安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁安徽交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動化控制，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件，自動調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語音識別和自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約2、人工智能中的知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下哪個(gè)方面是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.事件的時(shí)間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評估D.以上都是3、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實(shí)關(guān)系B.構(gòu)建知識圖譜不需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過知識圖譜進(jìn)行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護(hù)非常容易4、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類模型應(yīng)用到一個(gè)特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大，原模型無法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進(jìn)行，不同領(lǐng)域無法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會導(dǎo)致模型過擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力5、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是6、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行自動化文本分類的項(xiàng)目中，例如將新聞文章分類為不同的主題，為了提高分類的準(zhǔn)確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復(fù)雜的分類算法C.對文本進(jìn)行更精細(xì)的預(yù)處理D.以上都是7、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評估、欺詐檢測等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶信用評估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率8、圖像識別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實(shí)時(shí)識別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會對識別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識別模型訓(xùn)練完成，就無需再進(jìn)行更新和改進(jìn)，可以一直準(zhǔn)確識別各種新的圖像9、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是10、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多值得關(guān)注的問題。假設(shè)人工智能系統(tǒng)在招聘過程中被用于篩選候選人，以下關(guān)于這種應(yīng)用的說法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.可以完全避免人為的偏見和不公平B.可能會因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差導(dǎo)致某些群體受到不公平對待C.其決策結(jié)果應(yīng)該無條件被接受和執(zhí)行D.不需要對其進(jìn)行監(jiān)管和評估11、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進(jìn)行任何處理，認(rèn)為過擬合不會影響模型性能12、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略13、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進(jìn)行簡單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像14、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，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單快速，但對復(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)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準(zhǔn)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(diǎn)，常常結(jié)合使用以提高分割效果15、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機(jī)制D.混合融合16、可解釋性是人工智能模型面臨的一個(gè)重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強(qiáng)信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異17、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響18、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個(gè)圖像分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標(biāo)時(shí)不需要考慮具體的應(yīng)用場景和需求19、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進(jìn)行調(diào)整20、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在市場競爭情報(bào)收集和分析中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能在品牌管理和市場定位中的策略。3、（本題5分）解釋人工智能在圖像壓縮和編碼中的技術(shù)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某智能保險(xiǎn)理賠評估系統(tǒng)為例，探討人工智能在理賠決策中的作用。2、（本題5分）剖析某智能民間工藝品制作工藝改進(jìn)建議系統(tǒng)中人工智能的專業(yè)度和可行性。3、（本題5分）考察某智能民間戲曲服裝搭配系統(tǒng)中人工智能的色彩和款式選擇建議。4、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能物流包裝優(yōu)化系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)貨物特性選擇合適包裝材料和方式。5、（本題5分）剖析某智能森林火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中人工智能的火