玉林師范學院《人工智能概論》2022-2023學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁玉林師范學院

《人工智能概論》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20個小題，每小題1分，共20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、人工智能中的遷移學習方法可以提高模型的泛化能力。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于特定領域的圖像識別任務，以下關于遷移學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預訓練模型的參數(shù)作為初始值，在新數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務上的數(shù)據(jù)標注和訓練時間C.遷移學習在任何情況下都能顯著提高新任務的模型性能D.需要根據(jù)新任務的特點選擇合適的預訓練模型和遷移策略2、情感分析是自然語言處理中的一個重要任務。以下關于情感分析的描述，不準確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機器學習算法或深度學習模型來進行情感分析C.情感分析在社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析等方面有廣泛的應用D.情感分析的結果總是準確無誤的，不受文本的復雜性和多義性影響3、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結合內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應用戶興趣的變化4、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準確率可能會產(chǎn)生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數(shù)據(jù)分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求5、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于獎勵函數(shù)的設計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據(jù)機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現(xiàn)D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性6、強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設有一個機器人需要通過學習在復雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關于強化學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學習至關重要C.強化學習不需要對環(huán)境進行建模D.智能體的最終目標是最大化累積獎勵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)絡結構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、在人工智能的強化學習中，假設智能體在探索環(huán)境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現(xiàn)更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用9、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設有一個用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗轉化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機制。以下關于專家系統(tǒng)的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進行更新和維護10、在人工智能的語音合成任務中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術或方法是關鍵的？（）A.基于深度學習的語音合成模型，學習語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音11、在人工智能的研究領域中，自然語言處理是重要的一部分。假設我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和分析。以下哪種技術在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡D.語音識別12、強化學習在機器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于強化學習在該場景中的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設計合理的獎勵函數(shù)對于機器人的學習效果至關重要C.強化學習可以使機器人快速適應新的環(huán)境和任務，無需重新訓練D.機器人在學習過程中可能會經(jīng)歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠?qū)W會行走13、人工智能在自動駕駛領域有著廣闊的應用前景。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準確決策的基礎B.深度學習算法可以識別道路標志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應對突發(fā)情況的能力和冗余機制14、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關鍵在于網(wǎng)絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結果15、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預警，及時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，無需其他防范手段D.結合規(guī)則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性16、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是17、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18、假設要開發(fā)一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應的服務，以下哪種技術和數(shù)據(jù)可能是關鍵的？（）A.情感計算技術和情感標注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是19、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響20、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述人工智能在客戶關系管理中的改進。2、（本題5分）解釋人工智能在定價策略和收益管理中的優(yōu)化。3、（本題5分）簡述人工智能在證券交易和市場預測中的應用。4、（本題5分）簡述零樣本學習和少樣本學習的特點。5、（本題5分）談談人工智能在人才招聘中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能傳統(tǒng)民間藝術作品數(shù)字化保護系統(tǒng)為例，探討人工智能在數(shù)據(jù)采集和存儲方面的應用。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的自動駕駛汽車項目，討論其在感知、決策和控制方面所采用的技術，以及面臨的法律和道德挑戰(zhàn)。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行傳統(tǒng)手工藝品牌推廣策略制定的項目，討論其策略有效性和品牌影響力提升。4、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法字體設計系統(tǒng)，探討其如何設計獨特的書法字體。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂旋律創(chuàng)作輔助系統(tǒng)，討論其如何輔助創(chuàng)作音樂旋律。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1