南寧師范大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《人工智能基礎(chǔ)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測，減少停機時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域2、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(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)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3、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率4、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠預(yù)測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財務(wù)報表等信息。以下關(guān)于選擇機器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.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.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣5、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評估，應(yīng)用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測等任務(wù)6、在人工智能的情感識別中，假設(shè)要從一段較長的語音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語音的韻律特征，如語調(diào)、語速B.只關(guān)注語音的內(nèi)容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對語音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語音7、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結(jié)果，不考慮準(zhǔn)確性8、假設(shè)在一個智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來優(yōu)化交通信號燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率。考慮到實時交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬9、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項重要的任務(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)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進(jìn)行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動學(xué)習(xí)語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機器學(xué)習(xí)分類算法，如支持向量機（SVM）10、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設(shè)一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標(biāo)，對模型進(jìn)行監(jiān)測和改進(jìn)11、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.通過機器視覺技術(shù)檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無需人工干預(yù)D.與機器人技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和裝配12、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要整合患者的病歷、檢查報告和影像資料等信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.采用加密技術(shù)對患者數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸，確保數(shù)據(jù)不被泄露B.允許醫(yī)療數(shù)據(jù)在未經(jīng)患者同意的情況下用于研究和開發(fā)新的診斷模型C.忽略數(shù)據(jù)隱私和安全問題，優(yōu)先考慮系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確性D.將患者數(shù)據(jù)存儲在公共云服務(wù)上，以降低存儲成本13、在人工智能的發(fā)展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結(jié)合越來越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實現(xiàn)實時的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素14、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是15、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(zhǔn)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)的分布特征二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的作用。2、（本題5分）說明決策樹算法的構(gòu)建過程和特點。3、（本題5分）解釋人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景。4、（本題5分）解釋人工智能在生物科學(xué)中的研究方向。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)高斯過程回歸算法對非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和預(yù)測，分析模型的不確定性估計。2、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，運用主成分分析（PCA）對一個高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，并使用降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類任務(wù)。評估降維對分類性能的影響。3、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)，對學(xué)術(shù)論文進(jìn)行自動摘要和關(guān)鍵詞提取。提高學(xué)術(shù)研究的效率和文獻(xiàn)檢索的準(zhǔn)確性。4、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準(zhǔn)確性。5、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的文本生成模型。生成富有創(chuàng)意和多樣性的文本內(nèi)容。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一個使用人工智能