北京郵電大學《人工智能原理》2022-2023學年第一學期期末試卷

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2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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2分，共30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、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設要開發(fā)一個能夠?qū)崟r監(jiān)測交通流量和識別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法2、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術，旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓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)邦學習是如何實現(xiàn)這一目標的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務器進行訓練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進行聚合C.通過加密技術直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨立訓練模型3、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理原則的制定至關重要。假設要制定人工智能倫理原則，以下關于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應隨著技術的發(fā)展和應用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性4、人工智能中的異常檢測在許多領域都有重要應用，如網(wǎng)絡安全、金融欺詐檢測等。假設我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征5、在人工智能的圖像識別模型中，假設需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強方法可能有效？（）A.隨機改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是6、人工智能在金融風險管理中的應用逐漸增多。假設要利用人工智能模型預測市場風險，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準確率，即模型正確預測的比例B.召回率，即模型正確識別出風險的比例C.F1值，綜合考慮準確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預測值與實際值之間的差異7、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）表現(xiàn)出色。假設要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)C.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇8、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個深度學習模型在醫(yī)療診斷中做出了關鍵決策，但無法解釋其決策的依據(jù)。這可能會帶來哪些潛在的風險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結(jié)果B.模型的準確率可能會下降C.模型的訓練時間可能會增加D.模型的復雜度可能會降低9、在人工智能的自然語言生成任務中，需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本10、在人工智能的自動駕駛領域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術或方法是至關重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學習模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學習決策模式C.隨機決策，根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關注自身車輛的狀態(tài)11、人工智能在藝術創(chuàng)作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作，共同創(chuàng)作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創(chuàng)造力12、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的精準種植方面有潛在應用。假設利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數(shù)據(jù)，實時獲取農(nóng)作物的生長參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預測病蟲害的發(fā)生，及時采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進行農(nóng)作物的種植和管理，無需人工干預D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率13、在人工智能的文本分類任務中，除了傳統(tǒng)的機器學習算法，深度學習方法也取得了很好的效果。以下關于文本分類中深度學習方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以自動學習文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進行特征工程D.訓練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好14、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰(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15、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學習方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學習方法，使用有標注的異常數(shù)據(jù)進行訓練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能發(fā)展帶來的教育變革。2、（本題5分）解釋邏輯回歸在分類問題中的應用。3、（本題5分）解釋圖像分類的算法和技術。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的音頻分類模型，能夠區(qū)分不同類型的音樂、語音等音頻信號。2、（本題5分）利用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學習的能源管理模型，優(yōu)化能源消耗和分配。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的文本生成模型。能夠生成自然流暢、有邏輯的文本內(nèi)容。4、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型，對CIFAR-10數(shù)據(jù)集進行圖像分類。使用數(shù)據(jù)增強技術增加數(shù)據(jù)的多樣性，如隨機旋轉(zhuǎn)、裁剪等，訓練模型并保存最優(yōu)模型，在測試集上進行驗證。5、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個深度強化學習模型，讓智能體學習在一個模擬的交通信號燈控制系統(tǒng)中優(yōu)化信號燈的切換策略，以減少交通擁堵。設計交通環(huán)境和車輛行為模型，觀察智能體在不同交通流量情況下的控制效果和對交通流暢性