中國人民大學(xué)《智能優(yōu)化與信息處理綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁中國人民大學(xué)《智能優(yōu)化與信息處理綜合實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第二學(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、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個用于預(yù)測股票價格的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說法,哪一項是正確的?()A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗2、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.基于自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,識別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式,提高過濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn),無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗,避免誤判正常內(nèi)容3、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,正確的是:()A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性,就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時,不需要考慮公平性和透明度,只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時,遵循倫理原則,制定相關(guān)法規(guī)和政策,以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的,技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵,倫理可以在后期考慮4、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關(guān)于知識圖譜的描述,哪一項是錯誤的?()A.知識圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來,便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構(gòu)建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的,一旦構(gòu)建完成就無需更新D.結(jié)合自然語言處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理5、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像,假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色?()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs),通過對抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器(Autoencoder),壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法,如濾波和邊緣檢測D.隨機(jī)生成像素值來創(chuàng)建圖像6、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中,假設(shè)多個參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?()A.加密技術(shù),對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施,直接共享原始數(shù)據(jù)7、在人工智能的智能客服中,以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要?()A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務(wù)D.主動引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流8、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識,在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能9、在人工智能的模型訓(xùn)練中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個用于圖像識別的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)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(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過旋轉(zhuǎn)、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(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)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(jìn)行模型訓(xùn)練10、在人工智能的研究中,算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述,不正確的是()A.不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn),需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計算效率和模型性能,例如通過調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn),但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢D.一旦選擇了一種算法,就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化,否則會影響模型的穩(wěn)定性11、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用,如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個語音識別系統(tǒng)的性能,以下關(guān)于語音識別的描述,正確的是:()A.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型,語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響,系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語言模型,并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提高語音識別的準(zhǔn)確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異,能夠統(tǒng)一處理12、假設(shè)在一個智能工廠的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié),需要利用人工智能技術(shù)自動檢測產(chǎn)品的缺陷,以下哪種圖像分析技術(shù)和模型可能會被采用?()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C.基于特征工程的分類模型D.以上都是13、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的探索引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用人工智能生成音樂作品,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)大量的音樂作品,生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作,共同創(chuàng)作出獨(dú)特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術(shù)價值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(chuàng)作提供新的靈感和可能性,但不能完全取代人類的創(chuàng)造力14、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如,電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述,哪一項是不正確的?()A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進(jìn)行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為,忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶興趣的變化15、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域,生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作,同時具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)說明知識圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用。2、(本題5分)簡述人工智能在智能客服中的實(shí)現(xiàn)方式。3、(本題5分)說明人工智能在應(yīng)對全球性挑戰(zhàn)和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)中的潛力。4、(本題5分)解釋人工智能在體育領(lǐng)域的分析和預(yù)測。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)借助TensorFlow構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)模型,根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)為用戶推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。評估推薦的準(zhǔn)確性和多樣性。2、(本題5分)利用Python的OpenCV庫,實(shí)現(xiàn)對視頻中的行人進(jìn)行檢測和跟蹤。使用Haar特征或HOG特征結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)(SVM),實(shí)時檢測行人,并使用卡爾曼濾波等方法進(jìn)行跟蹤。3、(本題5分)使用Python的PyTorch庫,構(gòu)建一個基于注意力機(jī)制的Transformer模型,對多語言的新聞文章進(jìn)行主題分類。研究不同語言之間的特征融合和模型的跨語言泛化能力。4、(本題5分)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行探索和學(xué)習(xí),提高其適應(yīng)能力和智能水平。5、(本題5分)利用Python的TensorFlow庫,構(gòu)建一個自編碼變分Bayes網(wǎng)絡(luò),用于數(shù)據(jù)的生成和壓縮,分析模型的復(fù)雜度和性能。四、案例分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10

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