玉溪職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能語(yǔ)言》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)玉溪職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《人工智能語(yǔ)言》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25個(gè)小題，每小題1分，共25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2、在人工智能的模型評(píng)估中，需要使用多種指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評(píng)估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識(shí)別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評(píng)估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說(shuō)明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無(wú)需考慮其他指標(biāo)3、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車(chē)輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率4、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是5、在人工智能的文本分類(lèi)任務(wù)中，類(lèi)別不平衡是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類(lèi)別的樣本，而其他類(lèi)別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類(lèi)別的分類(lèi)性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用6、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量，以下哪個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準(zhǔn)7、在人工智能的文本分類(lèi)任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類(lèi)，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容8、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用中，比如訓(xùn)練一個(gè)智能體在游戲中獲得高分，以下哪個(gè)因素對(duì)于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度D.以上都是9、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(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類(lèi)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(shù)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10、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測(cè)試集上性能很差。為了緩解過(guò)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、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語(yǔ)境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性12、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像分類(lèi)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對(duì)數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型，選擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法13、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，例如為用戶推薦個(gè)性化的電影或音樂(lè)，以下哪種技術(shù)可能有助于提高推薦的準(zhǔn)確性和新穎性？（）A.協(xié)同過(guò)濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是14、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會(huì)被重點(diǎn)研究和應(yīng)用？（）A.聲學(xué)模型的改進(jìn)B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是15、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述，正確的是：（）A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報(bào)道B.僅僅依靠語(yǔ)言模型的概率預(yù)測(cè)，不考慮語(yǔ)義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語(yǔ)義理解和規(guī)劃，可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)不需要考慮語(yǔ)言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本16、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(kāi)發(fā)一個(gè)能夠監(jiān)測(cè)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的系統(tǒng)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報(bào)告，將信息輸入系統(tǒng)B.使用無(wú)人機(jī)搭載的圖像傳感器，定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲(chóng)害癥狀時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集D.隨機(jī)選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以節(jié)省成本17、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束，指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度，降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性18、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)要將一個(gè)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(lèi)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(wèn)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(wú)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(duì)于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要19、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個(gè)醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨(dú)立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的臨床試驗(yàn)和驗(yàn)證，確保其安全性和有效性20、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運(yùn)作的復(fù)雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對(duì)于所有類(lèi)型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，沒(méi)有優(yōu)先級(jí)之分21、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類(lèi)的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過(guò)動(dòng)物的行為來(lái)判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類(lèi)完全相同B.可以直接使用人類(lèi)情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值22、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(gè)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(wú)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(duì)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(lèi)型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域23、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行自動(dòng)化文本分類(lèi)的項(xiàng)目中，例如將新聞文章分類(lèi)為不同的主題，為了提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復(fù)雜的分類(lèi)算法C.對(duì)文本進(jìn)行更精細(xì)的預(yù)處理D.以上都是24、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下哪個(gè)因素可能會(huì)限制遷移學(xué)習(xí)的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的限制D.任務(wù)的相似性25、在人工智能的知識(shí)表示方法中，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見(jiàn)的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于動(dòng)物分類(lèi)的知識(shí)系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識(shí)B.框架表示難以處理知識(shí)的不確定性和模糊性C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對(duì)象及其關(guān)系D.框架表示在知識(shí)的擴(kuò)展和更新方面較為困難二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉趹?yīng)急管理中的作用。2、（本題5分）說(shuō)明人工智能在構(gòu)建人類(lèi)命運(yùn)共同體中的貢獻(xiàn)。3、（本題5分）解釋詞向量表示方法，如Word2Vec和GloVe。4、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在解決過(guò)擬合中的作用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能繪畫(huà)風(fēng)格模仿系統(tǒng)，分析其如何學(xué)習(xí)和模仿特定的繪畫(huà)風(fēng)格。2、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能法律輔助系統(tǒng)，討論其在法律文件分析和案例預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用。3、（本題5分）考察一個(gè)利用人工智能進(jìn)行情感分析的系統(tǒng)，如在社交媒體監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，分析其如何判斷文本的情感傾向。4、（本題5分）研究一個(gè)基于人工智能的民俗文化特色挖掘系統(tǒng)，評(píng)估其挖掘深度和獨(dú)特性。5、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能攝影作品展覽效果評(píng)估系統(tǒng)，探討其如何評(píng)估攝