鄭州師范學(xué)院《人工智能與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法的組合在這個任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標檢測技術(shù)結(jié)合支持向量機算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機森林算法2、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個大型的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量B.模型壓縮可能會導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優(yōu)的解決方案3、強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模D.智能體的最終目標是最大化累積獎勵4、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓(xùn)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(xùn)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(xùn)練復(fù)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5、在人工智能的語音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質(zhì)相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學(xué)習(xí)的語音合成模型可以同時實現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實現(xiàn)6、當(dāng)使用人工智能進行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進行準確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機器學(xué)習(xí)算法7、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，不進行調(diào)整8、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，同時保持圖像的細節(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.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像9、在人工智能的語音合成任務(wù)中，假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學(xué)習(xí)不同情感下的語音特征C.只訓(xùn)練模型生成單一的語音風(fēng)格，以保證一致性D.結(jié)合聲學(xué)模型和語言模型，提高語音合成的質(zhì)量10、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理中具有潛在應(yīng)用價值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風(fēng)險，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進行信用評估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進行定期監(jiān)測和驗證11、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略12、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是錯誤的？（）A.由生成器和判別器兩個部分組成，它們通過相互對抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強，生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題13、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實C.增強現(xiàn)實D.3D打印14、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運作非常復(fù)雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行15、在人工智能的異常檢測任務(wù)中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標注的異常數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄艿姆韶?zé)任和監(jiān)管。2、（本題5分）說明約束優(yōu)化問題的處理方法。3、（本題5分）解釋人工智能在社會學(xué)中的應(yīng)用場景。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)，對電商產(chǎn)品的評論進行情感分類和觀點抽取。為商家提供產(chǎn)品改進的建議。2、（本題5分）使用TensorFlow實現(xiàn)一個圖像超分辨率模型，將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像。對圖像進行下采樣處理作為輸入，通過模型恢復(fù)出清晰的細節(jié)，評估重建圖像的質(zhì)量，如清晰度、邊緣銳利度等。3、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)樸素貝葉斯算法對文本數(shù)據(jù)進行分類。對文本進行分詞、向量化等預(yù)處理，訓(xùn)練模型并在測試集上進行評估。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的圖像生成模型，能夠控制生成圖像的顏色、形狀等特征。5、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于文本分類任務(wù)。分析注意力權(quán)重的分布，比較有