中國地質(zhì)大學（武漢）《人工智能導論》2021-2022學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國地質(zhì)大學（武漢）《人工智能導論》

2021-2022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2、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關鍵信息D.以上都有可能3、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是4、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構(gòu)建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征5、人工智能在制造業(yè)中的應用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關于人工智能在制造業(yè)應用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預測，減少停機時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應用，不存在尚未被覆蓋的領域6、人工智能在醫(yī)療領域有著廣泛的應用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關于人工智能在醫(yī)療領域應用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領域有諸多應用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領域的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和挑戰(zhàn)7、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術(shù)。以下關于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應用D.聯(lián)邦學習技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風險8、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設要為一個特定領域構(gòu)建知識圖譜，以下關于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學術(shù)文獻和研究報告，確保知識的準確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進行篩選和評估9、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于預測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預測的？（）A.繪制復雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量10、在人工智能的圖像生成任務中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設要使用VAE生成新的圖像，以下關于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學習數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡（GAN），因此在實際應用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復雜的自然圖像11、人工智能中的遷移學習技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮12、人工智能中的遷移學習可以將在一個任務上學習到的知識應用到其他相關任務中。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型，要將其應用于醫(yī)學圖像分析，以下哪個因素可能會限制遷移學習的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復雜度C.計算資源的限制D.任務的相似性13、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學習算法起到了關鍵作用。假設我們要開發(fā)一個能夠預測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財務報表等信息。以下關于選擇機器學習算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.采用復雜的深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，以捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式C.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣14、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標至關重要。以下關于人工智能模型評估指標的描述，不準確的是（）A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務的評估C.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應用場景無關D.可以結(jié)合多個評估指標來全面評估模型的性能15、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的非線性關系，以下關于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在質(zhì)量管理中的方法。2、（本題5分）談談人工智能在智能財務管理欺詐檢測中的應用。3、（本題5分）說明人工智能在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實中的應用。4、（本題5分）談談圖像分割的技術(shù)和應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個變分自編碼器（VAE）對圖像數(shù)據(jù)集進行生成和重構(gòu)。通過潛在空間的采樣生成新的圖像，比較生成圖像與原始圖像的相似度。2、（本題5分）利用Python的Keras庫，構(gòu)建一個自動編碼器（Autoencoder）模型，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮和重構(gòu)。通過調(diào)整編碼器和解碼器的結(jié)構(gòu)，觀察壓縮比和重構(gòu)質(zhì)量的變化。3、（本題5分）運用深度學習框架構(gòu)建一個圖像分割模型，對醫(yī)學圖像中的器官和組織進行分割，輔助醫(yī)生進行診斷和治療。4、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現(xiàn)一個實時的交通信號燈識別系統(tǒng)。能夠在車輛行駛過程中準確識別出前方交通信號燈的狀態(tài)，并給出相應的提示。5、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)AdaBoost算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類，調(diào)整迭代次數(shù)等參數(shù)觀察對模型性能的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一個利用人工智能