重慶安全技術(shù)職業(yè)學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》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，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁重慶安全技術(shù)職業(yè)學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》

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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類模型應(yīng)用到一個(gè)特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大，原模型無法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進(jìn)行，不同領(lǐng)域無法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致模型過擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力2、在人工智能的文本分類任務(wù)中，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好3、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲(chǔ)能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動(dòng)性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性4、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個(gè)分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(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)5、人工智能中的語音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)我們要為一款智能語音助手開發(fā)語音合成功能，以下關(guān)于語音合成的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過拼接預(yù)先錄制的語音片段來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語音語調(diào)C.語音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達(dá)是語音合成中的重要挑戰(zhàn)6、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個(gè)醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無需再進(jìn)行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗(yàn)C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價(jià)值的幫助7、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過動(dòng)物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值8、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達(dá)能力越強(qiáng)，但計(jì)算和存儲(chǔ)成本也越高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9、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用10、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種新興的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像。以下關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.生成器負(fù)責(zé)生成假樣本，判別器負(fù)責(zé)判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問題11、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進(jìn)行市場細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響12、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13、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機(jī)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(bào)道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本14、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性15、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲害的類型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標(biāo)檢測技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法16、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善交通流量和安全性。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化交通信號(hào)燈的系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當(dāng)前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時(shí)間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號(hào)燈，不進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車輛的通行17、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調(diào)整B.只需要對模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同18、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測局部地區(qū)短期天氣變化的人工智能模型，需要考慮多種氣象因素的相互作用。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法在處理這種復(fù)雜的時(shí)空數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型結(jié)合使用19、在人工智能的圖像語義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個(gè)像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的分割算法，降低計(jì)算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始圖像進(jìn)行分割20、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋半監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)和應(yīng)用。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉跊Q策支持系統(tǒng)中的角色。3、（本題5分）簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能民間音樂創(chuàng)作輔助系統(tǒng)中人工智能的旋律生成和編曲建議功能。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)展覽策劃系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)展品和觀眾需求策劃展覽。3、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品價(jià)值評估系統(tǒng)，探討其如何評估藝術(shù)作品的經(jīng)濟(jì)和文化價(jià)值。4、（本題5分）分析一個(gè)基于