上海商學(xué)院《智能計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁上海商學(xué)院《智能計(jì)算》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的圖像識別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能2、在一個利用人工智能進(jìn)行供應(yīng)鏈優(yōu)化的項(xiàng)目中，例如預(yù)測需求、優(yōu)化庫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.動態(tài)適應(yīng)能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是3、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用4、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化5、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能6、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)7、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢預(yù)測D.以上都是8、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域9、在人工智能的語音識別任務(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，直接對原始語音進(jìn)行識別10、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是11、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個在線學(xué)習(xí)平臺使用人工智能為學(xué)生提供個性化課程推薦，以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致學(xué)生過度依賴技術(shù)，降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問題12、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是13、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時獲取農(nóng)作物的生長參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測病蟲害的發(fā)生，及時采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理，無需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率14、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測出多個不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標(biāo)檢測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)檢測算法都能夠?qū)崟r處理視頻中的目標(biāo)檢測任務(wù)15、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個性化的推薦服務(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16、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置17、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評估、投資決策和欺詐檢測等。假設(shè)一個銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗(yàn)，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)18、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇19、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮20、在人工智能的發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個重要的分支。假設(shè)一個醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測某種疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、模型的復(fù)雜度和預(yù)測的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個任務(wù)？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計(jì)算進(jìn)行分類21、在人工智能的發(fā)展過程中，算法的創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要設(shè)計(jì)一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計(jì)的原則，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.高效性B.可擴(kuò)展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性22、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)隱私的同時實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型，同時保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在通信開銷和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型，對于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用23、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要24、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析25、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(jì)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）解釋詞向量表示方法，如Word2Vec和GloVe。2、（本題5分）簡述K-Means聚類算法的步驟和優(yōu)缺點(diǎn)。3、（本題5分）簡述人工智能中的優(yōu)化問題和求解方法。4、（本題5分）解釋人工智能在設(shè)備維護(hù)和預(yù)測性維修中的技術(shù)。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能民間戲曲舞臺布景設(shè)計(jì)系統(tǒng)中人工智能的創(chuàng)意和視覺效果。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能航空訂票系統(tǒng)，分析其如何預(yù)測票價(jià)和提供最優(yōu)訂票方案。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的民間舞蹈文化元素提取系統(tǒng)，評估其提取準(zhǔn)確性和應(yīng)用價(jià)值。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能客服系統(tǒng)，分析其如何理解用戶問題、生成回答以及在實(shí)際應(yīng)用中的效果和改進(jìn)方向。5、（本題5分）考察某智能民間工藝品銷售策略推薦系統(tǒng)中人工智能的策略合理性和銷售效果影響。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，