淮陰工學(xué)院《人工智能專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁淮陰工學(xué)院

《人工智能專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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1分，共15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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個機(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)于獎勵函數(shù)的設(shè)計，哪一項是最需要仔細(xì)考慮的？（）A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎勵B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎勵，增加學(xué)習(xí)的不確定性2、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護(hù)，因為知識是固定不變的3、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況4、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機(jī)自動進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識的表示和編碼D.計算資源的需求5、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇6、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成7、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛，但也存在誤診的風(fēng)險。假設(shè)要提高一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要8、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動撰寫新聞報道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語法和語義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎勵機(jī)制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要10、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時間長C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動學(xué)習(xí)文本的特征，無需人工設(shè)計特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢和局限性11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因為其基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果更準(zhǔn)確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結(jié)果進(jìn)行最終判斷和綜合考量，因為存在數(shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響12、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.通過機(jī)器視覺技術(shù)檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和裝配13、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用14、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下哪個因素可能會限制遷移學(xué)習(xí)的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計算資源的限制D.任務(wù)的相似性15、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個研究團(tuán)隊資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對模型進(jìn)行任何簡化和壓縮二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在供應(yīng)商評估和選擇中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能在公共管理中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡述準(zhǔn)確率、召回率和F1值的計算和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去噪模型。對含有噪聲的圖像進(jìn)行去噪處理，比較不同模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)下的去噪效果。2、（本題5分）借助TensorFlow實現(xiàn)一個語音情感識別模型，對人的語音中的情感狀態(tài)進(jìn)行判斷，如高興、悲傷、憤怒等。提取語音的聲學(xué)特征，訓(xùn)練模型并在實際的語音數(shù)據(jù)上進(jìn)行測試，評估模型的識別準(zhǔn)確率和魯棒性。3、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于生成具有創(chuàng)意的服裝設(shè)計圖。結(jié)合時尚元素和流行趨勢，引導(dǎo)生成符合市場需求的設(shè)計作品。4、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻的光流計算。分析視頻中物體的運(yùn)動方向和速度，展示光流圖像。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于多層感知機(jī)（MLP）的模型，對氣象衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行天氣類型分類。分析不同的特征提取方法和模型超參數(shù)對分類準(zhǔn)確率的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個基于人工智