北京工業(yè)大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
北京工業(yè)大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
北京工業(yè)大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
北京工業(yè)大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
北京工業(yè)大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁北京工業(yè)大學(xué)

《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測和智能信號(hào)燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng),以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略,無需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來的交通狀況,不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法,可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制,提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加,不如傳統(tǒng)方法可靠2、在人工智能的發(fā)展歷程中,機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別手寫數(shù)字的系統(tǒng),需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢,同時(shí)能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形?()A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)D.支持向量機(jī)(SVM)3、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件,自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語音識(shí)別和自然語言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖,不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約4、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中,假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測出多個(gè)不同類別的物體,以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,如FasterR-CNN,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標(biāo)檢測算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測任務(wù)5、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在復(fù)雜環(huán)境中行走和避障,以下關(guān)于機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.機(jī)器人可以在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下,通過隨機(jī)探索快速學(xué)會(huì)有效的行走和避障策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置對(duì)機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果沒有關(guān)鍵影響,只要有獎(jiǎng)勵(lì)就行C.結(jié)合機(jī)器人的物理模型和環(huán)境模型,可以為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供更好的先驗(yàn)知識(shí),加速學(xué)習(xí)過程D.機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)只適用于簡單的環(huán)境,對(duì)于復(fù)雜多變的真實(shí)環(huán)境無法應(yīng)用6、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測和分析,及時(shí)了解公眾對(duì)某一事件或話題的看法和情緒傾向,以下哪種數(shù)據(jù)來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)和趨勢預(yù)測D.以上都是7、在人工智能的情感識(shí)別中,假設(shè)要從一段較長的語音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.分析語音的韻律特征,如語調(diào)、語速B.只關(guān)注語音的內(nèi)容,忽略語音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語音進(jìn)行分段處理,分別進(jìn)行情感識(shí)別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接分析原始語音8、在人工智能的發(fā)展中,機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的分支。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測某種疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、模型的復(fù)雜度和預(yù)測的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個(gè)任務(wù)?()A.決策樹算法,通過對(duì)特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測B.線性回歸算法,建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測C.支持向量機(jī)算法,尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法,基于概率計(jì)算進(jìn)行分類9、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測交通流量和識(shí)別車輛類型的系統(tǒng),需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測和分類車輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性?()A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測算法D.光流法10、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測異常行為,以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要?()A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬11、人工智能在語音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng),以下關(guān)于語音識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征,語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性12、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,探索與利用的平衡是一個(gè)關(guān)鍵問題。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)未知的環(huán)境中學(xué)習(xí),既要充分探索新的策略,又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好?()A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機(jī)策略D.固定策略13、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)中,為了提高預(yù)測的精度和時(shí)效性,以下哪個(gè)因素可能是需要重點(diǎn)關(guān)注和改進(jìn)的?()A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計(jì)算效率C.模型的融合和集成D.以上都是14、知識(shí)圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜,以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.知識(shí)圖譜可以整合各種來源的歷史信息,形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示B.實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識(shí)圖譜可以通過推理和查詢,回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問題D.一旦構(gòu)建完成,知識(shí)圖譜不需要更新和維護(hù),就能始終提供準(zhǔn)確的信息15、在人工智能的語音識(shí)別任務(wù)中,需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音,為了提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確率,以下哪種方法是有效的?()A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型,減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音,只關(guān)注語音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接對(duì)原始語音進(jìn)行識(shí)別16、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,變分自編碼器(VAE)是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像,以下關(guān)于VAE的描述,正確的是:()A.VAE通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像,生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼,節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像,如數(shù)字和幾何圖形,無法生成復(fù)雜的自然圖像17、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛,需要綜合考慮多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)?()A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計(jì)D.以上都是18、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像,以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器,判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中,生成器和判別器的性能會(huì)交替提升,直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成,生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像,無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù),可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性19、在人工智能的應(yīng)用中,語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)要為一款智能導(dǎo)航應(yīng)用開發(fā)語音合成功能,以下哪個(gè)因素對(duì)于合成語音的質(zhì)量影響最大?()A.語音的音色選擇B.文本的語法結(jié)構(gòu)C.語音的韻律和語調(diào)D.文本的詞匯量20、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場使用人工智能來監(jiān)測作物生長和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.通過圖像識(shí)別技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象,采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型,優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷,自主管理農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動(dòng)D.結(jié)合天氣預(yù)報(bào)和市場需求預(yù)測,制定合理的種植計(jì)劃二、簡答題(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)展綜合評(píng)估和決策支持中的作用。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新潛力評(píng)估中的應(yīng)用。3、(本題5分)談?wù)剤D像分割的技術(shù)和應(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)考察某社交平臺(tái)運(yùn)用人工智能進(jìn)行內(nèi)容審核的案例,分析其準(zhǔn)確性和公正性。2、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的剪紙藝術(shù)設(shè)計(jì)系統(tǒng),探討其圖案創(chuàng)新和工藝指導(dǎo)功能。3、(本題5分)研究一個(gè)基于人工智能的魔術(shù)道具創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng),分析其創(chuàng)意和實(shí)用性。4、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的民間舞蹈創(chuàng)作靈感激發(fā)系統(tǒng),評(píng)估其創(chuàng)意啟發(fā)能力和實(shí)用性。5、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影設(shè)備選擇與預(yù)算規(guī)劃系統(tǒng),探討其如何選擇攝影設(shè)備并規(guī)劃預(yù)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論