華東理工大學(xué)《人工智能與機器人導(dǎo)論》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁華東理工大學(xué)

《人工智能與機器人導(dǎo)論》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA2、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是3、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤4、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡潔準確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點？（）A.基于注意力機制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機選擇文章中的段落作為摘要D.不進行任何分析，直接輸出原文的前幾段5、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個大型的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量B.模型壓縮可能會導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優(yōu)的解決方案6、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理8、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果9、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個金融機構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預(yù)警，及時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，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機器學(xué)習(xí)算法，提高檢測的準確性和適應(yīng)性10、在人工智能的語音識別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會被重點研究和應(yīng)用？（）A.聲學(xué)模型的改進B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是11、人工智能中的機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對一組未標記的數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進行分類B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標記數(shù)據(jù)進行分類12、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別13、在人工智能的應(yīng)用于教育領(lǐng)域，個性化學(xué)習(xí)是一個重要的方向。假設(shè)我們要為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑推薦，以下關(guān)于個性化學(xué)習(xí)的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和效果D.要考慮學(xué)生的興趣和能力差異14、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)，以建立實體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡(luò)傳聞15、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，假設(shè)多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種技術(shù)或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算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構(gòu)進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化傳播中的方法。2、（本題5分）簡述人工智能在供應(yīng)鏈風(fēng)險管理和彈性建設(shè)中的作用。3、（本題5分）說明正則化方法防止過擬合的原理。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對氣象數(shù)據(jù)進行分析，預(yù)測氣候變化的趨勢和影響，為應(yīng)對氣候變化提供決策支持。2、（本題5分）使用聚類算法對生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病基因和生物標志物，為精準醫(yī)療提供支持。3、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于機器翻譯任務(wù)，分析注意力權(quán)重的分布和對翻譯效果的影響。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的圖像生成模型，能夠控制生成圖像的顏色、形狀等特征。5、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的形態(tài)學(xué)操作（如膨脹、腐蝕），分析其在圖像預(yù)處理中的作用和效果。四、案例分析