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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)北京師范大學(xué)《人工智能與科技素養(yǎng)》

2023-2024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、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇,以下哪種策略能夠平衡探索和利用,以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果?()A.ε-貪心策略,以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作,不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作,不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索,之后完全利用2、在人工智能的發(fā)展歷程中,機(jī)器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的模型,需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)報(bào)表等信息。以下關(guān)于選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法的考慮,哪一項(xiàng)是最為重要的?()A.選擇簡(jiǎn)單直觀的線性回歸算法,因?yàn)槠湟子诶斫夂徒忉孊.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運(yùn)用決策樹算法,其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機(jī)選擇一種算法,碰碰運(yùn)氣3、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個(gè)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)使用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化課程推薦,以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)來(lái)推薦課程,無(wú)需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識(shí)水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生過(guò)度依賴技術(shù),降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問(wèn)題4、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量?()A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束,指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出,不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度,降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯,只關(guān)注內(nèi)容的豐富性5、在人工智能的應(yīng)用于教育領(lǐng)域,個(gè)性化學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的方向。假設(shè)我們要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑推薦,以下關(guān)于個(gè)性化學(xué)習(xí)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.需要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和特點(diǎn)進(jìn)行定制B.完全依賴人工智能算法,不需要教師的參與C.可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和效果D.要考慮學(xué)生的興趣和能力差異6、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說(shuō)法,不正確的是()A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下,實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問(wèn)題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開銷較大,限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測(cè),以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以通過(guò)分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷,獨(dú)立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的復(fù)雜性,人工智能在病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測(cè)設(shè)備越多,人工智能病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高8、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)圖像分類模型的性能,以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述,正確的是:()A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo),能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立,沒(méi)有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率,能夠更全面地評(píng)估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問(wèn)題,對(duì)于多分類問(wèn)題沒(méi)有作用9、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來(lái)回答用戶的問(wèn)題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來(lái),便于知識(shí)的表示和查詢B.可以通過(guò)從大量文本中自動(dòng)抽取信息來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的,一旦構(gòu)建完成就無(wú)需更新D.結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答和推理10、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的決策過(guò)程和輸出結(jié)果,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,正確的是:()A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜,無(wú)法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對(duì)輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu),不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用沒(méi)有太大意義,只要模型性能好就行11、在人工智能的研究中,可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù),增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運(yùn)作的復(fù)雜性,往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能,可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對(duì)于所有類型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的,沒(méi)有優(yōu)先級(jí)之分12、在人工智能的研究領(lǐng)域中,自然語(yǔ)言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問(wèn)題的智能客服系統(tǒng),需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語(yǔ)言的語(yǔ)義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用?()A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)D.語(yǔ)音識(shí)別13、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,“Q-learning”算法通過(guò)估計(jì)什么來(lái)進(jìn)行決策?()A.狀態(tài)價(jià)值B.動(dòng)作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)14、在人工智能的發(fā)展歷程中,機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別手寫數(shù)字的系統(tǒng),需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問(wèn)題上具有較大的優(yōu)勢(shì),同時(shí)能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形?()A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)D.支持向量機(jī)(SVM)15、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)要利用人工智能過(guò)濾不良信息,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,識(shí)別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式,提高過(guò)濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過(guò)濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn),無(wú)需人工監(jiān)督D.平衡過(guò)濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗(yàn),避免誤判正常內(nèi)容二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人工智能中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在智能人力資源離職預(yù)測(cè)中的技術(shù)。3、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能系統(tǒng)的安全性考量。4、(本題5分)解釋圖像分類的算法和技術(shù)。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)運(yùn)用Python中的Keras庫(kù),搭建一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型,對(duì)股票價(jià)格時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。使用合適的損失函數(shù)和評(píng)估指標(biāo),對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估,并對(duì)未來(lái)一段時(shí)間的股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。2、(本題5分)使用Python的Keras庫(kù),實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的混合模型,對(duì)視頻中的動(dòng)作進(jìn)行分類。分析不同模態(tài)數(shù)據(jù)的融合方式對(duì)分類結(jié)果的影響。3、(本題5分)運(yùn)用Python中的Scikit-learn庫(kù),實(shí)現(xiàn)譜聚類算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,比較不同參數(shù)設(shè)置下的分割效果。4、(本題5分)借助Scikit-learn庫(kù)中的聚類算法(如K-Means或DBSCAN),對(duì)一組高維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。選擇合適的聚類數(shù),評(píng)估聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性,通過(guò)可視化展示聚類的效果。5、(本題5分)借助Python的Keras庫(kù),搭建一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型用于對(duì)股票價(jià)格時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,采用合適的回調(diào)函數(shù)來(lái)防止過(guò)擬合,評(píng)估模型的均方誤差(MSE)。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)考察一個(gè)基于

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