上海震旦職業(yè)學(xué)院《人工智能導(dǎo)論實踐》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)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是2、在人工智能的發(fā)展中，機器學(xué)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(xué)習來預(yù)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(xué)習算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復(fù)雜度和預(yù)測的準確性等因素。以下哪種機器學(xué)習算法可能最適合這個任務(wù)？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預(yù)測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進行預(yù)測C.支持向量機算法，尋找最優(yōu)分類超平面進行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類3、在人工智能的研究中，強化學(xué)習被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設(shè)一個智能機器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學(xué)習算法能夠使機器人更快地學(xué)習到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法4、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，常常結(jié)合使用以提高分割效果5、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，感知模塊負責對周圍環(huán)境進行理解。假設(shè)要實現(xiàn)對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器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)練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計算平臺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于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要7、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起。假設(shè)要開發(fā)一個智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，以下關(guān)于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習進度和特點，提供個性化的學(xué)習方案B.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學(xué)生無需與教師進行交流C.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學(xué)生的學(xué)習態(tài)度和習慣無關(guān)D.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護問題8、當利用人工智能技術(shù)進行股票市場的預(yù)測時，需要綜合考慮多種因素，如公司財務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標、市場情緒等。在這種復(fù)雜的場景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強化學(xué)習C.遺傳算法D.模糊邏輯9、在計算機視覺中，以下哪種任務(wù)需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.圖像生成10、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評估一個圖像分類模型的性能，以下關(guān)于評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨立，沒有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題，對于多分類問題沒有作用11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進行疾病診斷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量12、人工智能中的異常檢測技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性13、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學(xué)習算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠預(yù)測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財務(wù)報表等信息。以下關(guān)于選擇機器學(xué)習算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.采用復(fù)雜的深度學(xué)習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣14、假設(shè)在一個智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中，需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預(yù)測病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機器學(xué)習模型D.以上都是15、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16、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(xué)習模型在圖像識別中總是能夠自動學(xué)習到最有效的特征，無需人工干預(yù)特征設(shè)計C.對于復(fù)雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學(xué)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17、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設(shè)一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監(jiān)測和改進18、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進行分析19、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動撰寫新聞報道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語法和語義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型B.強化學(xué)習中的獎勵機制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用20、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析21、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設(shè)我們要評估一個智能客服的性能，以下關(guān)于評估指標的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準確性B.響應(yīng)的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復(fù)雜程度22、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進行人工干預(yù)23、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個機器人通過學(xué)習來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機器人學(xué)習的描述，正確的是：（）A.機器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對所有可能的情況，無需學(xué)習能力B.強化學(xué)習是機器人學(xué)習的唯一有效方法，其他學(xué)習方法不適用C.機器人在學(xué)習過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進自己的行為D.機器人的學(xué)習能力受到硬件限制，無法達到與人類相似的學(xué)習效果24、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習方法B.深度學(xué)習中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進25、人工智能中的深度學(xué)習模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標注的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習模型，選擇傳統(tǒng)的機器學(xué)習算法26、人工智能中的強化學(xué)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(xué)習在復(fù)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(xué)習的不確定性27、圖像識別是人工智能的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實時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，哪一項是錯誤的？（）A.深度學(xué)習算法在圖像識別中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習圖像的特征B.圖像識別系統(tǒng)需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提高識別準確率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，就無需再進行更新和改進，可以一直準確識別各種新的圖像28、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)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下哪個方面是需要重點考慮的？（）A.事件的時間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評估D.以上都是29、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境中準確識別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術(shù)，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學(xué)習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比30、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習算法，識別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習和更新不良信息的模式，提高過濾的準確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴格程度和用戶體驗，避免誤判正常內(nèi)容二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）模型，對音頻信號數(shù)據(jù)進行分類，如區(qū)分不同類型的樂器演奏聲音。分析模型的訓(xùn)練過程和性能表現(xiàn)。2、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進行文本情感分析，對產(chǎn)品評論進行情感分類，了解用戶對產(chǎn)品的滿意度。3、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測股票價格的走勢。要求對歷史股票數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程和劃分訓(xùn)練集與測試集。選擇合適的激活函數(shù)和優(yōu)化器，訓(xùn)練模型并評估其在未來一段時間內(nèi)的預(yù)測準確性。4、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學(xué)習的物流路徑優(yōu)化模型，降低運輸成本和時間。5、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習模型，實現(xiàn)對工業(yè)零件的