杭州電子科技大學(xué)《自動(dòng)化與智能科學(xué)與技術(shù)概論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)杭州電子科技大學(xué)《自動(dòng)化與智能科學(xué)與技術(shù)概論》

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、深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)取得了顯著的成果，特別是在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語(yǔ)義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無(wú)法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化2、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個(gè)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)使用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化課程推薦，以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)來(lái)推薦課程，無(wú)需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識(shí)水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生過度依賴技術(shù)，降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問題3、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4、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)5、在人工智能的自然語(yǔ)言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望6、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個(gè)特定領(lǐng)域構(gòu)建知識(shí)圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報(bào)告，確保知識(shí)的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來(lái)源，不進(jìn)行篩選和評(píng)估7、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)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫新聞報(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8、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用9、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動(dòng)過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異，能夠統(tǒng)一處理10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時(shí)避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無(wú)需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好11、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析12、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進(jìn)行調(diào)整13、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)14、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果，以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能15、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)行校正二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能績(jī)效改進(jìn)方案生成中的方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述自監(jiān)督學(xué)習(xí)的原理和方法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理和彈性建設(shè)中的作用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）的語(yǔ)音識(shí)別模型。對(duì)不同人的語(yǔ)音進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和分類。3、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫(kù)，使用譜聚類算法對(duì)一個(gè)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分割。通過調(diào)整聚類參數(shù)和特征提取方法，優(yōu)化分割效果。4、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)編碼器，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重建，觀察重建效果并分析模型性能。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的人臉識(shí)別解鎖系統(tǒng)。能夠在移動(dòng)設(shè)備上通過前置攝像頭準(zhǔn)確識(shí)別人臉，并完成設(shè)備的