上海建橋?qū)W院《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海建橋?qū)W院《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時(shí)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2、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)，哪一項(xiàng)是最需要仔細(xì)考慮的？（）A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎(jiǎng)勵(lì)B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎(jiǎng)勵(lì)C.給予固定的獎(jiǎng)勵(lì)值，不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎(jiǎng)勵(lì)，增加學(xué)習(xí)的不確定性3、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(diǎn)，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(jì)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(jì)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(huì)影響模型的穩(wěn)定性4、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進(jìn)行市場細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響5、人工智能中的無人駕駛技術(shù)面臨著眾多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)我們在討論無人駕駛汽車的責(zé)任歸屬問題，以下關(guān)于無人駕駛責(zé)任的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.事故責(zé)任的判定應(yīng)該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔(dān)責(zé)任C.法律法規(guī)需要隨著技術(shù)發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔(dān)一定責(zé)任6、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個(gè)醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨(dú)立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過嚴(yán)格的臨床試驗(yàn)和驗(yàn)證，確保其安全性和有效性7、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素8、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來學(xué)習(xí)，不需要任何獎(jiǎng)勵(lì)反饋B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時(shí)間就能學(xué)會(huì)最優(yōu)策略C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時(shí)間內(nèi)找到絕對(duì)最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過程中會(huì)不斷調(diào)整策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)9、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中，假設(shè)需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對(duì)話信息生成連貫且有針對(duì)性的回復(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對(duì)上下文信息進(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù)，不依賴上下文10、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是11、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)12、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能13、假設(shè)在一個(gè)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(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實(shí)時(shí)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14、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯15、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(xiàng)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(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時(shí)仍然非常重要16、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識(shí)和模式B.微調(diào)時(shí)可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化17、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)二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差18、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對(duì)于提高計(jì)算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA19、在人工智能的發(fā)展中，倫理原則和規(guī)范的制定至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應(yīng)遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對(duì)人類造成潛在的危害C.知識(shí)產(chǎn)權(quán)和隱私保護(hù)在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵(lì)公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展，促進(jìn)社會(huì)對(duì)人工智能的信任20、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容21、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，具有很強(qiáng)的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強(qiáng)，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果22、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲(chǔ)能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動(dòng)性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性23、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線，降低運(yùn)輸成本B.利用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)分揀和識(shí)別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求24、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮25、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望26、人工智能中的情感計(jì)算旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類的情感。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)用戶的語音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關(guān)于情感計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調(diào)、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.情感計(jì)算的準(zhǔn)確性完全取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結(jié)合了語音、文本、面部表情等多種信息源27、在人工智能的自動(dòng)駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信28、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測異常行為B.自動(dòng)識(shí)別人員身份C.預(yù)測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題29、在人工智能的語音處理領(lǐng)域，語音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語音。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成30、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈控制，減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個(gè)對(duì)抗自編碼器（AAE），用于數(shù)據(jù)的生成和特征提取，分析其在降維方面的效果。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于注意力機(jī)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)，分析注意力機(jī)制的作用。3、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)圖像生成模型，根據(jù)給定的描述生成相應(yīng)的圖像。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的模型，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播進(jìn)行預(yù)測。研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)傳播的影響。5、（本題5分）借助Scikit-learn庫中的聚類算法（如K-Means或DBSCAN），對(duì)一組高維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。