九江職業(yè)大學《計算智能導論》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁九江職業(yè)大學《計算智能導論》

2023-2024學年第二學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30個小題，每小題1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、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內(nèi)部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分2、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進行準確推薦。假設(shè)要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用3、人工智能在氣象預測中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預測未來幾天的天氣情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對氣象數(shù)據(jù)進行標準化處理，使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對數(shù)據(jù)進行降維處理，減少計算量D.隨機打亂數(shù)據(jù)的順序，增加數(shù)據(jù)的隨機性4、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓練不穩(wěn)定等5、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓練了一個復雜的深度學習模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤6、人工智能中的強化學習算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負載和任務(wù)需求，動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標，優(yōu)化資源利用效率C.強化學習可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強化學習算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況7、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音8、在人工智能的音頻處理中，語音增強是一項重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度，以下關(guān)于語音增強技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復清晰的語音B.語音增強技術(shù)只對特定類型的噪聲有效，對復雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結(jié)合深度學習算法和聲學模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強的效果不受原始語音質(zhì)量和噪聲強度的影響9、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)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(zhì)性的幫助10、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)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(shù)作品C.人類藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能11、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，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關(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行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易12、人工智能中的強化學習在機器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎勵函數(shù)的設(shè)計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據(jù)機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現(xiàn)D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性13、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設(shè)一個城市要實施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進D.利用人工智能預測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點14、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個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，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮15、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是16、在人工智能領(lǐng)域，機器學習是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預測疾病，以下關(guān)于機器學習在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學習可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓練模型，以進行疾病預測B.無監(jiān)督學習能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學習可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學習在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預17、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機18、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、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時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)學習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.注意力機制D.混合融合19、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作品，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作，共同創(chuàng)作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術(shù)價值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(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20、在人工智能的語音識別領(lǐng)域，假設(shè)要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標準的語音進行訓練，就能應(yīng)對各種復雜情況B.增加訓練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達到100%的準確率，無需進一步改進21、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點，能夠提供更準確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求22、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡(luò)傳聞23、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學習技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風險24、圖像識別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設(shè)計C.對于復雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響25、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗進行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)26、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結(jié)果，不考慮準確性27、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準確決策的基礎(chǔ)B.深度學習算法可以識別道路標志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對突發(fā)情況的能力和冗余機制28、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機器翻譯模型，以下關(guān)于機器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結(jié)構(gòu)和語義D.機器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關(guān)29、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響30、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓練一個用于預測股票價格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說法，哪一項是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對數(shù)據(jù)進行預處理和清洗二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助Python的強化學習框架，讓智能體學習玩一個簡單的游戲（如貪吃蛇或FlappyBird）。設(shè)計合適的獎勵機制和狀態(tài)表示，觀察智能體的游戲水平提升過程。2、（本題5分）利用TensorFlow構(gòu)建一個異常檢測模型，對工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)中的異常值進行檢測，如設(shè)備故障、生產(chǎn)流程異常等。分析模型的檢測靈敏度和誤報率，研究如何提高模型對復雜異常模式的識別能力。3、（本題5分）使用機器學習算法對醫(yī)療圖像進行分析，如檢測疾病、分割病灶等，輔助醫(yī)生進行診斷。4、（本題5分）在Python中，運用蝙蝠算法解決一個旅行商問題（TSP），分析算法的搜索策略和優(yōu)化結(jié)果。5、（本題5分）使用Python的Open