河北對外經(jīng)貿(mào)職業(yè)學院《游戲場景與角色設(shè)計》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁河北對外經(jīng)貿(mào)職業(yè)學院

《游戲場景與角色設(shè)計》2023-2024學年第二學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15個小題，每小題1分，共15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、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個深度學習模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的內(nèi)部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行2、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個研究熱點。假設(shè)開發(fā)了一個用于信用評估的人工智能模型，以下關(guān)于解釋模型決策的方法，哪一項是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，確定哪些輸入特征對模型的決策影響最大B.對模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行詳細解釋，讓用戶理解模型的工作原理C.通過生成示例來說明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋，認為模型的準確性比可解釋性更重要3、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓練一個用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標注的數(shù)據(jù)進行訓練D.放棄深度學習模型，選擇傳統(tǒng)的機器學習算法4、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮5、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設(shè)一個銀行正在使用人工智能進行風險評估，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專家的判斷，獨立做出準確的風險評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗，可以更有效地進行金融風險評估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風險和監(jiān)管挑戰(zhàn)6、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的分類方法C.基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷7、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機做出選擇，將命運交給概率C.設(shè)計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認的選擇策略，用戶無法干預(yù)8、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學習模型輔助醫(yī)生進行癌癥檢測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的診斷結(jié)果總是準確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學習模型不需要經(jīng)過嚴格的驗證和監(jiān)管9、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域準確分割出來，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計算復雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對醫(yī)學圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準確性10、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學習的超分辨率模型，學習圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像11、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個復雜的優(yōu)化問題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點和計算環(huán)境無關(guān)12、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環(huán)境進行交互并根據(jù)獎勵信號來學習最優(yōu)策略。以下關(guān)于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環(huán)境有先驗的了解，完全通過與環(huán)境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內(nèi)得到最優(yōu)的策略13、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化的學習系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)學生的學習情況和特點，提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學生的學習狀態(tài)，及時給予反饋和指導C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實現(xiàn)自主學習D.有助于發(fā)現(xiàn)學生的學習問題和知識漏洞，提高教學效果14、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的計算資源進行訓練。假設(shè)一個研究團隊資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓練模型的策略描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計算量C.降低模型的訓練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對模型進行任何簡化和壓縮15、當利用人工智能進行音樂創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诃h(huán)境科學中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能市場需求預(yù)測中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。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、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個生產(chǎn)調(diào)度問題，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。2、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度玻爾茲曼機（DBM）的模型，對數(shù)據(jù)進行特征學習和分類。3、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)邏輯回歸算法對二分類問題進行建模，通過正則化防止過擬合，評估模型性能。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的樸素貝葉斯算法，對垃圾郵件進行分類。提取郵件中的文本特征，計算分類的準確率和誤判率。5、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個機器人的運動控制問題，使其能夠適應(yīng)不同的地形和環(huán)境。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個基于人工智能的