上海紐約大學(xué)《智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)》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、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配2、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計(jì)算效率和模型性能，例如通過(guò)調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計(jì)算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢(shì)D.一旦選擇了一種算法，就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化，否則會(huì)影響模型的穩(wěn)定性3、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關(guān)于智能客服的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠快速回答常見(jiàn)問(wèn)題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復(fù)雜情感和意圖，提供個(gè)性化的服務(wù)D.與人工客服相結(jié)合，可以提供更優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)體驗(yàn)4、在人工智能的倫理和社會(huì)影響方面，存在許多需要思考的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡(jiǎn)歷和面試表現(xiàn)進(jìn)行篩選。以下關(guān)于這種系統(tǒng)可能帶來(lái)的潛在問(wèn)題，哪一項(xiàng)是最值得關(guān)注的？（）A.系統(tǒng)可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差而對(duì)某些群體產(chǎn)生不公平的篩選結(jié)果B.系統(tǒng)的決策過(guò)程過(guò)于透明，導(dǎo)致企業(yè)招聘策略被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手輕易了解C.系統(tǒng)可能會(huì)過(guò)于依賴簡(jiǎn)歷信息，而忽略了候選人的實(shí)際能力和潛力D.系統(tǒng)的運(yùn)行成本過(guò)高，對(duì)企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)5、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)6、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(wèn)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(wèn)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7、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類型的問(wèn)題，沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)8、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價(jià)值的音樂(lè)作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用？（）A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是9、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.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性10、假設(shè)在一個(gè)智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識(shí)掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是11、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組12、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無(wú)需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǜ泳_C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響13、知識(shí)圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。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)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.知識(shí)圖譜可以整合各種來(lái)源的歷史信息，形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示B.實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識(shí)圖譜可以通過(guò)推理和查詢，回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問(wèn)題D.一旦構(gòu)建完成，知識(shí)圖譜不需要更新和維護(hù)，就能始終提供準(zhǔn)確的信息14、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(guò)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(wú)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15、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來(lái)生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無(wú)法生成復(fù)雜的自然圖像二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能中的倫理問(wèn)題和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）解釋反向傳播算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用。3、（本題5分）說(shuō)明人工智能在災(zāi)害預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)中的應(yīng)用。4、（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。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于多層感知機(jī)（MLP）的模型，對(duì)氣象衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行天氣類型分類。分析不同的特征提取方法和模型超參數(shù)對(duì)分類準(zhǔn)確率的影響。2、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)變分自編碼器（VAE）對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行生成和重構(gòu)。通過(guò)潛在空間的采樣生成新的圖像，比較生成圖像與原始圖像的相似度。3、（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。4、（本題5分）借助TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)情感分析模型，對(duì)社交媒體上的評(píng)論進(jìn)行情感傾向判斷。分析不同領(lǐng)域評(píng)論的情感特點(diǎn)。5、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多攝像頭視頻的同步處理和分析，例如檢測(cè)不同視角下的同一目標(biāo)。四、案例分析題（本大題共4個(gè)