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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第1頁(yè),共3頁(yè)赤峰職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能與創(chuàng)新設(shè)計(jì)》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。例如,自動(dòng)駕駛汽車(chē)在面臨不可避免的事故時(shí),需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下,以下哪種觀(guān)點(diǎn)是需要重點(diǎn)考慮的?()A.優(yōu)先保護(hù)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行決策,不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素,如法律、道德和社會(huì)影響2、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策問(wèn)題中,假設(shè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)面臨一個(gè)無(wú)法避免的碰撞場(chǎng)景,以下關(guān)于道德決策的描述,正確的是:()A.可以制定一套通用的道德規(guī)則,讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車(chē)制造商決定,用戶(hù)沒(méi)有參與的權(quán)利C.不同的文化和價(jià)值觀(guān)可能導(dǎo)致對(duì)自動(dòng)駕駛道德決策的不同看法D.自動(dòng)駕駛汽車(chē)的道德決策不會(huì)受到法律和社會(huì)輿論的影響3、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn),動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒,提供相應(yīng)的激勵(lì)和支持C.人工智能驅(qū)動(dòng)的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色,實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù),創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)4、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)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,同時(shí)保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私,以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下,直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程中不存在通信開(kāi)銷(xiāo)和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式,聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型,對(duì)于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用5、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6、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)和分析,及時(shí)了解公眾對(duì)某一事件或話(huà)題的看法和情緒傾向,以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源和分析手段可能是有效的?()A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評(píng)論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)D.以上都是7、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計(jì)算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.特征提取是語(yǔ)音識(shí)別中的關(guān)鍵步驟,用于將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型共同作用,提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于背景噪音和多人同時(shí)說(shuō)話(huà)的場(chǎng)景能夠輕松應(yīng)對(duì),不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模,可以改善語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能8、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析大量的法律案例和條文,提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決,無(wú)需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性,但最終決策權(quán)仍在法官手中9、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,如何生成連貫、有邏輯的文本是一個(gè)挑戰(zhàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫(xiě)新聞報(bào)道的系統(tǒng),需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法和語(yǔ)義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵?()A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制C.語(yǔ)法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)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(jiǎng)勵(lì)或懲罰。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.智能體通過(guò)不斷嘗試和錯(cuò)誤來(lái)改進(jìn)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)對(duì)于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)11、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(guò)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(wú)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(lài)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(méi)有太大意義,只要模型性能好就行12、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13、在人工智能的文本摘要生成中,以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離?()A.過(guò)度依賴(lài)原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能14、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶(hù)問(wèn)題的智能客服系統(tǒng),以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理在該系統(tǒng)中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解等技術(shù)有助于理解用戶(hù)輸入的問(wèn)題B.機(jī)器翻譯技術(shù)可以將用戶(hù)的問(wèn)題翻譯成其他語(yǔ)言,以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)和預(yù)訓(xùn)練模型,可以提高回答的準(zhǔn)確性和合理性D.自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠完美理解人類(lèi)語(yǔ)言的所有含義和語(yǔ)境,不會(huì)出現(xiàn)誤解15、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人,例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物,以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要?()A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是16、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中,例如疾病預(yù)測(cè)和診斷輔助,假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴(lài)性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度?()A.與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出,不進(jìn)行額外驗(yàn)證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理,避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實(shí)際情況,追求高準(zhǔn)確率17、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類(lèi)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(guò)動(dòng)物的行為來(lái)判斷其情感狀態(tài),以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類(lèi)完全相同B.可以直接使用人類(lèi)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(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值18、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19、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類(lèi)別的物體,以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,如FasterR-CNN,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)20、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,以下哪種模型壓縮方法可能最有效?()A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都有可能21、在人工智能的研究中,模型的可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的人工智能模型,但用戶(hù)對(duì)模型的決策過(guò)程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性,讓用戶(hù)更好地理解模型是如何做出預(yù)測(cè)的?()A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量22、在人工智能的聚類(lèi)分析中,例如將客戶(hù)按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組,假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類(lèi)算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類(lèi)算法,基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類(lèi)算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類(lèi)算法,基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類(lèi)算法,隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組23、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說(shuō)法,不正確的是()A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下,實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問(wèn)題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開(kāi)銷(xiāo)較大,限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)24、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(lái)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25、在人工智能的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中,當(dāng)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言的智能系統(tǒng),以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問(wèn)題時(shí),以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)?()A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義理解D.語(yǔ)用分析二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉诮鹑谛袠I(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在客戶(hù)關(guān)系管理中的改進(jìn)。3、(本題5分)說(shuō)明人工智能在采購(gòu)決策和成本控制中的應(yīng)用。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在企業(yè)社會(huì)責(zé)任和可持續(xù)發(fā)展報(bào)告中的作用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行古籍?dāng)?shù)字化整理的項(xiàng)目,討論其效率和準(zhǔn)確性。2、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng),探討其設(shè)計(jì)風(fēng)格和市場(chǎng)適應(yīng)性。3、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能戲曲作品版權(quán)維護(hù)系統(tǒng),分析其如何保障戲曲作品的合法權(quán)益。4、(本題5分)剖析某智能民間音樂(lè)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。5、(本題5分)剖析某智能民間音樂(lè)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略制定系統(tǒng)中人工智能的策略科學(xué)性和可持續(xù)性。四、操作題(本大題共3個(gè)小題,共3
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