煙臺大學《智能科學與技術專業(yè)導論》2021-2022學年第一學期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁煙臺大學《智能科學與技術專業(yè)導論》

2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應用潛力。假設要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時間內找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會受到任何突發(fā)情況的影響D.實時更新路況信息，動態(tài)調整配送路徑，提高配送效率2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用越來越廣泛，但也存在誤診的風險。假設要提高一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓練數(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3、人工智能中的情感識別不僅可以應用于人類的情感分析，還可以用于動物的行為研究。假設我們要通過動物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關于動物情感識別的說法，哪一項是正確的？（）A.動物的情感表達和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識別的模型和方法C.需要結合動物的生理特征和行為模式進行分析D.動物的情感識別沒有實際應用價值4、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎設施進行有效的通信和協(xié)作。假設要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信5、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣6、在人工智能的自動駕駛感知任務中，假設需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)7、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設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)質量和多樣性的影響8、假設在一個智能農業(yè)的應用中，需要利用人工智能技術來監(jiān)測農作物的生長狀況并預測病蟲害的發(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)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機器學習模型D.以上都是9、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學習方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學習方法，使用有標注的異常數(shù)據(jù)進行訓練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常10、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量對模型的性能影響不大，關鍵在于網(wǎng)絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結果11、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。以下關于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質和全面的服務D.仍需要不斷改進和優(yōu)化，以提高回答的準確性和滿意度12、在人工智能的自動駕駛領域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉彎等。假設車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術或方法是至關重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學習模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學習決策模式C.隨機決策，根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關注自身車輛的狀態(tài)13、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的學習能力。假設我們正在訓練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡來預測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產生什么后果？（）A.網(wǎng)絡的泛化能力增強B.網(wǎng)絡的訓練速度加快C.網(wǎng)絡可能對新的數(shù)據(jù)預測不準確D.網(wǎng)絡的結構變得更加復雜14、假設要開發(fā)一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應的服務，以下哪種技術和數(shù)據(jù)可能是關鍵的？（）A.情感計算技術和情感標注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是15、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個二分類模型的性能，除了準確率之外，以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能與人類智能的關系。2、（本題5分）說明決策樹算法的構建過程和特點。3、（本題5分）說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別中的應用。4、（本題5分）簡述人工智能在法律領域的應用和挑戰(zhàn)。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用聚類算法對傳感器數(shù)據(jù)進行分析，找出異常數(shù)據(jù)點并進行處理，提高數(shù)據(jù)的可靠性。2、（本題5分）借助Python的遺傳算法庫，解決一個復雜的背包問題，即在有限的背包容量內選擇最優(yōu)的物品組合，使得總價值最大。定義物品的價值、重量和背包容量，通過遺傳算法的迭代優(yōu)化找到最優(yōu)解，并分析算法的收斂速度和結果的最優(yōu)性。3、（本題5分）使用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)主成分分析（PCA）算法對高維數(shù)據(jù)進行降維處理。通過可視化降維后的結果，觀察數(shù)據(jù)的分布情況，并分析降維效果。4、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構建一個變分自編碼器（VAE）模型，對音樂旋律數(shù)據(jù)進行生成和潛在空間的探索。分析生成的音樂旋律的創(chuàng)新性和合理性。5、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網(wǎng)絡的文本生成模型，生成自然流暢的文本。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能民俗文化旅游路線規(guī)劃系統(tǒng)為