北京理工大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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北京理工大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)北京理工大學(xué)《人工智能導(dǎo)論》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15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、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜,以下哪個(gè)方面是需要重點(diǎn)考慮的?()A.事件的時(shí)間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評(píng)估D.以上都是2、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(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.智能體通過(guò)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(méi)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3、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人,例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物,以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要?()A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是4、自動(dòng)駕駛是人工智能的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛的描述,不正確的是()A.自動(dòng)駕駛分為不同的級(jí)別,從輔助駕駛到完全自動(dòng)駕駛B.自動(dòng)駕駛需要依靠傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟,可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動(dòng)駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問(wèn)題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(guò)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(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下,通過(guò)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(méi)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(guò)程D.機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)只適用于簡(jiǎn)單的環(huán)境,對(duì)于復(fù)雜多變的真實(shí)環(huán)境無(wú)法應(yīng)用6、在人工智能的發(fā)展中,算力的需求不斷增長(zhǎng)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型,以下關(guān)于算力的描述,正確的是:()A.普通的個(gè)人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進(jìn),軟件優(yōu)化的作用不大C.云計(jì)算平臺(tái)可以提供強(qiáng)大的算力支持,幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長(zhǎng)對(duì)人工智能模型的性能提升沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助7、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng),例如投資決策或市場(chǎng)策略制定,以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的?()A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是8、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中,假設(shè)多個(gè)參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?()A.加密技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計(jì)算B.數(shù)據(jù)匿名化,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施,直接共享原始數(shù)據(jù)9、在人工智能的圖像增強(qiáng)技術(shù)中,目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會(huì)引入任何噪聲10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支,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)智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口,通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇,哪一項(xiàng)是最合適的?()A.Q-learning算法,通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略以最大化期望回報(bào)C.蒙特卡羅方法,通過(guò)隨機(jī)采樣來(lái)估計(jì)價(jià)值函數(shù)D.以上算法都不合適,應(yīng)該選擇其他方法11、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來(lái)回答用戶的問(wèn)題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來(lái),便于知識(shí)的表示和查詢B.可以通過(guò)從大量文本中自動(dòng)抽取信息來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的,一旦構(gòu)建完成就無(wú)需更新D.結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答和推理12、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13、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰,從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù),無(wú)需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中可能會(huì)經(jīng)歷多次失敗,但通過(guò)不斷嘗試最終能夠?qū)W會(huì)行走14、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人,需要理解用戶輸入的自然語(yǔ)言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問(wèn)題,聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的?()A.構(gòu)建大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù),通過(guò)匹配來(lái)生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成,限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文,只根據(jù)問(wèn)題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)15、人工智能在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)要利用人工智能檢測(cè)欺詐行為,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征,識(shí)別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警,及時(shí)采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生,無(wú)需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄苤械乃惴ü叫浴?、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在社會(huì)發(fā)展未來(lái)展望和挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)中的策略。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在品牌管理和市場(chǎng)定位中的策略。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用Python的TensorFlow庫(kù),構(gòu)建一個(gè)變分自編碼器(VAE)與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)相結(jié)合的模型,用于生成高質(zhì)量的人物肖像圖像。分析模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性和生成效果。2、(本題5分)在Python中,運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法(如Q-learning或SARSA),讓智能體學(xué)習(xí)在一個(gè)簡(jiǎn)單的迷宮環(huán)境中找到最優(yōu)路徑。定義環(huán)境的狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,訓(xùn)練智能體并觀察其學(xué)習(xí)過(guò)程和最終的策略。3、(本題5分)運(yùn)用Python中的PyTorch框架,構(gòu)建一個(gè)基于注意力機(jī)制的Transformer模型,對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行摘要生成,評(píng)估生成摘要的質(zhì)量。4、(本題5分)基于Python的Scikit-learn庫(kù),運(yùn)用IsolationForest算法對(duì)一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值檢測(cè)。通過(guò)對(duì)比不同的異常檢測(cè)算法,確定最適合該數(shù)據(jù)集的方法。5、(本題5分)利用Python中的Keras庫(kù),搭建一個(gè)基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)圖像中的重要區(qū)域進(jìn)行關(guān)注和處理。通過(guò)調(diào)整注意力機(jī)制的參數(shù),提高模型對(duì)圖像的理解能力。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)以某智能航空訂票系

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