扎蘭屯職業(yè)學(xué)院《人工智能計算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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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頁扎蘭屯職業(yè)學(xué)院《人工智能計算》

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一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20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、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中,需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性?()A.使用通用的機器翻譯模型,不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯,不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結(jié)果,不考慮準(zhǔn)確性2、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.K-Means算法是一種常見的聚類算法,需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu),幫助進(jìn)行市場細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異,需要根據(jù)實際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的,不受算法參數(shù)和初始值的影響3、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù),如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng),以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色?()A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合4、對于一個智能聊天機器人,需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個復(fù)雜且含義模糊的問題,聊天機器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的?()A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫,通過匹配來生成回復(fù)B.運用深度學(xué)習(xí)模型,如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成,限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文,只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)5、人工智能在語音識別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng),以下關(guān)于語音識別的描述,哪一項是不正確的?()A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征,語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中能夠提高識別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性6、在人工智能的語音識別任務(wù)中,為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準(zhǔn)確率,以下哪種技術(shù)或方法可能會被重點研究和應(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7、人工智能中的知識圖譜技術(shù)可以將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式表示,為智能應(yīng)用提供豐富的語義信息。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜,需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關(guān)鍵?()A.自然語言處理技術(shù)B.圖像識別技術(shù)C.音頻處理技術(shù)D.以上技術(shù)綜合運用8、在人工智能的發(fā)展歷程中,機器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別手寫數(shù)字的系統(tǒng),需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢,同時能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形?()A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)D.支持向量機(SVM)9、在人工智能的自然語言生成中,故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事,以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn),哪一項是不正確的?()A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望10、在人工智能的自動駕駛場景中,車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互,以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出?()A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信(DSRC)D.Wi-Fi通信11、人工智能中的自動規(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)一個工廠要安排生產(chǎn)任務(wù),需要考慮機器的可用性、訂單的優(yōu)先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規(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12、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡歷,以下哪種情況可能違反倫理原則?()A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗進(jìn)行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)13、在人工智能的智能客服中,以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要?()A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務(wù)D.主動引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流14、在人工智能的異常檢測任務(wù)中,例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜,而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測?()A.基于統(tǒng)計的方法,設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù),識別異常15、在人工智能的模型評估中,需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個圖像分類模型,以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述,正確的是:()A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評估指標(biāo),其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集,準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo),應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標(biāo)時不需要考慮具體的應(yīng)用場景和需求16、人工智能中的計算機視覺技術(shù)能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計算機視覺的描述,不準(zhǔn)確的是()A.目標(biāo)檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務(wù)B.計算機視覺技術(shù)可以應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備,算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術(shù)的發(fā)展17、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng),用于識別不同種類的動物。在訓(xùn)練過程中,需要處理大量的圖像數(shù)據(jù),以下哪種機器學(xué)習(xí)算法可能最為適合?()A.決策樹B.支持向量機C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯18、人工智能中的知識表示和推理是實現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識和推理規(guī)則,并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)?()A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯19、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功,但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像,然而數(shù)據(jù)量有限,為了避免過擬合同時提高模型的性能,以下哪種方法最為有效?()A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率20、在深度學(xué)習(xí)中,“批量歸一化(BatchNormalization)”的主要作用是?()A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)簡述人工智能在社會信任和合作機制建設(shè)中的貢獻(xiàn)。2、(本題5分)解釋人工智能發(fā)展帶來的教育變革。3、(本題5分)簡述自動駕駛中的人工智能技術(shù)。4、(本題5分)簡述人工智能對就業(yè)市場的影響。5、(本題5分)說明人工智能在環(huán)境影響評估和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)實現(xiàn)中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析一個使用人工智能進(jìn)行圖像識別的案例,討論其技術(shù)實現(xiàn)、應(yīng)用場景和可能的挑戰(zhàn)。2、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能客服投訴處理系統(tǒng),分析其如何分類和解決用戶投訴。3、(本題5分)考察一個基于人工智能的智能市場趨勢分析系統(tǒng),討論其如何預(yù)測市場需求和競爭態(tài)勢。4、(本題5分)分析一個利用人工智能進(jìn)行民間藝術(shù)文化旅游體驗提升的實例,討論其提升措施和游客反饋。5、(本題5分)剖析某智能稅務(wù)申報輔助系統(tǒng)中人工智能的功能,如稅務(wù)計算和風(fēng)險提示。四、操作題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)運用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型,實現(xiàn)對視頻中的人物動作進(jìn)行精細(xì)分類,如舞蹈動作、體育動作等。對動作進(jìn)行關(guān)鍵幀提取和特征分析,訓(xùn)練模型并在新的視頻中進(jìn)行

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