中國美術(shù)學(xué)院《高級人工智能及其應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁中國美術(shù)學(xué)院《高級人工智能及其應(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、在人工智能的機器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進行特征選擇2、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行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易3、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率4、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡(luò)傳聞5、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準確性至關(guān)重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務(wù)因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進行審核和監(jiān)督6、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化7、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫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(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)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(yù)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、強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模D.智能體的最終目標是最大化累積獎勵10、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是11、在人工智能領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)12、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異13、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運用14、在人工智能的強化學(xué)習(xí)中，探索與利用的平衡是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個智能體在一個未知的環(huán)境中學(xué)習(xí)，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、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，為用戶提供個性化的推薦服務(wù)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個電影推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于推薦算法的選擇，哪一項是不準確的？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.隨機推薦D.混合推薦二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明人工智能對就業(yè)市場的影響和應(yīng)對策略。2、（本題5分）解釋人工智能在歷史學(xué)研究中的潛力。3、（本題5分）說明語音信號處理的基本步驟。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個語音增強模型，提高語音信號的質(zhì)量，去除噪聲和干擾。2、（本題5分）使用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的混合模型，對視頻中的動作進行分類。分析不同模態(tài)數(shù)據(jù)的融合方式對分類結(jié)果的影響。3、（本題5分）在Python中，運用人工蜂群算法解決一個多目標優(yōu)化問題。定義多個目標函數(shù)和約束條件，展示Pareto前沿。4、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對氣象數(shù)據(jù)進行分析，預(yù)測極端天氣事件的發(fā)生概率，為防災(zāi)減災(zāi)提供支持。5、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)一個決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進行分類。展示決策樹的生成過程，通過交叉驗證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，并計算模型在測試集上的F1分數(shù)。四、案例分析題（本大題共