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站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè),共1頁(yè)遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能與游戲》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)具有應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)工廠要利用人工智能檢測(cè)產(chǎn)品缺陷,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.通過(guò)圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,自動(dòng)識(shí)別產(chǎn)品表面的缺陷B.可以對(duì)大量的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),不斷提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率C.人工智能檢測(cè)系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測(cè),不需要人工復(fù)檢D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù),提高檢測(cè)的可靠性2、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說(shuō)法,不正確的是()A.GAN由生成器和判別器組成,通過(guò)兩者之間的對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過(guò)程穩(wěn)定,容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問(wèn)題,如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等3、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件,自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶(hù)的所有需求和意圖,不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約4、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中,例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會(huì)發(fā)揮重要作用?()A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機(jī)制C.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是5、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來(lái)增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu),減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度,如使用低精度數(shù)值表示,以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能,無(wú)論資源如何有限,都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮6、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為,以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)算法的選擇影響最大?()A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類(lèi)型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性7、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識(shí)別功能的監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.需要考慮個(gè)人隱私保護(hù),確保人臉識(shí)別數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和使用B.應(yīng)該評(píng)估該系統(tǒng)可能帶來(lái)的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險(xiǎn)C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性,就無(wú)需考慮倫理和社會(huì)影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過(guò)程中,表達(dá)自己的意見(jiàn)和關(guān)切8、在人工智能的發(fā)展中,硬件的支持對(duì)于提高計(jì)算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)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(shì)?()A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA9、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中,需要將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)和特定的文化背景知識(shí)。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專(zhuān)業(yè)性?()A.使用通用的機(jī)器翻譯模型,不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識(shí)圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯,不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果,不考慮準(zhǔn)確性10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作來(lái)獲取最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于解決序列決策問(wèn)題,如機(jī)器人控制和游戲策略制定C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有先驗(yàn)的了解,完全通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單快速,通常能夠在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的策略11、在人工智能的發(fā)展中,算力的需求不斷增長(zhǎng)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型,以下關(guān)于算力的描述,正確的是:()A.普通的個(gè)人電腦就能夠滿(mǎn)足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴(lài)硬件的改進(jìn),軟件優(yōu)化的作用不大C.云計(jì)算平臺(tái)可以提供強(qiáng)大的算力支持,幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長(zhǎng)對(duì)人工智能模型的性能提升沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助12、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域,強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走,以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大?()A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能13、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14、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多,例如個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說(shuō)法,錯(cuò)誤的是()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用,實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量,但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題15、在人工智能的模型評(píng)估中,需要選擇合適的指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)一個(gè)圖像分類(lèi)模型,以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述,正確的是:()A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評(píng)估指標(biāo),其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對(duì)于不平衡的數(shù)據(jù)集,準(zhǔn)確率可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo),應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評(píng)估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)分布無(wú)關(guān)D.選擇評(píng)估指標(biāo)時(shí)不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉诠?yīng)鏈管理中的應(yīng)用。2、(本題5分)說(shuō)明人工智能在采購(gòu)決策和成本控制中的應(yīng)用。3、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能中的優(yōu)化問(wèn)題和求解方法。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在交通領(lǐng)域的作用。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用PyTorch構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)編碼器(Autoencoder),對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu)。分析壓縮后的圖像質(zhì)量,調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)以提高重構(gòu)的準(zhǔn)確性。2、(本題5分)利用Python的PyTorch庫(kù),構(gòu)建一個(gè)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型,對(duì)醫(yī)學(xué)X光圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病診斷。研究不同的網(wǎng)絡(luò)深度和卷積核大小對(duì)診斷準(zhǔn)確率的影響。3、(本題5分)利用Python中的自然語(yǔ)言處理庫(kù)(如NLTK或SpaCy),對(duì)給定的一段文本進(jìn)行詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解。提取出文本中的關(guān)鍵詞、命名實(shí)體,并分析句子的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系。4、(本題5分)利用Python的OpenCV庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的行人進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤。使用Haar特征或HOG特征結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)(SVM),實(shí)時(shí)檢測(cè)行人,并使用卡爾曼濾波等方法進(jìn)行跟蹤。5、(本題5分)利用Python的PyTorch庫(kù),構(gòu)建一個(gè)基于注意力機(jī)制的Transformer模型,對(duì)長(zhǎng)篇小說(shuō)進(jìn)行章節(jié)內(nèi)容的自動(dòng)摘要生成。對(duì)比不同的注意力機(jī)制和訓(xùn)練策略對(duì)生成效果的影響。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10
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