山東管理學(xué)院《計(jì)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(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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)山東管理學(xué)院

《計(jì)算智能基礎(chǔ)》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、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(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)獲得準(zhǔn)確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對(duì)于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估2、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3、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類(lèi)模型，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)在類(lèi)別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣4、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個(gè)不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測(cè)算法能夠較好地應(yīng)對(duì)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(cè)所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測(cè)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(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)高精度的圖像識(shí)別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)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(cuò)誤對(duì)模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量6、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7、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會(huì)引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)的爭(zhēng)議？（）A.基于已有作品的風(fēng)格進(jìn)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(lèi)藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能8、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人，需要理解用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶(hù)提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問(wèn)題，聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶(hù)的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)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(yǔ)料庫(kù)，通過(guò)匹配來(lái)生成回復(fù)B.運(yùn)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(wèn)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(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過(guò)對(duì)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(cè)D.隨機(jī)生成像素值來(lái)創(chuàng)建圖像10、人工智能在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)要利用人工智能檢測(cè)欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)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(shí)別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)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(wú)需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性11、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評(píng)價(jià)中，例如評(píng)價(jià)一幅由人工智能生成的繪畫(huà)作品，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨(dú)特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達(dá)和審美價(jià)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(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)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(guò)刪除不重要的神經(jīng)元和連接來(lái)壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)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(huì)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(gè)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(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)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(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺(jué)的細(xì)微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準(zhǔn)確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行綜合判斷14、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)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(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過(guò)分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)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(yàn)和判斷，獨(dú)立完成病蟲(chóng)害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測(cè)設(shè)備越多，人工智能病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高16、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類(lèi)別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)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(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)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(wú)關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)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(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)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(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練B.每個(gè)機(jī)構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進(jìn)行聚合C.通過(guò)加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨(dú)立訓(xùn)練模型18、在人工智能的圖像增強(qiáng)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(duì)一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會(huì)引入任何噪聲19、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)20、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)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(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類(lèi)翻譯21、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問(wèn)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(dòng)化取代，從而引發(fā)社會(huì)就業(yè)問(wèn)題B.人工智能在決策過(guò)程中可能存在偏見(jiàn)和不公平，例如在信用評(píng)估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問(wèn)題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會(huì)問(wèn)題的考慮22、在人工智能的可解釋性研究中，對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶(hù)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?zhuān)浚ǎ〢.特征重要性分析，確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋?zhuān)枋瞿Ｐ偷耐评磉^(guò)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(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過(guò)多的噪聲，會(huì)產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)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(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25、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場(chǎng)所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在企業(yè)社會(huì)責(zé)任和可持續(xù)發(fā)展報(bào)告中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在公共服務(wù)創(chuàng)新和社會(huì)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(jiǎn)述人工智能在證券交易和市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察一個(gè)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(gè)性化服務(wù)。2、（本題5分）考察一個(gè)利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)的模型，分析其數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。3、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能物流倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)，分析其如何優(yōu)化貨物存儲(chǔ)和檢索效率。4、（本題5分）研究一個(gè)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(gè)基于人工智能的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略?xún)?yōu)化案例，討論其效果和適用范圍。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Python的PyTorch