廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院《人工智能及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的期望輸出B.常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無(wú)法處理2、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(wèn)題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問(wèn)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(yǔ)言模型B.基于模板的回答生成C.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要3、在人工智能的模型評(píng)估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見(jiàn)指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問(wèn)題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類結(jié)果D.以上都是4、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來(lái)，以下關(guān)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(jiǎn)單快速，但對(duì)復(fù)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(guò)度分割C.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對(duì)噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，常常結(jié)合使用以提高分割效果5、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車(chē)輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是6、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類型的問(wèn)題，沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)7、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中需要做出決策，如避讓行人或其他車(chē)輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實(shí)時(shí)收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析8、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析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(zhǎng)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(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù)，不依賴上下文10、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒(méi)有顯著影響，系統(tǒng)可以自動(dòng)過(guò)濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異，能夠統(tǒng)一處理11、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問(wèn)題時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法12、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)13、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策問(wèn)題中，假設(shè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)面臨一個(gè)無(wú)法避免的碰撞場(chǎng)景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車(chē)制造商決定，用戶沒(méi)有參與的權(quán)利C.不同的文化和價(jià)值觀可能導(dǎo)致對(duì)自動(dòng)駕駛道德決策的不同看法D.自動(dòng)駕駛汽車(chē)的道德決策不會(huì)受到法律和社會(huì)輿論的影響14、人工智能中的異常檢測(cè)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(cè)等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下關(guān)于異常檢測(cè)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)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(cè)不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征15、自動(dòng)駕駛是人工智能的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛的描述，不正確的是（）A.自動(dòng)駕駛分為不同的級(jí)別，從輔助駕駛到完全自動(dòng)駕駛B.自動(dòng)駕駛需要依靠傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動(dòng)駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問(wèn)題16、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)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(wú)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(kāi)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(wú)害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問(wèn)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17、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型，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)中，各機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)需要集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)18、在人工智能的異常檢測(cè)任務(wù)中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對(duì)較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識(shí)別異常19、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來(lái)實(shí)現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成，它們通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程是穩(wěn)定的，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題20、在人工智能的自然語(yǔ)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21、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫(huà)作，同時(shí)具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用22、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢(shì)是？（）A.對(duì)姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強(qiáng)可解釋性23、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種新興的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像。以下關(guān)于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.生成器負(fù)責(zé)生成假樣本，判別器負(fù)責(zé)判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程非常穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題24、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的人工智能模型，但用戶對(duì)模型的決策過(guò)程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測(cè)的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量25、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗26、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的探索引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用人工智能生成音樂(lè)作品，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)大量的音樂(lè)作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂(lè)家合作，共同創(chuàng)作出獨(dú)特的音樂(lè)作品C.人工智能生成的音樂(lè)作品在藝術(shù)價(jià)值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂(lè)家的作品D.為音樂(lè)創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創(chuàng)造力27、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都有可能28、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí)，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無(wú)法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能29、深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別不同種類的動(dòng)物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動(dòng)物類別的樣本數(shù)量過(guò)少，可能會(huì)導(dǎo)致什么問(wèn)題？（）A.模型過(guò)擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高30、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)和分析，及時(shí)了解公眾對(duì)某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評(píng)論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)D.以上都是二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和計(jì)數(shù)。使用背景減除算法或光流法，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量和運(yùn)動(dòng)軌跡。2、（本題5分）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行文本自動(dòng)摘要生成，對(duì)學(xué)術(shù)論文進(jìn)行概括，方便讀者快速了解研究?jī)?nèi)容。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在具有動(dòng)態(tài)環(huán)境的游戲中學(xué)習(xí)適應(yīng)策略，分析模型的魯棒性。4、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)函數(shù)的參數(shù)，使其達(dá)到最優(yōu)值，觀察進(jìn)化過(guò)程中函數(shù)值的變化。5、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)空氣污染的來(lái)源和傳播路徑，為環(huán)境治理提供決策支持。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共