延安大學(xué)西安創(chuàng)新學(xué)院《人工智能導(dǎo)引與程序設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)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(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要2、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理和問題求解。以下關(guān)于自動(dòng)推理的說法，不正確的是（）A.自動(dòng)推理可以應(yīng)用于定理證明、規(guī)劃和診斷等領(lǐng)域B.基于規(guī)則的推理和基于模型的推理是自動(dòng)推理的常見方法C.自動(dòng)推理系統(tǒng)能夠處理所有復(fù)雜的邏輯問題，無需人類干預(yù)D.不確定性推理和非單調(diào)推理是自動(dòng)推理中的難點(diǎn)和研究熱點(diǎn)3、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對(duì)輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行4、假設(shè)在一個(gè)智能工廠的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)，需要利用人工智能技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，以下哪種圖像分析技術(shù)和模型可能會(huì)被采用？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)C.基于特征工程的分類模型D.以上都是5、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計(jì)算復(fù)雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準(zhǔn)確性6、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)，減少停機(jī)時(shí)間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域7、在人工智能的模型評(píng)估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評(píng)估一個(gè)分類模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評(píng)估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識(shí)別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評(píng)估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標(biāo)8、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要合作訓(xùn)練一個(gè)模型，但又不想共享原始數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)技術(shù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心？（）A.加密通信B.模型參數(shù)的加密共享和聚合C.分布式計(jì)算框架D.數(shù)據(jù)脫敏9、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略10、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行文本摘要生成，從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡(jiǎn)潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是11、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果，以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能12、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，例如為用戶推薦個(gè)性化的電影或音樂，以下哪種技術(shù)可能有助于提高推薦的準(zhǔn)確性和新穎性？（）A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是13、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測(cè)，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷，獨(dú)立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測(cè)設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高16、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題受到越來越多的關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮大規(guī)模部署自動(dòng)駕駛汽車。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.自動(dòng)駕駛汽車在面臨道德困境時(shí)，如選擇保護(hù)乘客還是行人，需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應(yīng)用可能導(dǎo)致部分工作崗位的消失，但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來便利和效率，就無需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會(huì)影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應(yīng)用中需要重點(diǎn)關(guān)注的倫理問題，需要采取措施保護(hù)用戶的個(gè)人信息17、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評(píng)估，應(yīng)用范圍相對(duì)較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)18、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)具有應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)工廠要利用人工智能檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)識(shí)別產(chǎn)品表面的缺陷B.可以對(duì)大量的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率C.人工智能檢測(cè)系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測(cè)，不需要人工復(fù)檢D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，提高檢測(cè)的可靠性19、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識(shí)和模式B.微調(diào)時(shí)可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化20、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值21、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)安全問題22、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)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(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)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23、在人工智能的模型評(píng)估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上調(diào)整超參數(shù)，在測(cè)試集上評(píng)估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測(cè)試集上評(píng)估性能D.多次使用測(cè)試集來評(píng)估模型，以確保結(jié)果的可靠性24、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)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(jìn)行疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)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(lǐng)域有諸多應(yīng)用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)25、在人工智能的模型評(píng)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(gè)圖像分類模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評(píng)估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對(duì)于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會(huì)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(píng)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(píng)估指標(biāo)時(shí)不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)排程中的優(yōu)化。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能中的優(yōu)化問題和求解方法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述語音識(shí)別技術(shù)的原理和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）簡(jiǎn)述智能推薦系統(tǒng)的工作原理。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能舞蹈產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)調(diào)研系統(tǒng)，分析其如何了解舞蹈市場(chǎng)的需求和趨勢(shì)。2、（本題5分）研究某工廠采用人工智能進(jìn)行生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)的案例，包括檢測(cè)方法和改進(jìn)效果。3、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的圖像生成模型，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），探討其如何創(chuàng)造逼真的圖像以及潛在的應(yīng)用。4、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能交通擁堵預(yù)測(cè)系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息預(yù)測(cè)擁堵情況。5、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行馬戲表演動(dòng)作編排的案例，分析其精彩程度和安全性。四、操作題（本大題共3