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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁泉州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《人工智能概論》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30個(gè)小題,每小題1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、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng),需要考慮以下幾個(gè)方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.建立一個(gè)龐大的知識(shí)庫(kù),涵蓋各種常見問題和答案B.運(yùn)用自然語言生成技術(shù),生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語言模型進(jìn)行融合,提高回答的多樣性2、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領(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3、在人工智能的模型壓縮中,假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.剪枝技術(shù),去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù),降低參數(shù)的精度C.知識(shí)蒸餾,將大模型的知識(shí)傳遞給小模型D.以上都是4、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.通過分析交通流量數(shù)據(jù),優(yōu)化信號(hào)燈控制,減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全,降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題,無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測(cè)交通需求,合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)5、在人工智能的文本生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章,以下關(guān)于文本生成模型的描述,正確的是:()A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語言的模式和規(guī)律,但可能存在重復(fù)和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定,沒有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當(dāng)?shù)奈恼?、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛,如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù),更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)B.能夠?yàn)橥顿Y者提供個(gè)性化的投資建議,優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤,保障了金融交易的絕對(duì)安全D.金融機(jī)構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時(shí),需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求7、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中,假設(shè)需要同時(shí)處理來自多個(gè)傳感器(如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá))的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息?()A.早期融合,在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合,在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合,在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)8、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中,邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理,以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲,提高響應(yīng)速度B.能夠降低對(duì)云計(jì)算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計(jì)算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素9、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn),動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒,提供相應(yīng)的激勵(lì)和支持C.人工智能驅(qū)動(dòng)的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色,實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù),創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)10、人工智能中的知識(shí)圖譜用于表示實(shí)體之間的關(guān)系和知識(shí)。假設(shè)一個(gè)知識(shí)圖譜被用于智能問答系統(tǒng),以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述,正確的是:()A.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的,不能進(jìn)行更新和擴(kuò)展B.知識(shí)圖譜能夠自動(dòng)從大量文本中抽取知識(shí),無需人工干預(yù)C.可以通過知識(shí)圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識(shí)和關(guān)系D.知識(shí)圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識(shí)表示,通用性較差11、在自然語言處理中,機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在多種語言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過對(duì)大量雙語語料的統(tǒng)計(jì)分析來學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本,無需人工干預(yù)和修正12、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中,假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù),以下關(guān)于推薦算法的描述,正確的是:()A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為,不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn),能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性,無法滿足所有用戶的需求13、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(bào)道,以下哪個(gè)步驟是最重要的?()A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評(píng)估生成的文本質(zhì)量14、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)要開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲害情況,需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲害的類型和嚴(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15、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的人工智能模型,以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述,正確的是:()A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差,在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好;欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜,越不容易出現(xiàn)過擬合問題,因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合,而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無關(guān)16、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17、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足,例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述,不正確的是()A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論18、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中,例如識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員,以下哪種技術(shù)可能對(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用?()A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是19、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng),需要整合患者的病歷、檢查報(bào)告和影像資料等信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的考慮,哪一項(xiàng)是最為重要的?()A.采用加密技術(shù)對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸,確保數(shù)據(jù)不被泄露B.允許醫(yī)療數(shù)據(jù)在未經(jīng)患者同意的情況下用于研究和開發(fā)新的診斷模型C.忽略數(shù)據(jù)隱私和安全問題,優(yōu)先考慮系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確性D.將患者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在公共云服務(wù)上,以降低存儲(chǔ)成本20、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。例如,自動(dòng)駕駛汽車在面臨不可避免的事故時(shí),需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下,以下哪種觀點(diǎn)是需要重點(diǎn)考慮的?()A.優(yōu)先保護(hù)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行決策,不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素,如法律、道德和社會(huì)影響21、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個(gè)大型的深度學(xué)習(xí)模型部署到移動(dòng)設(shè)備上,同時(shí)保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量方面最為有效?()A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上方法綜合運(yùn)用22、人工智能中的優(yōu)化算法對(duì)于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述,不正確的是()A.常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降(SGD)、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對(duì)超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu),與數(shù)據(jù)特點(diǎn)無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果23、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜,以下關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建的描述,正確的是:()A.可以隨意收集和整合信息,無需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要,只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián),以支持有效的查詢和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成,就無需更新和維護(hù),因?yàn)橹R(shí)是固定不變的24、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25、圖像識(shí)別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述,正確的是:()A.僅僅依靠像素級(jí)的特征提取就能實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別,無需考慮對(duì)象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中總是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最有效的特征,無需人工干預(yù)特征設(shè)計(jì)C.對(duì)于復(fù)雜的圖像場(chǎng)景,傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢(shì)D.圖像識(shí)別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響26、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題,其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義,不準(zhǔn)確的是()A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考和行動(dòng),能夠自主地解決各種復(fù)雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)對(duì)特定任務(wù)的預(yù)測(cè)和決策,不涉及對(duì)智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識(shí)、進(jìn)行推理和決策,并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體27、在人工智能的情感分析任務(wù)中,需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感,以下關(guān)于情感分析的描述,正確的是:()A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準(zhǔn)確判斷文本的情感傾向B.深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更準(zhǔn)確C.考慮文本的上下文、語義和語法結(jié)構(gòu)等多方面信息,能夠提高情感分析的準(zhǔn)確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語言風(fēng)格和表達(dá)方式的影響28、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像,使用GAN來實(shí)現(xiàn)。那么,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成,它們通過相互對(duì)抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本,以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng),生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的,不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問題29、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析大量的法律案例和條文,提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決,無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性,但最終決策權(quán)仍在法官手中30、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中,目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子
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