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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁北京工業(yè)大學(xué)耿丹學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)》
2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在人工智能的知識圖譜構(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)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜,以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻和研究報告,確保知識的準確性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)驗和知識,以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源,不進行篩選和評估2、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用,如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為,以下關(guān)于異常檢測的方法,哪一項是不準確的?()A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征3、在人工智能的自動駕駛場景中,車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互,以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出?()A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信(DSRC)D.Wi-Fi通信4、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述,不正確的是()A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟,可以減少噪聲和錯誤C.即使數(shù)據(jù)量較少,通過巧妙的算法設(shè)計和模型架構(gòu),也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標注工作對于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要,準確的標注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果5、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、偏好和當前的情境信息。假設(shè)一個用戶的興趣偏好經(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,不進行調(diào)整6、在人工智能的圖像識別領(lǐng)域,除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類,以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用,以提高分類效果?()A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能7、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)要開發(fā)一個能夠監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害的系統(tǒng),以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式,哪一項是最有效的?()A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報告,將信息輸入系統(tǒng)B.使用無人機搭載的圖像傳感器,定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲害癥狀時進行數(shù)據(jù)采集D.隨機選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進行數(shù)據(jù)采集,以節(jié)省成本8、在人工智能的文本生成任務(wù)中,除了生成連貫的文字內(nèi)容,還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道,以下關(guān)于文本生成的說法,哪一項是正確的?()A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大,生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束9、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于預(yù)測房價的人工智能模型,以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述,正確的是:()A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差,在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好;欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜,越不容易出現(xiàn)過擬合問題,因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合,而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無關(guān)10、強化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機器人需要通過強化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述,哪一項是不正確的?()A.智能體通過與環(huán)境進行交互,根據(jù)獲得的獎勵來調(diào)整自己的行為策略B.強化學(xué)習(xí)需要大量的試驗和錯誤來找到最優(yōu)策略,計算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境有任何先驗知識,完全依靠隨機探索來學(xué)習(xí)11、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語言生成的描述,正確的是:()A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測,不考慮語義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語義理解和規(guī)劃,可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本12、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對大量的動物圖片進行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述,哪一項是不正確的?()A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸,降低計算量,同時保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,CNN的性能一定會不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化CNN的性能13、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中,如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動撰寫新聞報道的系統(tǒng),需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語法和語義的一致性。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)練語言模型B.強化學(xué)習(xí)中的獎勵機制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用14、知識圖譜是一種用于表示知識和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識圖譜的說法,不正確的是()A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識,構(gòu)建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節(jié)點表示實體,邊表示實體之間的關(guān)系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識圖譜非常簡單,不需要大量的人力和時間投入15、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設(shè)我們在討論人工智能的發(fā)展階段,以下關(guān)于弱人工智能和強人工智能的描述,哪一項是正確的?()A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強人工智能目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù),不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強人工智能的關(guān)鍵在于計算能力16、人工智能中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點,以下關(guān)于異常檢測方法的描述,正確的是:()A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù),準確性高B.基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式,無需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場景中都有各自的優(yōu)缺點,需要根據(jù)實際情況選擇17、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一,涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng),需要考慮語言的語法、語義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示?()A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯(NMT)D.詞袋模型18、當利用人工智能進行音樂創(chuàng)作,生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品,以下哪種方法和技術(shù)可能會被運用?()A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是19、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果?()A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型,學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法,如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像20、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中,當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng),以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問題時,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.語義理解D.語用分析二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述計算機視覺的研究內(nèi)容和應(yīng)用。2、(本題5分)解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。3、(本題5分)解釋人工智能在項目管理和資源分配中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析一個利用人工智能進行室內(nèi)裝修設(shè)計的案例,包括風(fēng)格搭配和空間規(guī)劃。2、(本題5分)考察某社交平臺運用人工智能進行內(nèi)容審核的案例,分析其準確性和公正性。3、(本題5分)探討一個基于人工智能的在線客服系統(tǒng),分析其回答準確性和效率。4、(本題5分)研究一個利用人工智能進行網(wǎng)絡(luò)安全威脅檢測的案例,分析其檢測手段和應(yīng)對策略
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