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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁常州大學《人工智能程序設計》

2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設開發了一個用于預測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預測的？（）A.繪制復雜的模型架構圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數數量2、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設我們在討論人工智能的發展階段，以下關于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經能夠像人類一樣思考和創造B.強人工智能目前已經廣泛應用于各個領域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區分弱人工智能和強人工智能的關鍵在于計算能力3、人工智能中的聯邦學習技術旨在保護數據隱私的同時實現模型訓練。假設多個機構想要聯合訓練一個人工智能模型，同時保護各自的數據隱私，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習可以在不共享原始數據的情況下，直接合并各機構的模型參數進行訓練B.聯邦學習過程中不存在通信開銷和安全風險C.采用加密技術和模型參數交換的方式，聯邦學習能夠在保護數據隱私的前提下協同訓練模型D.聯邦學習只適用于小規模的數據和簡單的模型，對于大規模和復雜的任務不適用4、當利用人工智能進行音樂創作，生成具有創新性和藝術價值的音樂作品，以下哪種方法和技術可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是5、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和生成人類語言。以下關于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應用之一，但目前的機器翻譯質量已經完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結構復雜和語義理解困難等諸多挑戰6、在人工智能的醫療應用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設我們要利用人工智能技術輔助醫生診斷心臟病，需要對大量的醫療數據進行分析。那么，以下關于人工智能在醫療診斷中的作用，哪一項是不準確的？（）A.能夠發現醫生難以察覺的細微模式和關聯B.可以完全取代醫生的診斷，獨立做出準確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準確性D.需要結合醫生的臨床經驗和專業知識進行綜合判斷7、人工智能在農業領域的應用包括作物監測、病蟲害預測等。假設要利用人工智能技術預測農作物的病蟲害發生情況，以下關于農業領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數據就能準確預測農作物的病蟲害發生B.人工智能在農業中的應用成本過高，不具有實際推廣價值C.綜合考慮農作物的生長環境、圖像數據和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預測的準確性D.農業領域的數據質量和多樣性對人工智能應用的效果沒有影響8、假設在一個智能工廠的質量檢測環節，需要利用人工智能技術自動檢測產品的缺陷，以下哪種圖像分析技術和模型可能會被采用？（）A.傳統的圖像處理算法B.基于深度學習的目標檢測C.基于特征工程的分類模型D.以上都是9、人工智能在教育領域有著創新應用。假設要開發一個自適應學習系統，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.根據學生的學習進度和表現，動態調整學習內容和難度B.利用情感分析技術了解學生的學習情緒，提供相應的激勵和支持C.人工智能驅動的教育系統可以完全替代教師的角色，實現自主學習D.結合虛擬現實和增強現實技術，創造沉浸式的學習體驗10、人工智能在教育領域的應用有望實現個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關于教育領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領域的應用可能會導致學生過度依賴技術，降低自主學習能力D.教育領域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題11、自然語言處理是人工智能的重要領域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務。假設要構建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復雜因素。以下哪種技術或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關系和語義表示？（）A.基于規則的翻譯方法B.統計機器翻譯C.神經機器翻譯（NMT）D.詞袋模型12、在人工智能的自動駕駛感知任務中，假設需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）的數據。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數據作為主要依據13、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規則的方法D.基于人工判斷的方法14、人工智能中的知識表示和推理是實現智能系統的基礎。假設要構建一個醫療診斷專家系統，能夠根據患者的癥狀、檢查結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雜的醫學知識和推理規則，并且便于系統的更新和維護？（）A.產生式規則B.語義網絡C.框架表示D.一階謂詞邏輯15、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.知識圖譜的結構和關系定義不重要，只要包含大量的數據就行C.構建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關聯，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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在智能招聘人才畫像構建中的應用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷效果評估中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能在智能成本效益分析中的技術。4、（本題5分）簡述模型解釋方法，如特征重要性分析。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構建一個膠囊網絡（CapsNet）模型，對MNIST手寫數字數據集進行分類。與傳統的卷積神經網絡進行性能比較和分析。2、（本題5分）在Python中，運用差分進化算法優化一個高維函數。定義變異策略和控制參數，展示優化過程和結果。3、（本題5分）使用機器學習算法對氣象數據進行分析，預測氣候變化的趨勢和影響，為應對氣候變化提供決策支持。4、（本題5分）運用Python的OpenCV庫，實現對視頻中的火災檢測和預警。通過圖像特征提取和機器學習算法，及時發現火災跡象并發出警報。5、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現對交通標志的識別。在道路圖像中準確識別各種交通標志，保障交通安全。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本