山東管理學(xué)院《計算智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東管理學(xué)院

《計算智能基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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中，只有一項是符合題目要求的．）1、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)我們要利用深度學(xué)習(xí)模型診斷肺部CT影像中的結(jié)節(jié)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數(shù)據(jù)獲得準確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估2、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3、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣4、在人工智能的目標檢測任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是5、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量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B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是7、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術(shù)作品C.人類藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能8、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)9、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景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細節(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10、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個金融機構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預(yù)警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機器學(xué)習(xí)算法，提高檢測的準確性和適應(yīng)性11、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評價中，例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標準和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達和審美價值D.以上都是12、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13、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設(shè)我們要利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。那么，以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項是不準確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨立做出準確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識進行綜合判斷14、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個機器人需要通過強化學(xué)習(xí)學(xué)會在不同地形上行走。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進行大量的訓(xùn)練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風險C.強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進一步調(diào)整D.合理設(shè)計獎勵函數(shù)對于引導(dǎo)機器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要15、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高16、在人工智能的目標檢測任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標檢測算法在復(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)的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標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.所有的目標檢測算法都能夠?qū)崟r處理視頻中的目標檢測任務(wù)17、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)，旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型，但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何實現(xiàn)這一目標的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務(wù)器進行訓(xùn)練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨立訓(xùn)練模型18、在人工智能的圖像增強技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關(guān)于圖像增強的方法，哪一項是不準確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲19、人工智能在金融風險預(yù)測中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測股票市場的波動，以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對預(yù)測結(jié)果的準確性提升幫助最??？（）A.公司的財務(wù)報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟指標20、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯21、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮22、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23、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對新的數(shù)據(jù)預(yù)測不準確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜24、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)要將一個大型的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量B.模型壓縮可能會導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優(yōu)的解決方案25、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對視頻內(nèi)容進行分析。假設(shè)要在一個公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測的準確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控攝像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲方式C.算法對異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在企業(yè)社會責任和可持續(xù)發(fā)展報告中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能在公共服務(wù)創(chuàng)新和社會治理中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋推薦系統(tǒng)中的人工智能算法。4、（本題5分）簡述人工智能在證券交易和市場預(yù)測中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能酒店客房服務(wù)管理系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)客人需求提供個性化服務(wù)。2、（本題5分）考察一個利用人工智能進行天氣預(yù)報的模型，分析其數(shù)據(jù)處理和預(yù)測準確性。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能物流倉儲管理系統(tǒng)，分析其如何優(yōu)化貨物存儲和檢索效率。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視特效制作輔助系統(tǒng)，分析其如何提高特效制作效率和質(zhì)量。5、（本題5分）分析一個基于人工智能的市場營銷策略優(yōu)化案例，討論其效果和適用范圍。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用Python的PyTorch