江西青年職業(yè)學院《人工智能的現(xiàn)代方法問題表達與求解》2023-2024學年第一學期期末試卷

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頁江西青年職業(yè)學院《人工智能的現(xiàn)代方法問題表達與求解》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的藝術創(chuàng)作評價中，例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標準和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達和審美價值D.以上都是2、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)。假設要訓練一個用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），但可用的標注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強技術，如翻轉、旋轉、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標注的數(shù)據(jù)進行訓練D.放棄深度學習模型，選擇傳統(tǒng)的機器學習算法3、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關重要。假設要解決一個復雜的優(yōu)化問題。以下關于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應用中的數(shù)據(jù)特點和計算環(huán)境無關4、在人工智能的情感分析任務中，比如分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結構D.基于語義網(wǎng)絡5、人工智能在金融領域的風險評估和欺詐檢測中發(fā)揮著重要作用。假設要構建一個系統(tǒng)來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實時分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術或方法在處理這種實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)時最為有效？（）A.實時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗的規(guī)則判斷D.隨機抽樣檢查6、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C.設計輸入的提示信息D.評估生成的文本質量7、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.樸素貝葉斯8、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。假設我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息9、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術可能對于實時處理和準確識別起到重要作用？（）A.快速目標檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是10、人工智能中的知識表示和推理是實現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎。假設要構建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結果等信息進行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復雜的醫(yī)學知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡C.框架表示D.一階謂詞邏輯11、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大潛力。假設要利用人工智能技術實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關于這種應用的描述，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)驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應用效果有限D.安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高12、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，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、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是15、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進行準確推薦。假設要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關系的推薦D.以上策略結合使用16、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略17、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結合使用以提高分割效果18、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個人電腦就能夠滿足訓練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓練復雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質性的幫助19、在人工智能的自然語言生成任務中，需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本20、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是21、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復雜的優(yōu)化問題。假設我們要在一個大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時可能具有優(yōu)勢？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法22、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境進行交互并根據(jù)獎勵來學習最優(yōu)策略。假設一個機器人要在一個復雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達出口會獲得高獎勵，碰到墻壁會獲得低獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合訓練機器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)動作值來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行學習C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過多次試驗估計價值23、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，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24、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25、人工智能中的機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。假設要對一組未標記的數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種學習算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學習中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關系進行分類B.無監(jiān)督學習中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學習中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標記數(shù)據(jù)進行分類二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能人力資源需求預測中的技術。2、（本題5分）解釋人工智能的社會公平性問題。3、（本題5分）說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別中的應用。4、（本題5分）談談人工智能在智能創(chuàng)新項目評估中的方法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫作品真?zhèn)舞b定系統(tǒng)，討論其如何鑒別繪畫作品的真?zhèn)巍?、（本題5分）研究一個利用人工智能進行藝術作品鑒定的實例，分析其鑒定標準和可靠性。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的健身計劃制定系統(tǒng)，分析其個性化程度和訓練效果。4、（本題5分）以某智能民間藝術市場趨勢分析系統(tǒng)為例，探討人工智能在市場預測和發(fā)展建議方面的作用。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行傳統(tǒng)建筑修復方案生成的項目，討論其科學性和文化保護意識。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用自然語