南昌航空大學(xué)科技學(xué)院《不確定性人工智能》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁南昌航空大學(xué)科技學(xué)院《不確定性人工智能》

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2分，共30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、在自然語言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對(duì)一段文本進(jìn)行語義分析，使用詞向量模型。以下關(guān)于詞向量的描述，正確的是：（）A.詞向量的維度越高，對(duì)詞語的表示就越精確，不會(huì)出現(xiàn)語義混淆B.不同的詞向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的詞向量不能相互轉(zhuǎn)換和比較C.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系，例如相似性和相關(guān)性D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化2、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對(duì)于具有特定領(lǐng)域知識(shí)的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語料庫B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識(shí)C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是3、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用4、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)，旨在保護(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)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)人工智能模型，但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練B.每個(gè)機(jī)構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進(jìn)行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨(dú)立訓(xùn)練模型5、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置6、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線，降低運(yùn)輸成本B.利用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)分揀和識(shí)別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求7、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機(jī)器翻譯等多個(gè)任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自動(dòng)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(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機(jī)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(jì)機(jī)器翻譯C.神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）D.詞袋模型8、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論9、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個(gè)相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個(gè)物流配送場(chǎng)景中，多個(gè)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(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體之間需要進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個(gè)智能體的決策會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略10、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識(shí)別11、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，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.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題和知識(shí)漏洞，提高教學(xué)效果12、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13、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個(gè)醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測(cè)癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨(dú)立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過嚴(yán)格的臨床試驗(yàn)和驗(yàn)證，確保其安全性和有效性14、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓(xùn)練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法，簡(jiǎn)單直接，適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）算法，能夠自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，收斂速度快C.牛頓法，計(jì)算精度高，但計(jì)算復(fù)雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu)，需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和比較15、在人工智能的語音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點(diǎn)和情感表達(dá)，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型，學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板，進(jìn)行簡(jiǎn)單組合C.隨機(jī)生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苷衅溉瞬女嬒駱?gòu)建中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明人工智能在教育公平和普及中的貢獻(xiàn)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的進(jìn)展和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)，收集歷史股票數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。2、（本題5分）在Python中，運(yùn)用禁忌搜索算法解決一個(gè)組合優(yōu)化問題。定義問題的解空間和評(píng)價(jià)函數(shù)，設(shè)置禁忌表和特赦規(guī)則，展示搜索過程和找到的最優(yōu)解。3、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，控制機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中完成協(xié)作任務(wù)。分析團(tuán)隊(duì)協(xié)作的效果和策略優(yōu)化。4、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行探索和學(xué)習(xí)，提高其適應(yīng)能力和智能水平。5、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人控制模型，讓機(jī)器人在模擬環(huán)境中學(xué)會(huì)執(zhí)行特定任務(wù)，如抓取物體或行走。四、案例