黑龍江農(nóng)業(yè)工程職業(yè)學(xué)院《智能系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁黑龍江農(nóng)業(yè)工程職業(yè)學(xué)院《智能推薦系統(tǒng)》

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、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是2、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動(dòng)推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動(dòng)推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動(dòng)推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號(hào)推理的方法，可以提高自動(dòng)推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動(dòng)推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限，沒有實(shí)際價(jià)值3、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該場景中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過程中可能會(huì)經(jīng)歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠?qū)W會(huì)行走5、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走，以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能6、人工智能中的優(yōu)化算法對(duì)于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對(duì)超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點(diǎn)無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果7、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個(gè)因素對(duì)于提高識(shí)別準(zhǔn)確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量8、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(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），一次性檢測所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是9、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進(jìn)行任何處理，認(rèn)為過擬合不會(huì)影響模型性能10、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個(gè)醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無需再進(jìn)行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗(yàn)C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價(jià)值的幫助11、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要12、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)來預(yù)測某種疾病的發(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.決策樹算法，通過對(duì)特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測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C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計(jì)算進(jìn)行分類13、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論14、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，可以減少噪聲和錯(cuò)誤C.即使數(shù)據(jù)量較少，通過巧妙的算法設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)，也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要，準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果15、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16、人工智能中的語音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)我們要為一款智能語音助手開發(fā)語音合成功能，以下關(guān)于語音合成的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過拼接預(yù)先錄制的語音片段來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語音語調(diào)C.語音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達(dá)是語音合成中的重要挑戰(zhàn)17、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)常見的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論，以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性。考慮到語言的復(fù)雜性和多義性，以及評(píng)論中可能存在的諷刺、反語等情況，以下哪種方法在進(jìn)行情感分析時(shí)更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過查找情感詞來判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行建模D.人工閱讀和判斷，確保準(zhǔn)確性18、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類模型應(yīng)用到一個(gè)特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大，原模型無法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進(jìn)行，不同領(lǐng)域無法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致模型過擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力19、在人工智能的語音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質(zhì)相對(duì)較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學(xué)習(xí)的語音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達(dá)只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實(shí)現(xiàn)20、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈控制，減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能質(zhì)量追溯中的技術(shù)。2、（本題5分）簡述人工智能對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)和文化的影響。3、（本題5分）解釋組合優(yōu)化問題的類型和算法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某智能金融投資顧問為例，探討人工智能在資產(chǎn)配置中的策略。2、（本題5分）以某智能燈光控制系統(tǒng)為例，探討人工智能在節(jié)能和場景營造方面的應(yīng)用。3、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行書法字體生成的項(xiàng)目，討論其字體風(fēng)格和應(yīng)用場景。4、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能戲曲表演形式創(chuàng)新系統(tǒng)，分析