廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《計算智能》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《計算智能》

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15個小題，每小題2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、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項常見的任務(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)品的情感傾向是積極、消極還是中性?？紤]到語言的復(fù)雜性和多義性，以及評論中可能存在的諷刺、反語等情況，以下哪種方法在進行情感分析時更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過查找情感詞來判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進行建模D.人工閱讀和判斷，確保準確性2、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)了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時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)具體需求對預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進行進一步的處理和優(yōu)化3、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)行動作。假設(shè)一個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，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)4、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，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)用到一個特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機初始化訓(xùn)練5、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成6、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個因素對于提高識別準確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量7、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，對抗樣本的存在對模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個圖像識別模型容易受到對抗樣本的攻擊，導(dǎo)致錯誤的分類結(jié)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(xùn)練D.以上方法綜合運用8、人工智能中的知識圖譜用于表示實體之間的關(guān)系和知識。假設(shè)一個知識圖譜被用于智能問答系統(tǒng)，以下關(guān)于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進行更新和擴展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預(yù)C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和關(guān)系D.知識圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識表示，通用性較差9、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能10、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論11、在人工智能的語音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型，學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音12、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個金融機構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預(yù)警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機器學(xué)習(xí)算法，提高檢測的準確性和適應(yīng)性13、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(shù)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14、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是15、在一個利用人工智能進行天氣預(yù)報的系統(tǒng)中，為了提高預(yù)測的精度和時效性，以下哪個因素可能是需要重點關(guān)注和改進的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計算效率C.模型的融合和集成D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茼椖匡L(fēng)險評估中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述人工智能在智能培訓(xùn)課程設(shè)計中的技術(shù)。3、（本題5分）解釋人工智能在社會心理和行為研究中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用文化基因算法解決一個組合優(yōu)化問題。結(jié)合局部搜索和全局搜索策略，展示算法的性能。2、（本題5分）利用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強化學(xué)習(xí)的倉儲管理模型，優(yōu)化貨物存儲和檢索效率。3、（本題5分）在Python中，運用和聲搜索算法優(yōu)化一個約束優(yōu)化問題。定義和聲的生成和更新方式，展示算法的求解過程。4、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的人物動作識別，結(jié)合骨骼關(guān)鍵點檢測技術(shù)，提高動作識別的準確性。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)一個實時的人體姿態(tài)估計系統(tǒng)。能夠在視頻流中準確估計出人體的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)，為動作捕捉和運動分