湖南文理學(xué)院《人工智能》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用2、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(guò)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(lái)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(guò)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(wú)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3、假設(shè)在一個(gè)智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中，需要利用人工智能技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況并預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時(shí)間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是4、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)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)，不需要任何獎(jiǎng)勵(lì)反饋B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒(méi)有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時(shí)間就能學(xué)會(huì)最優(yōu)策略C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時(shí)間內(nèi)找到絕對(duì)最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)不斷調(diào)整策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)5、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(mén)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6、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢(shì)是？（）A.對(duì)姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強(qiáng)可解釋性7、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類型的問(wèn)題，沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)8、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語(yǔ)音。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成9、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10、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11、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)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(yǔ)音的聲學(xué)特征，語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性12、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中，邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對(duì)云計(jì)算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計(jì)算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素13、當(dāng)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)時(shí)，需要綜合考慮多種因素，如公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)情緒等。在這種復(fù)雜的場(chǎng)景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.遺傳算法D.模糊邏輯14、在人工智能的音頻處理中，語(yǔ)音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語(yǔ)音的清晰度，以下關(guān)于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語(yǔ)音B.語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無(wú)能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語(yǔ)音信息D.語(yǔ)音增強(qiáng)的效果不受原始語(yǔ)音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響15、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)述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。2、（本題5分）說(shuō)明人工智能在環(huán)境影響評(píng)估和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)實(shí)現(xiàn)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在考古學(xué)中的應(yīng)用。4、（本題5分）說(shuō)明人工智能研究中的責(zé)任和規(guī)范。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于門(mén)控循環(huán)單元（GRU）的模型，對(duì)金融市場(chǎng)的新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)情緒分析。結(jié)合文本挖掘和情感分析技術(shù)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)的走勢(shì)。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的均值漂移聚類。分析聚類結(jié)果和參數(shù)的關(guān)系。3、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于變分自編碼器（VAE）的圖像壓縮模型。實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的高效壓縮和還原，比較壓縮比和圖像質(zhì)量。4、（本題5分）基于Python的Keras庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在一個(gè)模擬的迷宮環(huán)境中學(xué)習(xí)找到出口的最優(yōu)策略。設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和環(huán)境交互方式，觀察智能體的學(xué)習(xí)效果。5、（本題5分）使用聚類算法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的社交群體和關(guān)系，為社交網(wǎng)絡(luò)分析提供支持。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）剖析某智