天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能原理及應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性3、當(dāng)使用人工智能進(jìn)行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機器學(xué)習(xí)算法4、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。假設(shè)一個電商平臺要利用人工智能為用戶提供個性化推薦，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.通過分析用戶的瀏覽歷史、購買行為等數(shù)據(jù)，了解用戶的興趣偏好B.利用協(xié)同過濾算法可以找到與目標(biāo)用戶相似的其他用戶，進(jìn)行推薦C.深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的用戶行為模式，提供更精準(zhǔn)的推薦D.智能推薦系統(tǒng)能夠完全滿足用戶的所有需求，不需要用戶進(jìn)一步篩選和選擇5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析D.以上都是6、知識圖譜是一種用于表示知識和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構(gòu)建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節(jié)點表示實體，邊表示實體之間的關(guān)系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入7、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)計一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性8、人工智能中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際情況選擇9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護D.以上方法同等重要10、情感分析是自然語言處理中的一個重要任務(wù)。以下關(guān)于情感分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行情感分析C.情感分析在社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析等方面有廣泛的應(yīng)用D.情感分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，不受文本的復(fù)雜性和多義性影響11、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個預(yù)訓(xùn)練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略12、在人工智能領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進(jìn)行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)13、在人工智能的應(yīng)用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可以準(zhǔn)確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素14、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果15、在人工智能的模型評估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗證集和測試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗證集和測試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結(jié)果的可靠性16、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡(luò)傳聞17、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險評估、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，獨立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險評估和投資決策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，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險評估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險和監(jiān)管挑戰(zhàn)18、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問題19、在人工智能的語音處理領(lǐng)域，語音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語音。假設(shè)要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成20、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則21、假設(shè)在一個智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評估學(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22、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗證B.知識圖譜的結(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)建知識圖譜需要對知識進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的23、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識結(jié)合進(jìn)行驗證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準(zhǔn)確率24、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域，計算機可以生成音樂作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂創(chuàng)作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風(fēng)格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)25、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點？（）A.基于注意力機制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段26、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評估一個深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個指標(biāo)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.特異性27、在開發(fā)一個能夠與人類進(jìn)行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建28、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?9、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30、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過對抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于變分自編碼器（VAE）的圖像壓縮模型。實現(xiàn)對圖像的高效壓縮和還原，比較壓縮比和圖像質(zhì)量。2、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個文本分類模型，對電子郵件進(jìn)行分類，如垃圾郵件和正常郵件。3、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個自然語言翻譯模型，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）的情感分類模型，分析模型的微調(diào)策略和效果。5、（本題5分）使用聚類算法對生物