重慶第二師范學(xué)院《人工智能技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁重慶第二師范學(xué)院

《人工智能技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。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D.以上都是2、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法3、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是4、假設(shè)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(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計算技術(shù)和情感標注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是5、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢是？（）A.對姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強可解釋性6、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會導(dǎo)致較大的精度損失C.知識蒸餾將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到簡單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率7、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進行分析8、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個機器人需要學(xué)會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設(shè)計D.機器人的硬件性能9、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多需要思考的問題。假設(shè)一個基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡歷和面試表現(xiàn)進行篩選。以下關(guān)于這種系統(tǒng)可能帶來的潛在問題，哪一項是最值得關(guān)注的？（）A.系統(tǒng)可能會因為數(shù)據(jù)偏差而對某些群體產(chǎn)生不公平的篩選結(jié)果B.系統(tǒng)的決策過程過于透明，導(dǎo)致企業(yè)招聘策略被競爭對手輕易了解C.系統(tǒng)可能會過于依賴簡歷信息，而忽略了候選人的實際能力和潛力D.系統(tǒng)的運行成本過高，對企業(yè)造成經(jīng)濟負擔(dān)10、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用11、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12、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的13、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性14、在人工智能的教育應(yīng)用中，個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng)，需要準確評估學(xué)生的知識水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)方面最為準確和有效？（）A.基于標準化測試的評估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學(xué)之間的相互評價15、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，如風(fēng)險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準確的是（）A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準確地評估風(fēng)險和預(yù)測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谟螒蜷_發(fā)中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述人工智能在智能人力資源員工滿意度分析中的技術(shù)。3、（本題5分）解釋生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用。4、（本題5分）解釋K近鄰算法的工作方式。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用猴群算法解決一個組合優(yōu)化問題。模擬猴子的跳躍和搜索行為，展示算法的性能。2、（本題5分）運用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像中的文字識別，使用深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)的圖像處理方法，提高文字識別的準確率。3、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個基于注意力機制的Transformer模型，對多語言的新聞文章進行主題分類。研究不同語言之間的特征融合和模型的跨語言泛化能力。4、（本題5分）運用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的人流量統(tǒng)計，適用于商場、車站等場所。5、（本題5分）借助TensorFlow實現(xiàn)一個語音合成模型，將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。調(diào)整語音的音色、語速等參數(shù)。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析一款利用人工智能進行音樂創(chuàng)作的