重慶財(cái)經(jīng)學(xué)院《智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁重慶財(cái)經(jīng)學(xué)院《智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)》

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2分,共30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、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類別的物體,以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,如FasterR-CNN,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)2、在人工智能的發(fā)展過程中,倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述,不正確的是()A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化,一些工作可能被自動(dòng)化取代,從而引發(fā)社會(huì)就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平,例如在信用評(píng)估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,個(gè)人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn),因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要,技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會(huì)問題的考慮3、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成,就無需再進(jìn)行更新和改進(jìn),可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像4、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解,例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)?()A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法5、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能,以下哪個(gè)指標(biāo)是最重要的?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.特異性6、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇,以下哪種策略能夠平衡探索和利用,以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果?()A.ε-貪心策略,以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作,不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作,不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索,之后完全利用7、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行供應(yīng)鏈優(yōu)化的項(xiàng)目中,例如預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫(kù)存管理和物流路徑規(guī)劃,以下哪種能力是人工智能系統(tǒng)需要具備的關(guān)鍵特性?()A.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力B.動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是8、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)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù),需要共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇9、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的波動(dòng),以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最小?()A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)10、在人工智能的應(yīng)用中,語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)要為一款智能導(dǎo)航應(yīng)用開發(fā)語音合成功能,以下哪個(gè)因素對(duì)于合成語音的質(zhì)量影響最大?()A.語音的音色選擇B.文本的語法結(jié)構(gòu)C.語音的韻律和語調(diào)D.文本的詞匯量11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)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(jìn)行疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)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(lǐng)域有諸多應(yīng)用,但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)12、在人工智能的情感計(jì)算中,需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài),以下哪種融合方式是有效的?()A.早期融合,在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合,在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合,分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析13、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng),以下關(guān)于自動(dòng)推理的描述,正確的是:()A.現(xiàn)有的自動(dòng)推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動(dòng)推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則,不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號(hào)推理的方法,可以提高自動(dòng)推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動(dòng)推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限,沒有實(shí)際價(jià)值14、在人工智能的語音識(shí)別任務(wù)中,需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音,為了提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確率,以下哪種方法是有效的?()A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的聲學(xué)模型,減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音,只關(guān)注語音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接對(duì)原始語音進(jìn)行識(shí)別15、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述,正確的是:()A.自動(dòng)駕駛汽車的決策完全依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法,不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策造成困難,因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測(cè)能力C.自動(dòng)駕駛汽車在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素,如交通規(guī)則、行人行為和車輛狀態(tài)等D.人類駕駛員的干預(yù)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策沒有任何幫助,反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在證券交易和市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。2、(本題5分)說明人工智能中的搜索算法,如A*算法。3、(本題5分)解釋人工智能中的數(shù)據(jù)偏見問題。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)運(yùn)用自然語言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯任務(wù)。使用深度學(xué)習(xí)模型(如神經(jīng)機(jī)器翻譯模型),對(duì)給定的源語言文本進(jìn)行翻譯,并評(píng)估翻譯質(zhì)量。2、(本題5分)利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行機(jī)器翻譯,將一段文本從一種語言翻譯成另一種語言,評(píng)估翻譯質(zhì)量。3、(本題5分)利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行文本情感分析,對(duì)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行情感分類,了解用戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度。4、(本題5分)基于Python的OpenCV庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架,實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的車輛品牌和型號(hào)識(shí)別系統(tǒng)。能夠在道路上準(zhǔn)確識(shí)別出不同品牌和型號(hào)的車輛,并進(jìn)行實(shí)時(shí)的統(tǒng)計(jì)和分析。5、(本題5分)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),生成逼真的圖像,調(diào)整模型參數(shù)

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