![玉林師范學院《人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁](http://file4.renrendoc.com/view9/M03/02/00/wKhkGWdgBf-AQz4sAAGYYKM2yQ8077.jpg)
![玉林師范學院《人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷_第2頁](http://file4.renrendoc.com/view9/M03/02/00/wKhkGWdgBf-AQz4sAAGYYKM2yQ80772.jpg)
![玉林師范學院《人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷_第3頁](http://file4.renrendoc.com/view9/M03/02/00/wKhkGWdgBf-AQz4sAAGYYKM2yQ80773.jpg)
下載本文檔
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁玉林師范學院《人工智能》
2023-2024學年第一學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、人工智能中的聯(lián)邦學習技術(shù)旨在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練。假設(shè)多個機構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù),需要共同訓練一個模型。以下哪種聯(lián)邦學習算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀?()A.橫向聯(lián)邦學習B.縱向聯(lián)邦學習C.聯(lián)邦遷移學習D.以上框架根據(jù)具體情況選擇2、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學習的描述,不正確的是()A.遷移學習可以利用已有的預(yù)訓練模型和知識,在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學習能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標注工作量和訓練時間C.遷移學習只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學習可以提高模型的泛化能力和性能3、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機自動進行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動證明數(shù)學定理的系統(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4、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設(shè)我們要評估一個智能客服的性能,以下關(guān)于評估指標的說法,哪一項是不正確的?()A.回答的準確性B.響應(yīng)的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復(fù)雜程度5、在人工智能的智能客服中,以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要?()A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務(wù)D.主動引導用戶進行交流6、人工智能中的預(yù)訓練語言模型,如GPT-3,引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓練語言模型進行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓練語言模型的描述,哪一項是不正確的?()A.預(yù)訓練語言模型在大規(guī)模通用語料上學習了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù),快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大,性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預(yù)訓練語言模型的輸出進行進一步的處理和優(yōu)化7、深度學習中的卷積神經(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8、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.基于深度學習的方法D.以上方法結(jié)合使用9、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用,如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進一個語音識別系統(tǒng)的性能,以下關(guān)于語音識別的描述,正確的是:()A.語音識別的準確率只取決于聲學模型,語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響,系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學模型和語言模型,并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練,可以提高語音識別的準確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異,能夠統(tǒng)一處理10、當利用人工智能技術(shù)進行股票市場的預(yù)測時,需要綜合考慮多種因素,如公司財務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標、市場情緒等。在這種復(fù)雜的場景下,以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力?()A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強化學習C.遺傳算法D.模糊邏輯11、在人工智能的語音合成任務(wù)中,假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語音,以下關(guān)于模型訓練的方法,哪一項是不正確的?()A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練,包括不同的口音和情感B.引入情感標簽,讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格,以保證一致性D.結(jié)合聲學模型和語言模型,提高語音合成的質(zhì)量12、在自然語言處理中,詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述,哪一項是不準確的?()A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高,表達能力越強,但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變,不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進行更新和優(yōu)化13、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會問題受到越來越多的關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮大規(guī)模部署自動駕駛汽車。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述,哪一項是錯誤的?()A.自動駕駛汽車在面臨道德困境時,如選擇保護乘客還是行人,需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應(yīng)用可能導致部分工作崗位的消失,但同時也會創(chuàng)造新的就業(yè)機會C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來便利和效率,就無需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應(yīng)用中需要重點關(guān)注的倫理問題,需要采取措施保護用戶的個人信息14、在人工智能的文本分類任務(wù)中,類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本,而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效,能夠提高少數(shù)類別的分類性能?()A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用15、強化學習是另一種機器學習方法,通過與環(huán)境進行交互并根據(jù)獎勵信號來學習最優(yōu)策略。以下關(guān)于強化學習的敘述,不準確的是()A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題,如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環(huán)境有先驗的了解,完全通過與環(huán)境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速,通常能夠在短時間內(nèi)得到最優(yōu)的策略16、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域,假設(shè)要讓一個機器人通過學習來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù),以下關(guān)于機器人學習的描述,正確的是:()A.機器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對所有可能的情況,無需學習能力B.強化學習是機器人學習的唯一有效方法,其他學習方法不適用C.機器人在學習過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進自己的行為D.機器人的學習能力受到硬件限制,無法達到與人類相似的學習效果17、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量?()A.引入先驗知識和約束,指導生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出,不進行任何引導C.減少生成的文本長度,降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯,只關(guān)注內(nèi)容的豐富性18、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域,例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場景,以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用?()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機19、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關(guān)于知識圖譜的描述,哪一項是錯誤的?()A.知識圖譜將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來,便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構(gòu)建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的,一旦構(gòu)建完成就無需更新D.結(jié)合自然語言處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理20、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感,以下哪種方法可能不太適用?()A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋人工智能在項目管理和資源分配中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述人工智能在成本控制中的應(yīng)用。3、(本題5分)說明人工智能中的可解釋性問題。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)以某智能保險理賠評估系統(tǒng)為例,探討人工智能在理賠決策中的作用。2、(本題5分)考察一個基于人工智能的智能酒店客房服務(wù)管理系統(tǒng),討論其如何根據(jù)客人需求提供個性化服務(wù)。3、(本題5分)考察一個基于人工智能的智能服裝設(shè)計系統(tǒng),討論其如何根據(jù)流行趨勢和用戶需求生成設(shè)計方案。4、(本題5分)以某智能水質(zhì)凈化系統(tǒng)為例,探討人工智能在運行參數(shù)優(yōu)化和故障預(yù)警中的應(yīng)用。5、(本題5分)分析一個利用人工智能進行民間藝術(shù)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展預(yù)測的實例,討論其預(yù)測依據(jù)和產(chǎn)業(yè)指導意義。四、操作題(本大題共2個小題,共20分)1、(
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 12富起來到強起來 第一課時(說課稿)-2023-2024學年道德與法治五年級下冊統(tǒng)編版
- 13《貓》說課稿-2023-2024學年四年級語文下冊統(tǒng)編版
- Unit 4 Customs and Traditions:Review of Passives 語法銜接活動案例說課稿-2024-2025學年高中英語滬外版必修第一冊
- 8 安全記心上《平安出行》(說課稿)-部編版道德與法治三年級上冊
- 西藏小區(qū)變壓器施工方案
- 27《巨人的花園》(說課稿)-2023-2024學年統(tǒng)編版語文四年級下冊
- 《3 我的本領(lǐng)大-循環(huán)模塊與執(zhí)行器模塊組合應(yīng)用》說課稿-2023-2024學年清華版(2012)信息技術(shù)六年級下冊001
- 9元日說課稿-2023-2024學年三年級下冊語文統(tǒng)編版
- Unit 3 Seasons Lesson 2(說課稿)-2023-2024學年人教新起點版英語二年級下冊
- 倒賣人口合同范例
- 2023年全國4月高等教育自學考試管理學原理00054試題及答案新編
- 邵陽市職工勞動能力鑒定表
- 稀土配合物和量子點共摻雜構(gòu)筑發(fā)光軟材料及其熒光性能研究
- 衛(wèi)生部手術(shù)分級目錄(2023年1月份修訂)
- JJG 921-2021環(huán)境振動分析儀
- 中藥炮制學-第五、六章
- 中國風軍令狀誓師大會PPT模板
- 小兒高熱驚厥精品課件
- 2022年電拖實驗報告伍宏淳
- 豐田汽車戰(zhàn)略規(guī)劃與戰(zhàn)略管理體系研究(2021)
- 即興口語(姜燕)-課件-即興口語第一章PPT-中國傳媒大學
評論
0/150
提交評論