)于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響?()A.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度D.以上都是13、在人工智能的優(yōu)化算法中,隨機(jī)梯度下降(SGD)是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí),發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度,同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解?()A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用14、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能,以下哪個(gè)指標(biāo)是最重要的?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.特異性15、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(chǎng)景,以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用?()A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)說(shuō)明人工智能在災(zāi)害預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋人工智能的社會(huì)公平性問(wèn)題。3、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響。4、(本題5分)說(shuō)明人工智能研究中的責(zé)任和規(guī)范。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用Python中的TensorFlow框架,構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),用于生成手寫(xiě)數(shù)字圖像。訓(xùn)練GAN模型,使其能夠生成逼真的手寫(xiě)數(shù)字圖像,并展示生成的圖像效果。2、(本題5分)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器人在模擬環(huán)境中執(zhí)行特定任務(wù),如抓取物體或行走,調(diào)整參數(shù)以提高機(jī)器人的性能。3、(本題5分)借助TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)語(yǔ)音情感識(shí)別模型,對(duì)人的語(yǔ)音中的情感狀態(tài)進(jìn)行判斷,如高興、悲傷、憤怒等。提取語(yǔ)音的聲學(xué)特征,訓(xùn)練模型并在實(shí)際的語(yǔ)音數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試,評(píng)估模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。4、(本題5分)運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù),為智能寫(xiě)作助手生成文章大綱和段落內(nèi)容。提高寫(xiě)作效率和質(zhì)量。5、(本題5分)使用Python的Scikit-learn庫(kù),實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸算法對(duì)非線(xiàn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,分析多項(xiàng)式的次數(shù)對(duì)擬合效果的影響。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)考察一個(gè)基于人工智能的智能金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系

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