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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)西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
《高級(jí)人工智能》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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測(cè),以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以通過(guò)分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷,獨(dú)立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的復(fù)雜性,人工智能在病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測(cè)設(shè)備越多,人工智能病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高2、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,情感分析是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論,以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進(jìn)行情感分析時(shí),以下哪種方法可能不是最有效的?()A.基于詞典的方法,通過(guò)查找預(yù)定義的情感詞來(lái)判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型,如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),自動(dòng)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷,不使用任何自動(dòng)化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,如支持向量機(jī)(SVM)3、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(kāi)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(duì)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4、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說(shuō)法,不正確的是()A.GAN由生成器和判別器組成,通過(guò)兩者之間的對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過(guò)程穩(wěn)定,容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問(wèn)題,如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等5、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來(lái)越普遍。假設(shè)要為一個(gè)電商平臺(tái)開(kāi)發(fā)推薦系統(tǒng),以下關(guān)于考慮用戶興趣動(dòng)態(tài)變化的方法,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.定期重新訓(xùn)練模型,以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄進(jìn)行推薦,不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品,不考慮其個(gè)人興趣D.隨機(jī)推薦商品,期望能夠滿足用戶的動(dòng)態(tài)興趣6、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)具有強(qiáng)大的生成能力。假設(shè)使用GAN生成逼真的圖像,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.GAN由生成器和判別器組成,兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.GAN可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的分布特征,從而生成新的、與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實(shí)性上可以與真實(shí)拍攝的圖像完全無(wú)法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)可以影響生成圖像的效果7、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解,例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問(wèn)題時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)?()A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法8、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9、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。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,以下哪種方法可能不太適用?()A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法10、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中,假設(shè)需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對(duì)話信息生成連貫且有針對(duì)性的回復(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息?()A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本,不考慮歷史信息C.對(duì)上下文信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù),不依賴上下文11、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)二分類模型的性能,除了準(zhǔn)確率之外,以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果,特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)?()A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差12、在人工智能的情感分析任務(wù)中,比如分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極,以下哪種特征提取方法可能會(huì)產(chǎn)生重要影響?()A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)13、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,但也存在誤診的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)要提高一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性,以下哪種方法最為重要?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要14、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策,如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車輛面臨復(fù)雜的交通場(chǎng)景,包括多個(gè)車輛、行人、交通信號(hào)燈等,為了確保安全和高效的駕駛決策,以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的?()A.基于規(guī)則的決策制定,遵循固定的交通規(guī)則B.深度學(xué)習(xí)模型,自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策模式C.隨機(jī)決策,根據(jù)概率選擇行動(dòng)D.不考慮其他車輛和行人,只關(guān)注自身車輛的狀態(tài)15、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)未來(lái)幾天的天氣情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值,保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序,增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性16、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17、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下關(guān)于防止過(guò)擬合的方法,哪一項(xiàng)是最有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進(jìn)行任何處理,認(rèn)為過(guò)擬合不會(huì)影響模型性能18、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素,優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的,不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息,動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑,提高配送效率19、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中,例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會(huì)發(fā)揮重要作用?()A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機(jī)制C.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是20、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),以建立實(shí)體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史人物和事件的知識(shí)圖譜,以下哪種數(shù)據(jù)源對(duì)于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價(jià)值的?()A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個(gè)人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳聞21、在人工智能的算法選擇中,需要根據(jù)具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,以下關(guān)于算法選擇的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.決策樹(shù)算法簡(jiǎn)單直觀,適用于處理具有明顯特征差異的文本數(shù)據(jù)B.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好,可用于高精度的文本分類C.隨機(jī)森林算法通過(guò)集成多個(gè)決策樹(shù),能夠提高分類的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性D.選擇算法時(shí)只考慮算法的準(zhǔn)確性,而無(wú)需考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的需求22、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.通過(guò)圖像識(shí)別和傳感器數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)獲取農(nóng)作物的生長(zhǎng)參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)病蟲害的發(fā)生,及時(shí)采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理,無(wú)需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案,提高資源利用效率23、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況?()A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是24、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過(guò)程中需要做出決策,如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵?()A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實(shí)時(shí)收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析25、在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過(guò)大量的病例數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病,以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,以進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu),輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)與環(huán)境的交互和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷,不需要人工干預(yù)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)工藝改進(jìn)中的應(yīng)用。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。3、(本題5分)說(shuō)明信息抽取的任務(wù)和方法。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在考古學(xué)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)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書法字體設(shè)計(jì)系統(tǒng),探討其如何設(shè)計(jì)獨(dú)特的書法字體。2、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新策略研究系統(tǒng),探討其如何推動(dòng)攝影產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新。3、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能電影評(píng)論情感分析系統(tǒng),分析其如何判斷評(píng)論的情感傾向和對(duì)電影口碑的評(píng)估。4、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的民間藝術(shù)傳承人口述歷史整理系統(tǒng),評(píng)估其整理效果和歷史價(jià)值。5、(本題5分)以某智能招聘系統(tǒng)為例,研究人工智能在人才篩選和匹配中的應(yīng)用
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