南陽職業(yè)學院《人工智能系統(tǒng)綜合設(shè)計實踐》2023-2024學年第二學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁南陽職業(yè)學院《人工智能系統(tǒng)綜合設(shè)計實踐》

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、在人工智能的模型訓練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓練一個用于預測房價的人工智能模型，以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好；欠擬合則相反B.模型越復雜，越不容易出現(xiàn)過擬合問題，因此應該盡量增加模型的復雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合，而增加訓練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)和訓練過程無關(guān)2、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務D.主動引導用戶進行交流3、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關(guān)于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征4、在一個利用人工智能進行供應鏈優(yōu)化的項目中，例如預測需求、優(yōu)化庫存管理和物流路徑規(guī)劃，以下哪種能力是人工智能系統(tǒng)需要具備的關(guān)鍵特性？（）A.大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力B.動態(tài)適應能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是5、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)我們要利用深度學習模型診斷肺部CT影像中的結(jié)節(jié)，以下關(guān)于模型訓練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數(shù)據(jù)獲得準確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估6、在一個利用人工智能進行自動化文本分類的項目中，例如將新聞文章分類為不同的主題，為了提高分類的準確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復雜的分類算法C.對文本進行更精細的預處理D.以上都是7、在人工智能的藥物研發(fā)中，機器學習可以輔助藥物分子的設(shè)計和篩選。假設(shè)要開發(fā)一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機器學習方法可能最有助于找到潛在的有效分子結(jié)構(gòu)？（）A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強化學習8、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中，當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復雜的問題時，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析9、深度學習作為一種強大的人工智能技術(shù)，在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于深度學習在該任務中的描述，哪一項是不正確的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像特征提取和分類，能有效識別動物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的標注圖像數(shù)據(jù)進行訓練，以提高識別準確率C.通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以優(yōu)化圖像識別模型的性能D.深度學習模型一旦訓練完成，就無需再進行優(yōu)化和改進，能夠始終保持高精度10、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多需要思考的問題。假設(shè)一個基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡歷和面試表現(xiàn)進行篩選。以下關(guān)于這種系統(tǒng)可能帶來的潛在問題，哪一項是最值得關(guān)注的？（）A.系統(tǒng)可能會因為數(shù)據(jù)偏差而對某些群體產(chǎn)生不公平的篩選結(jié)果B.系統(tǒng)的決策過程過于透明，導致企業(yè)招聘策略被競爭對手輕易了解C.系統(tǒng)可能會過于依賴簡歷信息，而忽略了候選人的實際能力和潛力D.系統(tǒng)的運行成本過高，對企業(yè)造成經(jīng)濟負擔11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用日益廣泛，假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細微模式和特征，提高診斷的準確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生，獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補充信息，幫助醫(yī)生做出更全面和準確的診斷12、在人工智能的文本生成任務中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?3、在人工智能的自然語言生成任務中，預訓練語言模型如GPT-3取得了顯著進展。假設(shè)要使用預訓練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預訓練模型B.對模型進行微調(diào)C.設(shè)計輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量14、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學習模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學習決策模式C.隨機決策，根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關(guān)注自身車輛的狀態(tài)15、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術(shù)，旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓練一個人工智能模型，但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么，聯(lián)邦學習是如何實現(xiàn)這一目標的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務器進行訓練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨立訓練模型16、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預B.人工智能算法能夠在所有復雜的交通場景中做出完美的決策，不會出現(xiàn)錯誤C.自動駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過深度學習算法進行實時的環(huán)境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患17、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評估一個深度學習模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個指標是最重要的？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性18、人工智能在教育領(lǐng)域的應用逐漸增多，例如個性化學習、智能輔導系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應用的說法，錯誤的是（）A.可以根據(jù)學生的學習情況和特點，為其提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學生的學習狀態(tài)，及時給予反饋和指導C.人工智能在教育領(lǐng)域的應用可以完全取代教師的作用，實現(xiàn)教育的自動化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量，但也需要關(guān)注學生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題19、在人工智能的機器翻譯任務中，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20、在人工智能的發(fā)展中，機器學習是一個重要的分支。假設(shè)一個醫(yī)療團隊想要利用機器學習來預測某種疾病的發(fā)病風險，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學習算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復雜度和預測的準確性等因素。以下哪種機器學習算法可能最適合這個任務？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進行預測C.支持向量機算法，尋找最優(yōu)分類超平面進行分類預測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類21、人工智能在物流領(lǐng)域的應用能夠提高物流效率和服務質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求22、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23、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24、在人工智能的強化學習應用中，比如訓練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學習效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設(shè)計B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復雜度D.以上都是25、當利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是26、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題受到越來越多的關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮大規(guī)模部署自動駕駛汽車。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，哪一項是錯誤的？（）A.自動駕駛汽車在面臨道德困境時，如選擇保護乘客還是行人，需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應用可能導致部分工作崗位的消失，但同時也會創(chuàng)造新的就業(yè)機會C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來便利和效率，就無需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應用中需要重點關(guān)注的倫理問題，需要采取措施保護用戶的個人信息27、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓練效果28、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關(guān)于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當前的動作和獎勵29、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理30、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標至關(guān)重要。以下關(guān)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(guān)D.可以結(jié)合多個評估指標來全面評估模型的性能二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）對圖像數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，比較與傳統(tǒng)方法的性能差異。2、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于膠囊網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型，并使用遷移學習技術(shù)加快訓練速度，評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。3、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)，對小說進行情節(jié)分析和人物關(guān)系抽取。構(gòu)建故事框架，輔助文學創(chuàng)作和研究。4、（本題5分）使用機器學習算法對一組圖像進行分類，如將動物圖片分為不同的種類，包括數(shù)據(jù)預處理、模型選擇和訓練、評估等步驟。5、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個機器人的路徑規(guī)劃問題，考慮