渤海石油職業(yè)學院《機器人與人工智能》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《機器人與人工智能》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用2、當利用人工智能進行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)和趨勢預測D.以上都是3、在人工智能的發(fā)展中，機器學習是一個重要的分支。假設一個醫(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4、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權利C.不同的文化和價值觀可能導致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響5、人工智能中的元學習技術旨在讓模型能夠快速適應新的任務和數(shù)據(jù)分布。假設要開發(fā)一個能夠在不同領域的小樣本學習任務中表現(xiàn)良好的元學習模型，以下哪種元學習方法在泛化能力和學習效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學習B.基于優(yōu)化的元學習C.基于度量的元學習D.以上方法結合使用6、在人工智能的語音識別任務中，噪聲環(huán)境會對識別準確率產生顯著影響。假設要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復雜的聲學模型C.優(yōu)化語音信號的預處理D.提高麥克風的質量7、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎技術之一。假設要對大量文本進行處理和分析。以下關于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞向量可以將單詞轉換為數(shù)值向量，便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達能力越強，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進行更新和優(yōu)化8、在人工智能的知識圖譜構建中，例如整合多個領域的知識并建立關聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術B.信息抽取和實體識別C.關系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是9、人工智能在農業(yè)領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農田中的病蟲害情況，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和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡結合隨機森林算法10、在人工智能的應用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標注的質量至關重要。假設要為圖像識別任務進行數(shù)據(jù)標注，以下關于數(shù)據(jù)標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數(shù)據(jù)標注，但需要進行質量控制C.數(shù)據(jù)標注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響11、在人工智能的圖像增強技術中，目的是提高圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關于圖像增強的方法，哪一項是不準確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲12、在人工智能的模型評估中，假設已經有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓練集上訓練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結果的可靠性13、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）具有強大的生成能力。假設使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，哪一項是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.GAN可以學習到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質量和真實性上可以與真實拍攝的圖像完全無法區(qū)分D.調整GAN的網(wǎng)絡結構和訓練參數(shù)可以影響生成圖像的效果14、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是15、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是16、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因為其基于大數(shù)據(jù)的分析結果更準確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數(shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結果不受數(shù)據(jù)質量和算法選擇的影響17、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關重要。以下關于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)特點，需要根據(jù)具體情況進行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計算效率和模型性能，例如通過調整參數(shù)、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢D.一旦選擇了一種算法，就不能再進行更改和優(yōu)化，否則會影響模型的穩(wěn)定性18、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。假設我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息19、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于獎勵函數(shù)的設計，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，增加學習的不確定性20、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果。以下關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)進行預處理，消除可能導致偏差的因素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)測和改進二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能績效激勵機制設計中的方法。2、（本題5分）簡述語義理解在自然語言處理中的難點。3、（本題5分）簡述人工智能在智能質量標準制定中的技術。4、（本題5分）說明蒙特卡羅樹搜索在游戲中的應用。5、（本題5分）談談人工智能在天文觀測中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的欺詐檢測系統(tǒng)，如在金融交易中的應用，分析其如何識別異常模式和降低風險。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫作品銷售預測系統(tǒng)，討論其如何預測繪畫作品的銷售情況。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫教學反饋系統(tǒng)，討論其如何針對學生作品提供改進意見。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能舞蹈作品受眾分析系統(tǒng)，分析其如何分析舞蹈作品的受眾群體。5、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能餐飲推薦系統(tǒng)，分析其如何根據(jù)用戶口味和飲食偏好提供建議。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用Scikit-learn中的支持向量機（SVM）算法，對信用卡交易數(shù)據(jù)進行欺詐檢測。提取交易