常州工業(yè)職業(yè)技術學院《智能系統(tǒng)軟件工程》2024-2025學年第一學期期末試卷_第1頁
常州工業(yè)職業(yè)技術學院《智能系統(tǒng)軟件工程》2024-2025學年第一學期期末試卷_第2頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共2頁常州工業(yè)職業(yè)技術學院《智能系統(tǒng)軟件工程》2024-2025學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個小題,每小題2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、在人工智能的模型評估中,需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型,以下關于模型評估指標的描述,正確的是:()A.準確率是唯一重要的評估指標,其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集,準確率可能會產(chǎn)生誤導,應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關,與數(shù)據(jù)分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求2、人工智能中的自動推理技術在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設我們要證明一個復雜的數(shù)學定理,使用自動推理系統(tǒng)。那么,關于自動推理,以下哪一項是不正確的?()A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實進行推導B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對于復雜問題可能會面臨計算復雜性的挑戰(zhàn)D.其結(jié)果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準確性3、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中,假設要為用戶提供個性化的推薦服務,以下關于推薦算法的描述,正確的是:()A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為,不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點,能夠提供更準確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性,無法滿足所有用戶的需求4、情感計算是人工智能的一個新興領域,旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設要開發(fā)一個能夠識別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關于情感計算的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過分析語音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計算的應用可以包括心理咨詢、客戶服務等領域C.目前的情感計算技術已經(jīng)能夠準確無誤地識別和理解所有復雜的人類情感D.情感模型的訓練需要大量標注了情感標簽的數(shù)據(jù)5、在人工智能的發(fā)展歷程中,機器學習作為重要的分支取得了顯著的成果。假設要開發(fā)一個能夠自動識別手寫數(shù)字的系統(tǒng),需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學習特征和模式。以下哪種機器學習算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢,同時能夠適應不同的書寫風格和變形?()A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)D.支持向量機(SVM)6、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關于人工智能模型可解釋性的敘述,不正確的是()A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果,增強信任B.一些復雜的深度學習模型,如深度神經(jīng)網(wǎng)絡,往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性,可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應用都是同等重要的,不存在優(yōu)先級的差異7、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜,以下關于知識圖譜構建的描述,正確的是:()A.可以隨意收集和整合信息,無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結(jié)構和關系定義不重要,只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關聯(lián),以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構建完成,就無需更新和維護,因為知識是固定不變的8、隨著人工智能技術的發(fā)展,倫理和社會問題也日益受到關注。假設一個人工智能系統(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用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進行分析9、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應用可以改善交通流量和安全性。假設要開發(fā)一個能夠?qū)崟r優(yōu)化交通信號燈的系統(tǒng),以下關于考慮交通狀況多樣性的方法,哪一項是最關鍵的?()A.只考慮當前道路的車流量,不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設置交通信號燈,不進行實時調(diào)整D.忽略行人的需求,只關注車輛的通行10、深度學習作為一種強大的人工智能技術,在圖像識別領域取得了顯著成果。假設要開發(fā)一個能夠識別各種動物的圖像識別系統(tǒng),以下關于深度學習在該任務中的描述,哪一項是不正確的?()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)常用于圖像特征提取和分類,能有效識別動物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的標注圖像數(shù)據(jù)進行訓練,以提高識別準確率C.通過調(diào)整網(wǎng)絡結(jié)構和參數(shù),可以優(yōu)化圖像識別模型的性能D.深度學習模型一旦訓練完成,就無需再進行優(yōu)化和改進,能夠始終保持高精度11、人工智能在自動駕駛領域有著廣闊的應用前景。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策,以下關于人工智能在自動駕駛中的描述,哪一項是不正確的?()A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準確決策的基礎B.深度學習算法可以識別道路標志、行人和其他車輛,輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復雜的路況下做出完美無誤的決策,無需人類干預D.為了確保安全,自動駕駛系統(tǒng)需要具備應對突發(fā)情況的能力和冗余機制12、強化學習是人工智能的一個重要分支,常用于訓練智能體做出最優(yōu)決策。假設一個智能體在一個復雜的環(huán)境中學習,以下關于強化學習的描述,正確的是:()A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習,不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數(shù)的設計對智能體的學習效果沒有影響,只要有足夠的訓練時間就能學會最優(yōu)策略C.強化學習算法能夠保證智能體在有限的時間內(nèi)找到絕對最優(yōu)的決策策略D.智能體在學習過程中會不斷調(diào)整策略以最大化累積獎勵13、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設一個招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡歷,以下哪種情況可能違反倫理原則?()A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗進行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)14、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設要構建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng),需要考慮以下幾個方面。以下關于提高回答準確性的方法,哪一項是最重要的?()A.建立一個龐大的知識庫,涵蓋各種常見問題和答案B.運用自然語言生成技術,生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋,對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進D.使用多種語言模型進行融合,提高回答的多樣性15、在人工智能的語音情感識別中,以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性?()A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)談談人工智能的可解釋性和透明度。2、(本題5分)說明人工智能在教育公平和普及中的貢獻。3、(本題5分)解釋生成對抗網(wǎng)絡的原理和應用。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用自然語言處理技術進行文本糾錯,對輸入的文本進行錯誤檢測和糾正,提高文本質(zhì)量。2、(本題5分)運用Python中的OpenCV庫,實現(xiàn)對視頻中的車牌識別,包括車牌定位、字符分割和識別等步驟。3、(本題5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。提取交易的特征,如金額、時間、地點等,調(diào)整SVM的核函數(shù)和參數(shù),評估模型的檢測準確率和誤報率。4、(本題5分)利用Python中的Keras庫,搭建一個基于強化學習的自動駕駛模型,在模擬環(huán)境中訓練智能體學會安全駕駛。5、(本題5分)使用Python的Scikit-learn庫,實現(xiàn)AdaBoost算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類,調(diào)整迭代次數(shù)等參數(shù)觀察

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