賀州學(xué)院《人工智能語(yǔ)言》2023-2024學(xué)年第二學(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(yè)，共1頁(yè)賀州學(xué)院

《人工智能語(yǔ)言》2023-2024學(xué)年第二學(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、人工智能中的語(yǔ)音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。假設(shè)我們要為一款智能語(yǔ)音助手開發(fā)語(yǔ)音合成功能，以下關(guān)于語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)音語(yǔ)調(diào)C.語(yǔ)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(yǔ)音合成中的重要挑戰(zhàn)2、在人工智能的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中，當(dāng)需要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類語(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3、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測(cè)試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是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、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠檢測(cè)產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對(duì)圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對(duì)圖像進(jìn)行校正6、在人工智能的語(yǔ)音情感識(shí)別中，以下哪個(gè)特征對(duì)于準(zhǔn)確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語(yǔ)音的語(yǔ)調(diào)B.語(yǔ)音的語(yǔ)速C.說話人的口音D.背景噪音7、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷8、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡(jiǎn)單易做，不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響9、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，例如整合多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.以上都是10、在人工智能的智能客服應(yīng)用中，需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題。假設(shè)用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術(shù)問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問題庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡(jiǎn)單的問題D.對(duì)復(fù)雜問題直接拒絕回答11、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12、在人工智能的決策樹算法中，當(dāng)進(jìn)行特征選擇來構(gòu)建決策樹時(shí)，以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機(jī)選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征13、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮14、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識(shí)D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)15、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語(yǔ)音。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明人工智能在社會(huì)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃和路徑選擇中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能人力資源員工滿意度分析中的技術(shù)。3、（本題5分）說明游戲開發(fā)中的人工智能技術(shù)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別模型，對(duì)不同方言的語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和適應(yīng)性。2、（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)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)考慮不確定性因素。3、（本題5分）借助Scikit-learn庫(kù)中的聚類算法，如層次聚類或密度聚類，對(duì)一組客戶的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將客戶分為不同的群體。分析每個(gè)群體的特征和消費(fèi)模式，為企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷提供建議。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）模型，對(duì)Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。分析膠囊網(wǎng)絡(luò)在處理小樣本和復(fù)雜模式數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。5、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的音樂生成模型，能夠創(chuàng)作出新的音樂片段。研究不同的音樂表示方式和損失函數(shù)對(duì)生成音樂質(zhì)量的影響，評(píng)估生成音樂的創(chuàng)新性和藝術(shù)性。四、