華中科技大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用A》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用A》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、人工智能在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測市場風(fēng)險，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測的比例B.召回率，即模型正確識別出風(fēng)險的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測值與實際值之間的差異2、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標(biāo)至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評估指標(biāo)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.準(zhǔn)確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務(wù)的評估C.評估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應(yīng)用場景無關(guān)D.可以結(jié)合多個評估指標(biāo)來全面評估模型的性能3、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個用于預(yù)測股票價格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說法，哪一項是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗4、在人工智能的語音識別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會對識別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語音信號的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量5、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會導(dǎo)致較大的精度損失C.知識蒸餾將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到簡單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率6、在人工智能的情感分析任務(wù)中，比如分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結(jié)構(gòu)D.基于語義網(wǎng)絡(luò)7、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量8、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險評估，例如評估信用風(fēng)險和市場風(fēng)險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)D.以上都是9、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別10、在人工智能的發(fā)展過程中，算力的提升起到了重要的推動作用。假設(shè)一個研究團(tuán)隊需要進(jìn)行大規(guī)模的人工智能模型訓(xùn)練。以下關(guān)于算力對人工智能的影響的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的算力能夠加速模型的訓(xùn)練過程，縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進(jìn)D.算力的成本和可獲取性會影響人工智能技術(shù)的應(yīng)用和推廣11、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點，在不同的應(yīng)用場景中表現(xiàn)不同12、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結(jié)合使用以提高分割效果13、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA14、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預(yù)測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題15、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語言模型對計算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋層次聚類算法的工作原理。2、（本題5分）簡述人工智能在物流和供應(yīng)鏈管理中的優(yōu)化。3、（本題5分）簡述人工智能在智能成本效率分析中的技術(shù)。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)創(chuàng)新管理中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用PyTorch構(gòu)建一個自動編碼器，對高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu)。分析壓縮后的數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過調(diào)整編碼器和解碼器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高重構(gòu)的準(zhǔn)確性，并探索數(shù)據(jù)中的潛在模式。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于Transformer的問答系統(tǒng)模型，評估模型在不同類型問題上的回答準(zhǔn)確性。3、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準(zhǔn)確性。4、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對空氣質(zhì)量傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測空氣質(zhì)量的變化趨勢，為環(huán)境保護(hù)提供決策支持。5、（本題5分）在Python中，運用混合整數(shù)規(guī)劃求解一個資源分配問題。定義目標(biāo)函數(shù)和約束條件，展示求解結(jié)果。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一個使用人工智能的智能航空訂票系統(tǒng)，分析其如何