學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁天津藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《人工智能語言》2024-2025學(xué)年第一學(xué)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、在人工智能的自然語言生成任務(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，哪一項是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，并在特定任務(wù)上進行微調(diào)B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)D.引入對抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性2、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關(guān)于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征3、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設(shè)一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)4、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）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，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內(nèi)容5、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理6、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化7、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動學(xué)習(xí)語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機器學(xué)習(xí)分類算法，如支持向量機（SVM）8、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進9、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越普遍。假設(shè)要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣10、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下哪個因素可能會限制遷移學(xué)習(xí)的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計算資源的限制D.任務(wù)的相似性11、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個在線學(xué)習(xí)平臺使用人工智能為學(xué)生提供個性化課程推薦，以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致學(xué)生過度依賴技術(shù)，降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護問題12、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機制的優(yōu)化算法?？紤]一個優(yōu)化問題，需要在一個復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機的，沒有任何規(guī)律可循13、人工智能中的知識表示和推理是實現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯14、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)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)15、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多，例如個性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說法，錯誤的是（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點，為其提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用，實現(xiàn)教育的自動化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量，但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述醫(yī)療診斷中的人工智能應(yīng)用。2、（本題5分）解釋生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和用途。3、（本題5分）解釋人工智能在城市規(guī)劃和交通管理中的創(chuàng)新。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用聚類算法對生物數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的生物群落和生態(tài)關(guān)系，為生態(tài)保護和可持續(xù)發(fā)展提供支持。2、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個生產(chǎn)制造過程中的參數(shù)設(shè)置，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。3、（本題5分）使用聚類算法對生物數(shù)據(jù)進行分析，如對基因表達數(shù)據(jù)進行聚類，發(fā)現(xiàn)不同的生物模式。4、（本題5分）使用PyTorch框架，構(gòu)建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型來識別MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集。對圖像數(shù)據(jù)進行增強操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等，使用隨機梯度下降（SGD）優(yōu)化器訓(xùn)練模型，并繪制訓(xùn)練過程中的損失曲線和準確率曲線。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型，對股票的歷史交易數(shù)據(jù)進行波動