中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)《人工智能程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)《人工智能程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在人工智能的文本摘要生成中,假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)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(diǎn)?()A.基于注意力機(jī)制的模型,關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開(kāi)頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語(yǔ)句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析,直接輸出原文的前幾段2、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥檢測(cè),以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的,可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多,模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證和監(jiān)管3、在人工智能的研究中,模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.可以通過(guò)剪枝、量化和低秩分解等方法實(shí)現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會(huì)導(dǎo)致模型性能的一定損失,但可以在可接受范圍內(nèi)提高計(jì)算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型,對(duì)于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義4、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展,假設(shè)一個(gè)銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評(píng)估,以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)能夠完全取代人工評(píng)估,不會(huì)出現(xiàn)任何錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)只考慮客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),不考慮其他非財(cái)務(wù)因素D.銀行不需要對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督5、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng),以下哪個(gè)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(shí)的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求6、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)電影推薦系統(tǒng),以下關(guān)于推薦算法的選擇,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.隨機(jī)推薦D.混合推薦7、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果?()A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型,學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法,如雙線性插值C.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像8、人工智能中的知識(shí)圖譜用于表示實(shí)體之間的關(guān)系和知識(shí)。假設(shè)一個(gè)知識(shí)圖譜被用于智能問(wèn)答系統(tǒng),以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述,正確的是:()A.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的,不能進(jìn)行更新和擴(kuò)展B.知識(shí)圖譜能夠自動(dòng)從大量文本中抽取知識(shí),無(wú)需人工干預(yù)C.可以通過(guò)知識(shí)圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識(shí)和關(guān)系D.知識(shí)圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識(shí)表示,通用性較差9、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下哪個(gè)因素對(duì)于提高識(shí)別準(zhǔn)確率至關(guān)重要?()A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量10、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中,邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理,以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲,提高響應(yīng)速度B.能夠降低對(duì)云計(jì)算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計(jì)算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素11、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)通常包括聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型和解碼器等部分B.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率受到語(yǔ)音質(zhì)量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常完美,能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音D.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用顯著提高了語(yǔ)音識(shí)別的性能和準(zhǔn)確率12、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題,其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義,不準(zhǔn)確的是()A.人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考和行動(dòng),能夠自主地解決各種復(fù)雜問(wèn)題C.人工智能僅僅是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)特定任務(wù)的預(yù)測(cè)和決策,不涉及對(duì)智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識(shí)、進(jìn)行推理和決策,并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體13、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)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(shí)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(zhǎng)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14、在人工智能的應(yīng)用中,自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)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(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項(xiàng)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(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素15、在人工智能的聚類分析中,例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組,假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類算法,基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法,基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法,隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組16、在人工智能的異常檢測(cè)任務(wù)中,例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜,而異常數(shù)據(jù)相對(duì)較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測(cè)?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,設(shè)定閾值判斷異常B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù),識(shí)別異常17、可解釋性是人工智能模型面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述,不正確的是()A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過(guò)程和結(jié)果,增強(qiáng)信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性,可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對(duì)于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的,不存在優(yōu)先級(jí)的差異18、在人工智能的文本生成任務(wù)中,除了生成連貫的文字內(nèi)容,還需要考慮語(yǔ)言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報(bào)道,以下關(guān)于文本生成的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.可以完全依靠隨機(jī)生成來(lái)創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語(yǔ)言模型的規(guī)模越大,生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語(yǔ)法和語(yǔ)義的約束19、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng),需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準(zhǔn)確性?()A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實(shí)C.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)D.3D打印20、當(dāng)使用人工智能進(jìn)行疾病診斷時(shí),需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù),如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來(lái)源多樣、格式不統(tǒng)一,且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下,以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷?()A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷,不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù),忽略其他數(shù)據(jù)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析,不使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋支持向量機(jī)的基本原理和核函數(shù)的作用。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谌瞬耪衅钢械膽?yīng)用。3、(本題5分)解釋人工智能在智能設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)中的方法。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民間藝術(shù)作品版權(quán)保護(hù)的實(shí)例,討論其技術(shù)手段和有效性。2、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書法展覽組織與管理系統(tǒng),探討其如何組織和管理書法展覽。3、(本題5分)以某智能民俗文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃系統(tǒng)為例,探討人工智能在園區(qū)布局和功能分區(qū)方面的應(yīng)用。4、(本題5分)考察某視頻平臺(tái)通過(guò)人工智能進(jìn)行視頻推薦的機(jī)制和用戶反饋。5、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目,

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