中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）《人工智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在人工智能的音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂(lè)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(lè)創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂(lè)風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類音樂(lè)家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂(lè)可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)2、在人工智能的自然語(yǔ)言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望3、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測(cè)腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問(wèn)題可能是需要重點(diǎn)解決的？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是4、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)人工智能模型，同時(shí)保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程中不存在通信開(kāi)銷和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型，對(duì)于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用5、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法6、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人，需要理解用戶輸入的自然語(yǔ)言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問(wèn)題，聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)，通過(guò)匹配來(lái)生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問(wèn)題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)7、在人工智能的語(yǔ)音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于語(yǔ)音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語(yǔ)音的特征，但音質(zhì)相對(duì)較差B.拼接合成方法生成的語(yǔ)音自然度高，但需要大量的語(yǔ)音庫(kù)支持C.深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語(yǔ)音生成D.語(yǔ)音合成的情感表達(dá)只能通過(guò)調(diào)整語(yǔ)音的音調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)8、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)報(bào)表等信息。以下關(guān)于選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.選擇簡(jiǎn)單直觀的線性回歸算法，因?yàn)槠湟子诶斫夂徒忉孊.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運(yùn)用決策樹(shù)算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機(jī)選擇一種算法，碰碰運(yùn)氣9、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問(wèn)題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問(wèn)題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法10、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計(jì)算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.特征提取是語(yǔ)音識(shí)別中的關(guān)鍵步驟，用于將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型共同作用，提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于背景噪音和多人同時(shí)說(shuō)話的場(chǎng)景能夠輕松應(yīng)對(duì)，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能11、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說(shuō)法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)12、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，算法的創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要設(shè)計(jì)一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計(jì)的原則，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.高效性B.可擴(kuò)展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性13、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個(gè)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練14、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測(cè)D.隨機(jī)生成像素值來(lái)創(chuàng)建圖像15、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)高精度的圖像識(shí)別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化評(píng)估中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)和文化的影響。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苷衅盖肋x擇中的策略。4、（本題5分）解釋圖像分類的算法和技術(shù)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的人物身份識(shí)別，結(jié)合人臉識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)技術(shù)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)變分自編碼器（VAE）與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）相結(jié)合的模型，用于生成高質(zhì)量的人物肖像圖像。分析模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性和生成效果。3、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNet）的圖像識(shí)別模型，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的物體進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。比較CapsNet與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理變形、遮擋和多視角物體時(shí)的性能差異，評(píng)估模型的魯棒性和泛化能力。4、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)編碼器，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重建，觀察重建效果并分析模型性能。5、（本題5分）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行文本情感分析，對(duì)社交媒體上的熱點(diǎn)話題進(jìn)行情感傾向分析，了解公眾的態(tài)度和意見(jiàn)。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)基于人工智能的市場(chǎng)營(yíng)銷策略優(yōu)化