私立華聯(lián)學(xué)院《高級(jí)人工智能》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁私立華聯(lián)學(xué)院《高級(jí)人工智能》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同2、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問題，聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)3、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對(duì)于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要4、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過動(dòng)物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值5、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個(gè)銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評(píng)估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)能夠完全取代人工評(píng)估，不會(huì)出現(xiàn)任何錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)只考慮客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財(cái)務(wù)因素D.銀行不需要對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督6、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要7、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動(dòng)物類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度8、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)9、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)10、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值11、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識(shí)D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)12、在自然語言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和語義D.機(jī)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)13、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計(jì)算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別各種動(dòng)物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時(shí)提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率14、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)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(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是15、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場(chǎng)所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領(lǐng)域。2、（本題5分）說明聚類算法的分類和常見算法。3、（本題5分）談?wù)勎谋痉诸惖某Ｒ娝惴ê湍Ｐ?。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用PyTorch框架，搭建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于手寫數(shù)字的識(shí)別。對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如添加噪聲、平移和旋轉(zhuǎn)等，使用Adam優(yōu)化器訓(xùn)練模型，觀察不同的卷積核大小和層數(shù)對(duì)模型性能的影響，并繪制準(zhǔn)確率曲線。2、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于自監(jiān)督圖學(xué)習(xí)（Self-SupervisedGraphLearning）的模型，對(duì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和分析。3、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配模型，例如在云計(jì)算環(huán)境中合理分配計(jì)算資源。4、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于對(duì)MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別。采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練，并在測(cè)試集上報(bào)告準(zhǔn)確率。5、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于生成式流網(wǎng)絡(luò)（