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)云南工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能計(jì)算》

2023-2024學(xué)年第一學(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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個(gè)因素對(duì)于提高識(shí)別準(zhǔn)確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量2、當(dāng)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)時(shí)，需要綜合考慮多種因素，如公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)情緒等。在這種復(fù)雜的場(chǎng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)C.遺傳算法D.模糊邏輯3、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置4、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來(lái)了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)家電的智能控制和自動(dòng)化運(yùn)行，根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置B.通過(guò)語(yǔ)音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測(cè)C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級(jí)階段，功能較為單一，無(wú)法滿足用戶的多樣化需求5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測(cè)腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問(wèn)題可能是需要重點(diǎn)解決的？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是6、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)7、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會(huì)引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)的爭(zhēng)議？（）A.基于已有作品的風(fēng)格進(jìn)行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術(shù)作品C.人類藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能8、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是9、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種熱門的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器組成，它們相互競(jìng)爭(zhēng)，共同提高生成效果B.生成器的目標(biāo)是盡量使生成的圖像與真實(shí)圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如音頻生成10、在人工智能的異常檢測(cè)任務(wù)中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對(duì)較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測(cè)？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識(shí)別異常11、在人工智能的自然語(yǔ)言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望12、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)重要的任務(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)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進(jìn)行情感分析時(shí)，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過(guò)查找預(yù)定義的情感詞來(lái)判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動(dòng)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動(dòng)化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，如支持向量機(jī)（SVM）13、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問(wèn)題時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法14、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15、在人工智能的音頻處理中，語(yǔ)音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語(yǔ)音的清晰度，以下關(guān)于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語(yǔ)音B.語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無(wú)能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語(yǔ)音信息D.語(yǔ)音增強(qiáng)的效果不受原始語(yǔ)音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響16、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問(wèn)題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別17、在人工智能的智能客服應(yīng)用中，需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問(wèn)題。假設(shè)用戶的問(wèn)題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術(shù)問(wèn)題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問(wèn)題庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡(jiǎn)單的問(wèn)題D.對(duì)復(fù)雜問(wèn)題直接拒絕回答18、人工智能中的弱人工智能和強(qiáng)人工智能是兩個(gè)不同的概念。假設(shè)我們?cè)谟懻撊斯ぶ悄艿陌l(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強(qiáng)人工智能的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強(qiáng)人工智能目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù)，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵在于計(jì)算能力19、假設(shè)在一個(gè)智能工廠的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)，需要利用人工智能技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，以下哪種圖像分析技術(shù)和模型可能會(huì)被采用？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)C.基于特征工程的分類模型D.以上都是20、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要21、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更準(zhǔn)確的車輛狀態(tài)估計(jì)B.簡(jiǎn)單地將各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，自動(dòng)學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重22、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡(jiǎn)單的句子生成開(kāi)始，逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗(yàn)知識(shí)或語(yǔ)言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)D.引入對(duì)抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性23、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題受到越來(lái)越多的關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮大規(guī)模部署自動(dòng)駕駛汽車。以下關(guān)于人工智能倫理問(wèn)題的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.自動(dòng)駕駛汽車在面臨道德困境時(shí)，如選擇保護(hù)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(yīng)用可能導(dǎo)致部分工作崗位的消失，但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來(lái)便利和效率，就無(wú)需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會(huì)影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應(yīng)用中需要重點(diǎn)關(guān)注的倫理問(wèn)題，需要采取措施保護(hù)用戶的個(gè)人信息24、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件，自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約25、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(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別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問(wèn)題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）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26、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是27、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能語(yǔ)音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語(yǔ)音信號(hào)的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)28、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，算法的創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要設(shè)計(jì)一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計(jì)的原則，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.高效性B.可擴(kuò)展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性29、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類分析D.以上都有可能30、在人工智能的語(yǔ)音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語(yǔ)音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點(diǎn)和情感表達(dá)，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型，學(xué)習(xí)語(yǔ)音特征B.使用固定的語(yǔ)音模板，進(jìn)行簡(jiǎn)單組合C.隨機(jī)生成語(yǔ)音的音調(diào)和語(yǔ)速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語(yǔ)音二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的人物動(dòng)作識(shí)別和分類。例如區(qū)分跑步、跳躍、行走等動(dòng)作，結(jié)合姿態(tài)估計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)。2、（本題5分）使用Python的PyTorch庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）模型，對(duì)音頻信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，如區(qū)分不同類型的樂(lè)器演奏聲音。分析模型的訓(xùn)練過(guò)程和性能表現(xiàn)。3、（本題5分）使用PyTorch構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)編碼器（Autoencoder），對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu)。分析壓縮后的圖像質(zhì)量，調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)以提高重構(gòu)的準(zhǔn)確性。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的嶺回歸算法，對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，預(yù)測(cè)環(huán)境參數(shù)的變化。分析數(shù)據(jù)的噪聲和相關(guān)性對(duì)模型性能的影響，評(píng)估模型在不同環(huán)境條件下的預(yù)測(cè)精度和可靠性。5、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語(yǔ)言生成模型，