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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頁中國地質(zhì)大學(武漢)《人工智能導引與程序設(shè)計》
2021-2022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、在人工智能的聯(lián)邦學習中,假設(shè)多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型。以下哪種技術(shù)或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?()A.加密技術(shù),對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機構(gòu)進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施,直接共享原始數(shù)據(jù)2、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用,如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為,以下關(guān)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3、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng),用于識別不同種類的動物。在訓練過程中,需要處理大量的圖像數(shù)據(jù),以下哪種機器學習算法可能最為適合?()A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯4、在人工智能的發(fā)展中,可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)一個用于信用評估的人工智能模型,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,正確的是:()A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性,只要預(yù)測結(jié)果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義,對于實際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法,可以提高人工智能模型的可解釋性,增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚,不存在無法解釋的黑盒部分5、在人工智能的倫理和法律問題中,算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要?()A.算法審計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.以上方法綜合運用6、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會問題日益受到關(guān)注。例如,自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時,需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下,以下哪種觀點是需要重點考慮的?()A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進行決策,不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素,如法律、道德和社會影響7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測、病蟲害預(yù)測等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準確預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過高,不具有實際推廣價值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等,可以提高病蟲害預(yù)測的準確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對人工智能應(yīng)用的效果沒有影響8、在人工智能的智能客服應(yīng)用中,需要快速準確地回答用戶的問題。假設(shè)用戶的問題類型多樣,包括咨詢、投訴、技術(shù)問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率,以下哪種技術(shù)或策略是重要的?()A.建立大規(guī)模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術(shù)生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復(fù)雜問題直接拒絕回答9、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中,假設(shè)要為用戶提供個性化的推薦服務(wù),以下關(guān)于推薦算法的描述,正確的是:()A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為,不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點,能夠提供更準確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性,無法滿足所有用戶的需求10、當利用人工智能進行文本摘要生成,從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡潔的摘要,以下哪種策略和算法可能是有效的?()A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是11、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.能夠快速檢測出影像中的異常區(qū)域,提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準確無誤的,醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時仍然非常重要12、在人工智能的研究中,可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓練了一個復(fù)雜的深度學習模型用于醫(yī)療診斷,但是其決策過程難以理解。那么,以下關(guān)于模型可解釋性的說法,哪一項是不正確的?()A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度,模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤13、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況,需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機器學習算法的組合在這個任務(wù)中最為有效?()A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標檢測技術(shù)結(jié)合支持向量機算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機森林算法14、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)15、人工智能中的強化學習算法在機器人足球比賽中可以訓練機器人球員的策略。假設(shè)要讓機器人球隊在比賽中取得更好的成績,以下哪個方面是強化學習算法需要重點優(yōu)化的?()A.球員的動作控制B.團隊的協(xié)作策略C.球場環(huán)境的建模D.對手行為的預(yù)測16、在自然語言處理領(lǐng)域,情感分析是一項常見的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評論,以確定消費者對產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性??紤]到語言的復(fù)雜性和多義性,以及評論中可能存在的諷刺、反語等情況,以下哪種方法在進行情感分析時更為有效?()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.深度學習方法,如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進行建模D.人工閱讀和判斷,確保準確性17、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中,例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會發(fā)揮重要作用?()A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是18、人工智能在金融風險預(yù)測中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測股票市場的波動,以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對預(yù)測結(jié)果的準確性提升幫助最小?()A.公司的財務(wù)報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟指標19、人工智能中的強化學習在機器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要學習在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒,以下關(guān)于獎勵函數(shù)的設(shè)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20、強化學習是人工智能的一個重要分支,常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機器人需要在迷宮中找到出口,通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下,以下關(guān)于強化學習算法的選擇,哪一項是最合適的?()A.Q-learning算法,通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法,通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適,應(yīng)該選擇其他方法二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解釋人工智能在歷史學研究中的潛力。2、(本題5分)說明人工智能在采購決策和成本控制中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋人工智能在供應(yīng)商評估和選擇中的方法。4、(本題5分)解釋人工智能在智能設(shè)備故障診斷中的策略。5、(本題5分)簡述深度學習的概念和發(fā)展。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能影視人才選拔與培養(yǎng)系統(tǒng),分析其如何選拔和培養(yǎng)影視人才。2、(本題5分)考察某智能民間舞蹈文化傳承效果評估系統(tǒng)中人工智能的數(shù)據(jù)采集和分析方法。3、(本題5分)考察某智能玻璃制品質(zhì)量評估系統(tǒng)中人工智能的缺陷檢測和質(zhì)量分級效果。4、(本題5分)研究一個基于人工智能的智能物流調(diào)度系統(tǒng),探討其如何優(yōu)化運輸路線和資源分配。5、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能戲曲舞臺布景設(shè)計系統(tǒng),分析其如何設(shè)計富有創(chuàng)意的舞臺布景。四、操作題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)運用自然語言處理技術(shù),對金融新聞進行情感分析和事件抽取。
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