漳州城市職業(yè)學院《計算智能與模式識別》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁漳州城市職業(yè)學院《計算智能與模式識別》

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、人工智能在語音識別領域取得了重大進展。假設要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關于語音識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.聲學模型用于分析語音的聲學特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡在語音識別中能夠提高識別準確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達到100%的準確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進行訓練，可以提升系統(tǒng)的適應性2、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標至關重要。以下關于人工智能模型評估指標的描述，不準確的是（）A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務的評估C.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應用場景無關D.可以結(jié)合多個評估指標來全面評估模型的性能3、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態(tài)信息來準確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析4、在人工智能的應用場景中，比如醫(yī)療診斷領域，要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準確預測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預測，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復雜度C.計算資源的多少D.模型的訓練時間5、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。以下關于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務D.仍需要不斷改進和優(yōu)化，以提高回答的準確性和滿意度6、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像7、在人工智能的藝術創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關于作品原創(chuàng)性和版權的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能8、在人工智能的文本分類任務中，假設要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下關于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）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，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結(jié)構特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內(nèi)容9、人工智能中的知識圖譜技術可以將實體、關系和屬性以圖的形式表示，為智能應用提供豐富的語義信息。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關鍵？（）A.自然語言處理技術B.圖像識別技術C.音頻處理技術D.以上技術綜合運用10、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的訓練和性能有著重要的影響。以下關于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學習到更準確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，可以減少噪聲和錯誤C.即使數(shù)據(jù)量較少，通過巧妙的算法設計和模型架構，也能訓練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標注工作對于監(jiān)督學習非常重要，準確的標注能夠提高模型的學習效果11、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎技術之一。假設要對大量文本進行處理和分析。以下關于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）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)進行更新和優(yōu)化12、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯(lián)邦學習的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學習中，各機構的數(shù)據(jù)需要集中到一個中心服務器進行統(tǒng)一訓練B.聯(lián)邦學習能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練C.聯(lián)邦學習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結(jié)構D.聯(lián)邦學習過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風險13、人工智能在教育領域的應用逐漸興起。假設要開發(fā)一個智能輔導系統(tǒng)，以下關于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導系統(tǒng)能夠根據(jù)每個學生的學習進度和特點，提供個性化的學習方案B.智能輔導系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學生無需與教師進行交流C.智能輔導系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學生的學習態(tài)度和習慣無關D.智能輔導系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題14、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是15、在人工智能的強化學習中，假設環(huán)境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發(fā)式策略C.增加訓練的迭代次數(shù)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）解釋人工智能在教育領域的潛在影響。2、（本題5分）解釋目標檢測在計算機視覺中的方法。3、（本題5分）說明人工智能在災害預測和應對中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫，構建一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）模型，用于預測股票價格的走勢。對股票數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，提取特征，選擇合適的時間步長和隱藏層單元數(shù)量，訓練模型并進行預測。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個自編碼變分Bayes網(wǎng)絡，用于數(shù)據(jù)的生成和壓縮，分析模型的復雜度和性能。3、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的游戲環(huán)境中進行策略調(diào)整和優(yōu)化，提高游戲的難度和挑戰(zhàn)性。4、（本題5分）在PyTorch中，構建一個基于Transformer架構的語言翻譯模型，將一種語言翻譯成另一種語言。使用大規(guī)模的平行語料庫進行訓練，評估翻譯的準確性和流暢性，并與傳統(tǒng)的機器翻譯方法進行比較。5、（本題5分）運用Python的Keras庫，構建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像修復模型。對受損或缺失部分的圖像進行修復，恢復圖像的完整性。四、案例分