衢州學(xué)院《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《人工智能技術(shù)及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過(guò)人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無(wú)需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況2、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會(huì)影響識(shí)別效果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語(yǔ)言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用3、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)音合成，使合成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向？（）A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是4、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計(jì)D.以上都是5、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組6、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個(gè)招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡(jiǎn)歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行篩選B.算法的決策過(guò)程對(duì)用戶不可見(jiàn)C.算法對(duì)不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)7、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足，例如音樂(lè)生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂(lè)作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論8、在人工智能的倫理和法律問(wèn)題中，算法偏見(jiàn)是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見(jiàn)方面最為重要？（）A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用9、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(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)解決數(shù)學(xué)定理證明問(wèn)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(wèn)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(méi)有實(shí)際價(jià)值10、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用11、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人，例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物，以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是12、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)13、在開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠與人類進(jìn)行自然流暢對(duì)話的人工智能聊天機(jī)器人時(shí)，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語(yǔ)言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建14、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理中具有潛在應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財(cái)務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用評(píng)估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評(píng)估的準(zhǔn)確性C.人工智能評(píng)估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評(píng)估方法，無(wú)需人工審核D.為了保證評(píng)估的公正性和可靠性，需要對(duì)人工智能模型進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證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(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)練模型二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)劸垲愃惴ㄔ跀?shù)據(jù)分析中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的角色。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能成本預(yù)算中的技術(shù)。4、（本題5分）解釋人工智能在智能績(jī)效數(shù)據(jù)分析中的方法。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）的情感分析模型，對(duì)電影評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類。分析不同的詞嵌入方法對(duì)模型性能的影響。2、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)醫(yī)療圖像進(jìn)行分析，如檢測(cè)疾病、分割病灶等，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。3、（本題5分）在Python中，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如策略梯度算法）訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器人在虛擬環(huán)境中行走，優(yōu)化其動(dòng)作策略。4、（本題5分）基于Python的OpenCV庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的物體追蹤系統(tǒng)。能夠在視頻流中準(zhǔn)確追蹤一個(gè)特定的物體，如一個(gè)移動(dòng)的籃球，并記錄其運(yùn)動(dòng)軌跡。5、（本題5分）使用聚類算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的病理特征和疾病類型，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究一個(gè)使用人工智能的智能游戲開(kāi)發(fā)工具，分析其如何生成游戲內(nèi)容和提升玩家體