長春工業(yè)大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年期末試卷_第1頁
長春工業(yè)大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年期末試卷_第2頁
長春工業(yè)大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年期末試卷_第3頁
長春工業(yè)大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年期末試卷_第4頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁長春工業(yè)大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》

2023-2024學(xué)年期末試卷題號一二三總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在自然語言處理中,語義角色標(biāo)注的目的是?A.確定句子中詞語的語義角色B.進行文本分類C.提取關(guān)鍵詞D.分析句子結(jié)構(gòu)2、智能代理的特點不包括?A.自主性B.反應(yīng)性C.社會性D.永恒性3、在人工智能中,以下哪個不是解決不確定性問題的方法?A.概率推理B.模糊邏輯C.確定性子句D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)4、以下哪種方法常用于提高語音合成系統(tǒng)的自然度?A.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.優(yōu)化韻律模型D.以上都是5、以下哪種模型可以處理序列數(shù)據(jù)?A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機6、以下哪種方法常用于處理自然語言處理中的句法分析問題?A.依存句法分析B.詞干提取C.詞形還原D.文本分類7、以下哪種技術(shù)常用于語音識別?A.隱馬爾可夫模型B.支持向量機C.決策樹D.關(guān)聯(lián)規(guī)則8、在計算機視覺中,特征提取的方法不包括?()A.SIFTB.HOGC.LBPD.KNN9、以下哪種模型常用于時間序列預(yù)測?A.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.決策樹10、以下哪個不是機器學(xué)習(xí)中的性能評估指標(biāo)?A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.計算速度11、以下哪個不是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用?()A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)院管理D.太空探索12、在深度學(xué)習(xí)中,防止梯度消失的方法不包括?A.使用ReLU激活函數(shù)B.殘差連接C.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)D.批歸一化13、在自然語言處理中,詞性標(biāo)注屬于?A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析14、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)由哪兩部分組成?()A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.以上都不是15、以下哪個不是深度學(xué)習(xí)框架?A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Caffe16、在機器學(xué)習(xí)中,交叉驗證的目的是?A.選擇最優(yōu)模型B.評估模型性能C.加速訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗17、以下哪個不是人工智能在娛樂領(lǐng)域的應(yīng)用?()A.游戲開發(fā)B.電影特效制作C.音樂創(chuàng)作D.物流配送18、人工智能中的模擬退火算法屬于()A.貪心算法B.啟發(fā)式算法C.精確算法D.動態(tài)規(guī)劃算法19、以下哪種技術(shù)常用于語音識別?()A.隱馬爾可夫模型B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.主成分分析D.因子分析20、在機器學(xué)習(xí)中,過擬合通常是由于?A.數(shù)據(jù)量不足B.模型太復(fù)雜C.訓(xùn)練時間太短D.特征選擇不當(dāng)二、簡答題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)解釋人工智能在可持續(xù)金融和綠色投資中的策略。2、(本題10分)解釋人工智能的社會公平性問題。3、(本題10分)簡述人工智能在能源效率提升和可再生能源整合中的貢獻。4、(本題10分)解釋Q-learning算法的原理和實現(xiàn)。三、案例分析題(本大題共2個小題,共20分)1、

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