廣西金融職業(yè)技術(shù)學(xué)院《教育機(jī)器人與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《教育機(jī)器人與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、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)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過(guò)程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可解釋性對(duì)于建立用戶(hù)信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯(cuò)誤2、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動(dòng)問(wèn)題是指在新用戶(hù)或新物品加入時(shí)缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個(gè)新上線電商平臺(tái)的冷啟動(dòng)問(wèn)題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門(mén)商品的推薦C.基于用戶(hù)社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用3、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4、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)圖像分類(lèi)模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立，沒(méi)有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評(píng)估模型D.混淆矩陣只適用于二分類(lèi)問(wèn)題，對(duì)于多分類(lèi)問(wèn)題沒(méi)有作用5、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)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6、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(lèi)專(zhuān)家的判斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒(méi)有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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)7、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8、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗(yàn)報(bào)告等。在這個(gè)過(guò)程中，以下哪個(gè)環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴(lài)性9、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在大規(guī)模通用語(yǔ)料上學(xué)習(xí)了語(yǔ)言的通用知識(shí)和模式B.微調(diào)時(shí)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(yǔ)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(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化10、深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)取得了顯著的成果，特別是在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問(wèn)題，如語(yǔ)義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無(wú)法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化11、在人工智能的發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的分支。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)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(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、模型的復(fù)雜度和預(yù)測(cè)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(gè)任務(wù)？（）A.決策樹(shù)算法，通過(guò)對(duì)特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測(cè)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(cè)C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)D.樸素貝葉斯算法，基于概率計(jì)算進(jìn)行分類(lèi)12、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過(guò)大量的病例數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病，以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)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(cè)B.無(wú)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(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)與環(huán)境的交互和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，優(yōu)化診斷策略D.機(jī)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(yàn)和判斷，不需要人工干預(yù)13、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(gè)大型商場(chǎng)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(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為B.自動(dòng)識(shí)別人員身份C.預(yù)測(cè)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(hù)問(wèn)題14、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中，邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對(duì)云計(jì)算中心的依賴(lài)C.邊緣設(shè)備的計(jì)算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素15、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(chǎng)景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)16、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個(gè)機(jī)器人通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機(jī)器人學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機(jī)器人可以通過(guò)預(yù)先編程來(lái)應(yīng)對(duì)所有可能的情況，無(wú)需學(xué)習(xí)能力B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法，其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中可以通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò)來(lái)不斷改進(jìn)自己的行為D.機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制，無(wú)法達(dá)到與人類(lèi)相似的學(xué)習(xí)效果17、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識(shí)蒸餾，將大模型的知識(shí)傳遞給小模型D.以上都是18、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個(gè)大型的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡，找到最優(yōu)的解決方案19、圖像識(shí)別是人工智能的常見(jiàn)應(yīng)用之一。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級(jí)的特征提取就能實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別，無(wú)需考慮對(duì)象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中總是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最有效的特征，無(wú)需人工干預(yù)特征設(shè)計(jì)C.對(duì)于復(fù)雜的圖像場(chǎng)景，傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢(shì)D.圖像識(shí)別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響20、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的波動(dòng)，以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最??？（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能人力資源離職預(yù)測(cè)中的技術(shù)。2、（本題5分）解釋圖像分類(lèi)的算法和技術(shù)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)。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舞蹈產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)調(diào)研系統(tǒng)，分析其如何了解舞蹈市場(chǎng)的需求和趨勢(shì)。2、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，討論其如何為音樂(lè)產(chǎn)業(yè)決策提供支持。3、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品營(yíng)銷(xiāo)渠道分析系統(tǒng)，探討其如何分析有效的營(yíng)銷(xiāo)渠道。4、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能繪畫(huà)作品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)系統(tǒng)，討論其如何預(yù)測(cè)繪畫(huà)作品的銷(xiāo)售情況。5、（本題5分）考察一