常州大學(xué)懷德學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《人工智能基礎(chǔ)》2021-2022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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、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2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠快速檢測(cè)出影像中的異常區(qū)域，提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時(shí)仍然非常重要3、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計(jì)算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.特征提取是語(yǔ)音識(shí)別中的關(guān)鍵步驟，用于將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型共同作用，提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于背景噪音和多人同時(shí)說(shuō)話的場(chǎng)景能夠輕松應(yīng)對(duì)，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能4、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)提高超分辨率效果，以下哪個(gè)因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能5、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的期望輸出B.常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無(wú)法處理6、人工智能中的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）旨在自動(dòng)化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過(guò)程。假設(shè)一個(gè)企業(yè)沒(méi)有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望使用AutoML來(lái)構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.AutoML可以自動(dòng)搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開(kāi)發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動(dòng)構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性7、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準(zhǔn)確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實(shí)C.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)D.3D打印8、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用9、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問(wèn)題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無(wú)需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對(duì)于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要10、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則，以下關(guān)于其制定的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問(wèn)題，無(wú)需考慮社會(huì)和文化因素D.廣泛征求各界意見(jiàn)，確保倫理原則的合理性和可行性11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過(guò)程C.雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應(yīng)用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)12、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹(shù)是一種常見(jiàn)的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來(lái)預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購(gòu)買某款產(chǎn)品，使用決策樹(shù)進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹(shù)的特點(diǎn)，以下哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹(shù)的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇13、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量，以下哪個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準(zhǔn)14、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)15、在人工智能的情感識(shí)別中，假設(shè)要從一段較長(zhǎng)的語(yǔ)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(yǔ)音的韻律特征，如語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速B.只關(guān)注語(yǔ)音的內(nèi)容，忽略語(yǔ)音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語(yǔ)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(yǔ)音16、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成，就無(wú)需再進(jìn)行更新和改進(jìn)，可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像17、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18、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒(méi)有顯著影響，系統(tǒng)可以自動(dòng)過(guò)濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異，能夠統(tǒng)一處理19、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20、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對(duì)數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型，選擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能人力資源員工滿意度分析中的技術(shù)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在密碼學(xué)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能客服情感分析中的技術(shù)。4、（本題5分）解釋隨機(jī)森林算法的特點(diǎn)。5、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)和文化的影響。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某智能民間藝術(shù)作品收藏管理系統(tǒng)為例，探討人工智能在作品評(píng)估和保管建議方面的作用。2、（本題5分）剖析某智能民間工藝品制作工藝改進(jìn)建議系統(tǒng)中人工智能的專業(yè)度和可行性。3、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行藝術(shù)作品鑒定的實(shí)例，分析其鑒定標(biāo)準(zhǔn)和可靠性。4、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)，探討其設(shè)計(jì)風(fēng)格和市場(chǎng)適應(yīng)性。5、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能化妝品推薦系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)用戶膚質(zhì)和需求推薦產(chǎn)品。四、操作題（本大題共3個(gè)