昭通職業(yè)學(xué)院《智能技術(shù)概論》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)昭通職業(yè)學(xué)院

《智能技術(shù)概論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計(jì)算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和語(yǔ)速的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.特征提取是語(yǔ)音識(shí)別中的關(guān)鍵步驟，用于將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型共同作用，提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于背景噪音和多人同時(shí)說(shuō)話的場(chǎng)景能夠輕松應(yīng)對(duì)，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能3、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來(lái)增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無(wú)論資源如何有限，都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮4、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解。在這個(gè)過(guò)程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說(shuō)法哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.可以通過(guò)對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時(shí)效果都很好D.詞向量的計(jì)算可以基于單詞的上下文信息5、人工智能中的異常檢測(cè)在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測(cè)等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下關(guān)于異常檢測(cè)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)模型的方法B.基于聚類(lèi)的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測(cè)不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征6、在人工智能的文本分類(lèi)任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類(lèi)，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容7、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個(gè)特定領(lǐng)域構(gòu)建知識(shí)圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報(bào)告，確保知識(shí)的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來(lái)源，不進(jìn)行篩選和評(píng)估8、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)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(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開(kāi)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(píng)估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進(jìn)行人工干預(yù)9、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的關(guān)聯(lián)關(guān)系，無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.聚類(lèi)分析可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)分為不同的類(lèi)別，但類(lèi)別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中通常單獨(dú)使用，不需要結(jié)合其他方法10、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中，例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會(huì)發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機(jī)制C.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是11、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語(yǔ)境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性12、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.卷積層通過(guò)卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，CNN的性能一定會(huì)不斷提高D.可以通過(guò)調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)優(yōu)化CNN的性能13、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(gè)大型的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項(xiàng)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(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡，找到最優(yōu)的解決方案14、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問(wèn)題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)15、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來(lái)生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無(wú)法生成復(fù)雜的自然圖像二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述語(yǔ)義理解在自然語(yǔ)言處理中的難點(diǎn)。2、（本題5分）解釋金融領(lǐng)域中人工智能的作用。3、（本題5分）說(shuō)明人工智能在消費(fèi)者行為分析和市場(chǎng)細(xì)分中的方法。4、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領(lǐng)域。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的語(yǔ)言翻譯模型，將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。使用大規(guī)模的平行語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，評(píng)估翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性，并與傳統(tǒng)的機(jī)器翻譯方法進(jìn)行比較。2、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在一個(gè)簡(jiǎn)單的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)的行動(dòng)策略。設(shè)置合適的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和環(huán)境參數(shù)，訓(xùn)練模型并觀察智能體的學(xué)習(xí)效果。3、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，用于圖像特征提取，通過(guò)下游任務(wù)評(píng)估特征的有效性。4、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)氣候變化的趨勢(shì)和影響，為應(yīng)對(duì)氣候變化提供決策支持。5、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫(kù)，運(yùn)用IsolationForest算法對(duì)一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值檢測(cè)。通過(guò)對(duì)比不同的異常檢測(cè)算法，確定最適合該數(shù)據(jù)集的方法。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、