瓊臺師范學(xué)院《人工智能》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁瓊臺師范學(xué)院

《人工智能》2021-2022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30個小題,每小題1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、人工智能中的自動機器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設(shè)一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動機器學(xué)習(xí)的描述,哪一項是錯誤的?()A.AutoML可以自動搜索合適的算法、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)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動構(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2、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛,例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中,以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述,正確的是:()A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù),該系統(tǒng)就能準確診斷所有疾病,無需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷,因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷,但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響3、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行訓(xùn)練。假設(shè)一個研究團隊資源有限。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)增強技術(shù),通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換來增加數(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,都不能對模型進行任何簡化和壓縮4、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準確性和精細化程度。假設(shè)要開發(fā)一個能夠預(yù)測局部地區(qū)短期天氣變化的人工智能模型,需要考慮多種氣象因素的相互作用。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法在處理這種復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色?()A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)C.門控循環(huán)單元(GRU)D.以上模型結(jié)合使用5、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域,計算機可以生成音樂作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲,以下關(guān)于人工智能音樂創(chuàng)作的描述,哪一項是不正確的?()A.可以模仿特定音樂風(fēng)格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術(shù)表達6、在人工智能的模型訓(xùn)練中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個用于圖像識別的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強可以通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一,有助于模型的訓(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對模型的性能影響不大,可以忽略這一環(huán)節(jié),直接進行模型訓(xùn)練7、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,為用戶提供個性化的推薦服務(wù)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個電影推薦系統(tǒng),以下關(guān)于推薦算法的選擇,哪一項是不準確的?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.隨機推薦D.混合推薦8、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語言生成的描述,正確的是:()A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測,不考慮語義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語義理解和規(guī)劃,可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本9、在人工智能的圖像增強技術(shù)中,目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強,以下關(guān)于圖像增強的方法,哪一項是不準確的?()A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲10、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不準確的?()A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和表現(xiàn),動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒,提供相應(yīng)的激勵和支持C.人工智能驅(qū)動的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色,實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù),創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗11、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓(xùn)練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓(xùn)練一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效?()A.隨機梯度下降(SGD)算法,簡單直接,適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計(Adam)算法,能夠自動調(diào)整學(xué)習(xí)率,收斂速度快C.牛頓法,計算精度高,但計算復(fù)雜度大,不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu),需要進行實驗和比較12、假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷的人工智能系統(tǒng),需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù),如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中,以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的?()A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性13、在人工智能的目標檢測任務(wù)中,假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標,且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況?()A.FasterR-CNN,基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO(YouOnlyLookOnce),一次性檢測所有目標C.SSD(SingleShotMultiBoxDetector),多尺度檢測D.以上都是14、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測,以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷,獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性,人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多,人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高15、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,例如為用戶推薦電影、音樂或商品,需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設(shè)一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化,以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動態(tài)的用戶偏好?()A.基于協(xié)同過濾的推薦,依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦,分析物品的特征C.混合推薦,結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略,不進行調(diào)整16、當利用人工智能進行金融風(fēng)險評估,例如評估信用風(fēng)險和市場風(fēng)險,以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分?()A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)D.以上都是17、知識圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。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)于知識圖譜的描述,哪一項是不正確的?()A.知識圖譜可以整合各種來源的歷史信息,形成結(jié)構(gòu)化的知識表示B.實體識別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識圖譜可以通過推理和查詢,回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問題D.一旦構(gòu)建完成,知識圖譜不需要更新和維護,就能始終提供準確的信息18、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的圖像識別任務(wù),以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,哪一項是不正確的?()A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始值,在新數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征,減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標注和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)在任何情況下都能顯著提高新任務(wù)的模型性能D.需要根據(jù)新任務(wù)的特點選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略19、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.分析大量的法律案例和條文,提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決,無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性,但最終決策權(quán)仍在法官手中20、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛,假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù),提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細微模式和特征,提高診斷的準確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生,獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補充信息,幫助醫(yī)生做出更全面和準確的診斷21、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求,如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式,需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色?()A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用22、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評估一個深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能,以下哪個指標是最重要的?()A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性23、強化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個重要領(lǐng)域,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑,同時避免碰撞。在這種情況下,以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法,哪一項是正確的?()A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成,智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好24、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25、在人工智能的發(fā)展中,算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓(xùn)練一個大型的人工智能模型,以下關(guān)于算力的描述,正確的是:()A.普通的個人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進,軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強大的算力支持,幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質(zhì)性的幫助26、在人工智能的教育應(yīng)用中,個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng),需要準確評估學(xué)生的知識水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)方面最為準確和有效?()A.基于標準化測試的評估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學(xué)之間的相互評價27、在一個利用人工智能進行供應(yīng)鏈優(yōu)化的項目中,例如預(yù)測需求、優(yōu)化庫存管理和物流路徑規(guī)劃,以下哪種能力是人工智能系統(tǒng)需要具備的關(guān)鍵特性?()A.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力B.動態(tài)適應(yīng)能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是28、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng),需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法,哪一項是不正確的?()A.使用多光源和多角度拍攝,獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預(yù)處理,如歸一化和標準化,減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化,依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型,對圖像進行校正29、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對大量的動物圖片進行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述,哪一項是不正確的?()A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸,降低計算量,同時保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,CNN的性能一定會不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化CNN的性能30、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng),以下關(guān)于自動推理的描述,正確的是:()A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則,不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機器學(xué)習(xí)和符號推理的方法,可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限,沒有

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