酒泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院《智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)酒泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)導(dǎo)論》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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、人工智能中的專(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)，需要將專(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專(zhuān)家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專(zhuān)家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需要大量的時(shí)間和專(zhuān)業(yè)知識(shí)D.專(zhuān)家系統(tǒng)一旦開(kāi)發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)2、在人工智能的模型評(píng)估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上調(diào)整超參數(shù)，在測(cè)試集上評(píng)估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測(cè)試集上評(píng)估性能D.多次使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型，以確保結(jié)果的可靠性3、在人工智能的語(yǔ)音合成任務(wù)中，假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，包括不同的口音和情感B.引入情感標(biāo)簽，讓模型學(xué)習(xí)不同情感下的語(yǔ)音特征C.只訓(xùn)練模型生成單一的語(yǔ)音風(fēng)格，以保證一致性D.結(jié)合聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，提高語(yǔ)音合成的質(zhì)量4、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類(lèi)型的問(wèn)題，沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)5、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)療診斷中做出了關(guān)鍵決策，但無(wú)法解釋其決策的依據(jù)。這可能會(huì)帶來(lái)哪些潛在的風(fēng)險(xiǎn)？（）A.醫(yī)生可能無(wú)法信任模型的結(jié)果B.模型的準(zhǔn)確率可能會(huì)下降C.模型的訓(xùn)練時(shí)間可能會(huì)增加D.模型的復(fù)雜度可能會(huì)降低6、在人工智能的文本分類(lèi)任務(wù)中，類(lèi)別不平衡是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類(lèi)別的樣本，而其他類(lèi)別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類(lèi)別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類(lèi)別的分類(lèi)性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用7、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂(lè)或繪畫(huà)作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術(shù)創(chuàng)作過(guò)程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意，完全可以與人類(lèi)藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類(lèi)藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論8、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動(dòng)問(wèn)題是指在新用戶(hù)或新物品加入時(shí)缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個(gè)新上線電商平臺(tái)的冷啟動(dòng)問(wèn)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(mén)商品的推薦C.基于用戶(hù)社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用9、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論，以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性?？紤]到語(yǔ)言的復(fù)雜性和多義性，以及評(píng)論中可能存在的諷刺、反語(yǔ)等情況，以下哪種方法在進(jìn)行情感分析時(shí)更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過(guò)查找情感詞來(lái)判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來(lái)判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行建模D.人工閱讀和判斷，確保準(zhǔn)確性10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種任務(wù)需要對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類(lèi)？（）A.圖像分類(lèi)B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像分割D.圖像生成11、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿(mǎn)障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時(shí)避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)效果沒(méi)有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無(wú)需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好12、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語(yǔ)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(yǔ)法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問(wèn)題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒(méi)有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類(lèi)寫(xiě)作水平相當(dāng)?shù)奈恼?3、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類(lèi)任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無(wú)需任何調(diào)整B.只需要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同14、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，例如為用戶(hù)推薦個(gè)性化的電影或音樂(lè)，以下哪種技術(shù)可能有助于提高推薦的準(zhǔn)確性和新穎性？（）A.協(xié)同過(guò)濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是15、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測(cè)和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴(lài)性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗(yàn)證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實(shí)際情況，追求高準(zhǔn)確率16、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)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(guò)估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來(lái)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(guò)多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值17、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語(yǔ)音的聲學(xué)特征，語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性18、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗(yàn)報(bào)告等。在這個(gè)過(guò)程中，以下哪個(gè)環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴(lài)性19、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測(cè)試集上性能很差。為了緩解過(guò)擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是20、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。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)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無(wú)需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能培訓(xùn)需求分析中的技術(shù)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在建筑設(shè)計(jì)和規(guī)劃中的可能性。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新成果評(píng)估中的技術(shù)。4、（本題5分）說(shuō)明人工智能在社會(huì)發(fā)展綜合評(píng)估和決策支持中的作用。5、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在社會(huì)發(fā)展未來(lái)展望和挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)中的策略。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行傳統(tǒng)建筑風(fēng)格融合創(chuàng)新的案例，分析其創(chuàng)新點(diǎn)和文化適應(yīng)性。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能瑜伽姿勢(shì)指導(dǎo)系統(tǒng)，探討其如何通過(guò)圖像識(shí)別糾正姿勢(shì)。3、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的自動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目，討論其在感知、決策和控制方面所采用的技術(shù)，以及面臨的法律和道德挑戰(zhàn)。4、（本題5分）以某智能水質(zhì)凈化系統(tǒng)為例，探討人工智能在運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化和故障預(yù)警中的應(yīng)用。5、（本題5分）剖析某智能民間音樂(lè)文化傳承路徑規(guī)劃系統(tǒng)中人工智能的規(guī)劃合理性和可操作性。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Python中的