學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁廣州大學《人工智能系統(tǒng)綜合設計實踐》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30個小題，每小題1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、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征2、在人工智能的模型訓練中，超參數(shù)的調整是一個關鍵步驟。假設正在訓練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），以下關于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關研究和實踐中常用的超參數(shù)設置D.利用自動超參數(shù)調整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)3、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結果影響較大C.深度學習模型由于其復雜性，無法進行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關鍵領域至關重要4、人工智能在藝術創(chuàng)作領域也有一定的應用。假設要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關于人工智能在藝術創(chuàng)作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨特的風格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術家的作品媲美C.人工智能藝術創(chuàng)作仍然需要人類藝術家的指導和審美判斷D.引發(fā)了關于藝術定義和創(chuàng)作本質的思考和討論5、機器學習是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。以下關于監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學習需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應的期望輸出B.常見的監(jiān)督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡等C.監(jiān)督學習的目標是通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準確的預測或分類D.監(jiān)督學習只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理6、在人工智能的情感分析任務中，假設要分析一段文本所表達的情感傾向，以下關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單直觀，但準確性較低，容易受到語境影響B(tài).基于機器學習的情感分析方法需要大量的標注數(shù)據(jù)，且模型訓練時間長C.深度學習的情感分析模型能夠自動學習文本的特征，無需人工設計特征D.以上方法在情感分析任務中都有各自的優(yōu)勢和局限性7、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復。假設用戶提出了一個復雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關鍵的？（）A.構建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復B.運用深度學習模型，如Transformer架構進行訓練C.基于模板的回復生成，限制回復的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關鍵詞生成回復8、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.樸素貝葉斯9、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術有助于在資源受限的設備上部署模型。假設要將一個大型的人工智能模型部署到移動設備上，以下關于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量B.模型壓縮可能會導致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學習模型，對傳統(tǒng)機器學習模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優(yōu)的解決方案10、在人工智能的模型訓練中，數(shù)據(jù)預處理是重要的環(huán)節(jié)。假設要訓練一個用于圖像識別的模型，以下關于數(shù)據(jù)預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質量B.數(shù)據(jù)增強可以通過旋轉、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓練和收斂D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進行模型訓練11、人工智能中的語音識別技術能夠將人類的語音轉換為文字。以下關于語音識別的敘述，不準確的是（）A.語音識別系統(tǒng)通常包括聲學模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識別的準確率受到語音質量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識別技術已經(jīng)非常完美，能夠準確識別各種口音和語速的語音D.深度學習的應用顯著提高了語音識別的性能和準確率12、人工智能在能源管理領域有潛在應用。假設一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現(xiàn)精準的電力調度B.預測電力負荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預和調控D.考慮可再生能源的波動性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性13、假設要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進行自主探索和學習的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學習機制和策略可能是關鍵的？（）A.無監(jiān)督學習B.有監(jiān)督學習C.強化學習D.以上都是14、在人工智能的文本生成任務中，假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?5、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯(lián)邦學習的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學習中，各機構的數(shù)據(jù)需要集中到一個中心服務器進行統(tǒng)一訓練B.聯(lián)邦學習能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練C.聯(lián)邦學習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結構D.聯(lián)邦學習過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風險16、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）表現(xiàn)出色。假設要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡結構C.訓練數(shù)據(jù)的質量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇17、在人工智能的圖像語義分割任務中，需要將圖像中的每個像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進行訓練B.采用簡單的分割算法，降低計算復雜度C.忽略物體邊界的像素，只關注主要區(qū)域D.不進行任何預處理，直接對原始圖像進行分割18、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓練和性能提升起著關鍵作用。以下關于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構，與數(shù)據(jù)特點無關D.可以通過調整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓練效果19、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關注當前的動作和獎勵20、假設在一個智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來優(yōu)化交通信號燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實時交通流量的變化和復雜的道路網(wǎng)絡，以下哪種技術可能是核心？（）A.深度學習預測交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬21、人工智能中的情感計算旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設我們要開發(fā)一個能夠根據(jù)用戶的語音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關于情感計算的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機器學習算法C.情感計算的準確性完全取決于數(shù)據(jù)的質量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結合了語音、文本、面部表情等多種信息源22、在強化學習中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態(tài)價值B.動作價值C.策略D.獎勵23、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設一個醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無需再進行分析B.醫(yī)生應該將人工智能系統(tǒng)的診斷結果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價值的幫助24、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權利主義原則D.以上都是25、在人工智能的語音識別任務中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準確識別語音的系統(tǒng)，以下哪種技術或方法在提高系統(tǒng)的適應性方面最為關鍵？（）A.聲學模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結合使用26、假設要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中，以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性27、人工智能中的異常檢測是一項重要任務。假設要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點，以下關于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準確性高B.基于機器學習的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進行訓練C.深度學習的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際情況選擇28、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內(nèi)部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分29、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調度，以下哪種算法和技術可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是30、人工智能中的強化學習算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)服務器負載和任務需求，動態(tài)調整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務質量為目標，優(yōu)化資源利用效率C.強化學習可以快速適應數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強化學習算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助Python的自然語言處理庫，如SpaCy或NLTK，對大量的英文文本進行情感分析。提取文本中的詞匯、語法和語義特征，使用機器學習或深度學習算法構建模型，判斷文