華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁華東師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用B》

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、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像,使用GAN來實現(xiàn)。那么,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項是錯誤的?()A.由生成器和判別器兩個部分組成,它們通過相互對抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本,以欺騙判別器C.判別器的能力越強,生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的,不會出現(xiàn)模式崩潰等問題2、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(zhǔn)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3、人工智能中的自動規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用,如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個工廠要安排生產(chǎn)任務(wù),需要考慮機器的可用性、訂單的優(yōu)先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問題上最為高效?()A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法4、在人工智能的對話系統(tǒng)中,需要實現(xiàn)自然流暢的交互。假設(shè)要開發(fā)一個客服機器人,以下關(guān)于對話系統(tǒng)的描述,正確的是:()A.只要對話系統(tǒng)能夠回答用戶的問題,就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感,無需進一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對話數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,并結(jié)合語義理解和生成技術(shù),可以提高客服機器人的對話能力D.對話系統(tǒng)的性能不受語言多樣性和文化差異的影響5、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,以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型,選擇傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法6、在人工智能的自動駕駛道德決策中,假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景,需要在保護車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受?()A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境,沒有明確的決策原則7、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)要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果,以下哪個因素是最關(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8、在人工智能的應(yīng)用中,自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可以準(zhǔn)確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素9、強化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機器人需要在迷宮中找到出口,通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下,以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)算法的選擇,哪一項是最合適的?()A.Q-learning算法,通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法,通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適,應(yīng)該選擇其他方法10、在人工智能的情感計算領(lǐng)域,除了文本和語音,面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r分析人類面部表情來推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng),以下哪種方法在準(zhǔn)確性和實時性方面面臨更大的挑戰(zhàn)?()A.基于傳統(tǒng)計算機視覺的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當(dāng)11、強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走,并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎勵12、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中,冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題,以下哪種策略最為有效?()A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用13、在人工智能的應(yīng)用場景中,比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域,要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預(yù)測,以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用?()A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時間14、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合,以下哪種方法是有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù),如L1和L2正則化D.以上都是15、在人工智能的機器學(xué)習(xí)算法中,決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品,使用決策樹進行建模。那么,關(guān)于決策樹的特點,以下哪一項是不正確的?()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.決策樹的構(gòu)建不需要進行特征選擇16、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設(shè)一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述,哪一項是錯誤的?()A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整自己的行為,以達到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,無法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)17、在人工智能的優(yōu)化算法中,隨機梯度下降(SGD)是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型時,發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度,同時避免陷入局部最優(yōu)解?()A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用18、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲,會產(chǎn)生什么后果?()A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對新的數(shù)據(jù)預(yù)測不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜19、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(zhǔn)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(biāo)注工作對于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要,準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果20、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,倫理和社會問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策,可能會導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況,以下哪種措施最為關(guān)鍵?()A.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進行分析二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的差異。2、(本題5分)簡述人工智能在能源效率提升和可再生能源整合中的貢獻。3、(本題5分)說明人工智能在廣告和營銷中的精準(zhǔn)策略。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)研究一個基于人工智能的交通擁堵疏導(dǎo)策略生成系統(tǒng),評估其效果和適應(yīng)性。2、(本題5分)分析一個利用人工智能進行智能書法字體設(shè)計系統(tǒng),探討其如何設(shè)計獨特的書法字體。3、(本題5分)分析一個利用人工智能進行智能藝術(shù)作品消費者行為分析系統(tǒng),探討其如何分析消費者的購買行為和偏好。4、(本題5分)分析一個利用人工智能進行雕塑創(chuàng)作的嘗試,討論其藝術(shù)風(fēng)格和創(chuàng)作效率。5、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能餐飲推薦系統(tǒng),分析其如何

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