新疆理工學院《人工智能的現(xiàn)代方法問題表達與求解》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《人工智能的現(xiàn)代方法問題表達與求解》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是2、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和音頻。假設要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內容的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據(jù)的標注和對齊B.模型的訓練效率C.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取D.模型的可擴展性3、在人工智能的圖像識別任務中，對抗樣本的存在對模型的安全性構成威脅。假設一個圖像識別模型容易受到對抗樣本的攻擊，導致錯誤的分類結果。以下哪種方法在提高模型對對抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強B.模型正則化C.對抗訓練D.以上方法綜合運用4、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個人電腦就能夠滿足訓練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓練復雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質性的幫助5、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜構建的描述，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.知識圖譜的結構和關系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的6、在人工智能的醫(yī)療應用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設我們要利用人工智能技術輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。那么，以下關于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項是不準確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細微模式和關聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨立做出準確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準確性D.需要結合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識進行綜合判斷7、在人工智能的對話系統(tǒng)中，假設需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復。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（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）捕捉序列信息B.只關注當前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統(tǒng)計分析D.隨機生成回復，不依賴上下文8、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結合使用以提高分割效果9、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。以下關于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務B.計算機視覺技術可以應用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學習算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術的發(fā)展10、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大潛力。假設要利用人工智能技術實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(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)驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應用效果有限D.安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高11、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個研究熱點。假設開發(fā)了一個用于信用評估的人工智能模型，以下關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.對模型的內部結構和參數(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、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設我們已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下關于遷移學習的說法，哪一項是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調整B.只需要對模型的最后幾層進行重新訓練C.遷移學習一定能提高新任務的性能D.原模型的架構和新任務必須完全相同13、自然語言處理是人工智能的重要領域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務。假設要構建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復雜因素。以下哪種技術或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯（NMT）D.詞袋模型14、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術可能對于實時處理和準確識別起到重要作用？（）A.快速目標檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是15、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關于強化學習算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在金融行業(yè)的創(chuàng)新應用。2、（本題5分）簡述人工智能在客戶滿意度調查和反饋處理中的應用。3、（本題5分）解釋異常檢測在數(shù)據(jù)分析中的方法。4、（本題5分）簡述人工智能在社會信任和合作機制建設中的貢獻。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強化學習的智能客服模型，能夠準確理解用戶問題并提供滿意回答。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的文本生成模型。能夠生成自然流暢、有邏輯的文本內容。3、（本題5分）在TensorFlow中，構建一個深度強化學習模型（如A2C或DDPG），控制一個機器人在模擬環(huán)境中完成特定的任務，如抓取物體或行走。觀察模型的訓練效果和機器人的行為表現(xiàn)。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個深度信念網(wǎng)絡（DBN）對圖像數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，比較與傳統(tǒng)方法的性能差異。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構建一個基于強化學習的自動駕駛汽車控制模型。在模擬環(huán)境中訓練汽車學會遵守交通規(guī)則，安全行駛。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能珠寶鑒定系統(tǒng)為