馬鞍山職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能技術(shù)應(yīng)用實踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁馬鞍山職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《人工智能技術(shù)應(yīng)用實踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個小題,每小題1分,共30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、在人工智能的文本生成任務(wù)中,除了生成連貫的文字內(nèi)容,還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道,以下關(guān)于文本生成的說法,哪一項是正確的?()A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大,生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束2、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述,哪一項是不正確的?()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點,提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色,實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題和知識漏洞,提高教學(xué)效果3、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā),例如預(yù)測藥物分子的活性和副作用,以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐?()A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析D.以上都是4、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng),能夠處理多種領(lǐng)域的問題,以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要?()A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要5、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)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6、在人工智能的語音情感識別中,以下哪個特征對于準(zhǔn)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7、在人工智能的算法中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機制的優(yōu)化算法??紤]一個優(yōu)化問題,需要在一個復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述,哪一項是不正確的?()A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機的,沒有任何規(guī)律可循8、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型,如GPT-3,在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù),以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類,無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的,不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上,使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語言模型對計算資源要求不高,任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用9、假設(shè)在一個智能工廠的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié),需要利用人工智能技術(shù)自動檢測產(chǎn)品的缺陷,以下哪種圖像分析技術(shù)和模型可能會被采用?()A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測C.基于特征工程的分類模型D.以上都是10、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(jìn)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(jì)負(fù)擔(dān)11、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型,同時保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私,以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下,直接合并各機構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在通信開銷和安全風(fēng)險C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式,聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型,對于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用12、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)一個能夠監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害的系統(tǒng),以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式,哪一項是最有效的?()A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報告,將信息輸入系統(tǒng)B.使用無人機搭載的圖像傳感器,定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲害癥狀時進(jìn)行數(shù)據(jù)采集D.隨機選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,以節(jié)省成本13、在人工智能的模型部署階段,需要考慮許多實際問題。假設(shè)要將一個訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動設(shè)備上,以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法,哪一項是不正確的?()A.采用量化技術(shù),減少模型的參數(shù)精度B.進(jìn)行模型剪枝,去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動地部署到移動設(shè)備上,不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術(shù),將復(fù)雜模型的知識遷移到較小的模型中14、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的圖像識別任務(wù),以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,哪一項是不正確的?()A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始值,在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征,減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)在任何情況下都能顯著提高新任務(wù)的模型性能D.需要根據(jù)新任務(wù)的特點選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略15、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域,計算機可以生成音樂作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲,以下關(guān)于人工智能音樂創(chuàng)作的描述,哪一項是不正確的?()A.可以模仿特定音樂風(fēng)格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)16、在人工智能的發(fā)展中,機器學(xué)習(xí)是一個重要的分支。假設(shè)一個醫(yī)療團(tuán)隊想要利用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測某種疾病的發(fā)病風(fēng)險,他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機器學(xué)習(xí)算法時,需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復(fù)雜度和預(yù)測的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個任務(wù)?()A.決策樹算法,通過對特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測B.線性回歸算法,建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測C.支持向量機算法,尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法,基于概率計算進(jìn)行分類17、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,例如為用戶推薦電影、音樂或商品,需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化,以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動態(tài)的用戶偏好?()A.基于協(xié)同過濾的推薦,依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦,分析物品的特征C.混合推薦,結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略,不進(jìn)行調(diào)整18、在人工智能的發(fā)展過程中,倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則,以下關(guān)于其制定的描述,哪一項是不正確的?()A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則,保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問題,無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見,確保倫理原則的合理性和可行性19、在自然語言處理中,詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高,表達(dá)能力越強,但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變,不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化20、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以實現(xiàn)家電的智能控制和自動化運行,根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器,提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段,功能較為單一,無法滿足用戶的多樣化需求21、人工智能在語音識別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng),以下關(guān)于語音識別的描述,哪一項是不正確的?()A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征,語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中能夠提高識別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性22、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策,以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來的問題,正確的是:()A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見,保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明,可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無需對人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé),因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會對求職者的個人隱私造成任何威脅23、在人工智能領(lǐng)域,機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病,以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,以進(jìn)行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu),輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制,優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷,不需要人工干預(yù)24、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法在機器人足球比賽中可以訓(xùn)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(xué)習(xí)算法需要重點優(yōu)化的?()A.球員的動作控制B.團(tuán)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25、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題,其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義,不準(zhǔn)確的是()A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動,能夠自主地解決各種復(fù)雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實現(xiàn)對特定任務(wù)的預(yù)測和決策,不涉及對智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識、進(jìn)行推理和決策,并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體26、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述,不正確的是()A.基于值函數(shù)的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù),輸出動作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用,只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點,在不同的應(yīng)用場景中表現(xiàn)不同27、在人工智能的情感分析任務(wù)中,假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向,以下關(guān)于情感分析方法的描述,正確的是:()A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀,但準(zhǔn)確性較低,容易受到語境影響B(tài).基于機器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),且模型訓(xùn)練時間長C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動學(xué)習(xí)文本的特征,無需人工設(shè)計特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢和局限性28、在人工智能的應(yīng)用中,自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策,需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法,哪一項是不正確的?()A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,以獲得更準(zhǔn)確的車輛狀態(tài)估計B.簡單地將各個傳感器的數(shù)據(jù)相加,作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法,自動學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式,根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重29、在人工智能的圖像增強技術(shù)中,目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強,以下關(guān)于圖像增強的方法,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲30、在人工智能的研究中,算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述,不正確的是()A.不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)特點,需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計算效率和模型性能,例如通過調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn),但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢D.一旦選擇了一種算法,就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化,否則會影響模型的穩(wěn)定性二、操作題(本大題

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