裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁山東醫學高等專科學校《知識表示》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、人工智能是當前科技領域的熱門話題，其應用涵蓋了眾多領域。以下關于人工智能的定義，不準確的是（）A.人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數據訓練來實現對特定任務的預測和決策，不涉及對智能本質的探索D.人工智能旨在創造出能夠感知環境、學習知識、進行推理和決策，并能夠與人類進行交互的智能體2、在人工智能的語音識別任務中，環境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設要開發一個能夠在嘈雜環境和多種口音下準確識別語音的系統，以下哪種技術或方法在提高系統的適應性方面最為關鍵？（）A.聲學模型的優化B.語言模型的融合C.多模態信息的利用D.以上方法結合使用3、在人工智能的藝術創作評價中，例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標準和方法可能是具有挑戰性的？（）A.創新性和獨特性B.技術技巧和表現力C.情感傳達和審美價值D.以上都是4、人工智能在智能推薦系統中發揮著關鍵作用。假設一個電商平臺要利用人工智能為用戶提供個性化推薦，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過分析用戶的瀏覽歷史、購買行為等數據，了解用戶的興趣偏好B.利用協同過濾算法可以找到與目標用戶相似的其他用戶，進行推薦C.深度學習模型能夠捕捉復雜的用戶行為模式，提供更精準的推薦D.智能推薦系統能夠完全滿足用戶的所有需求，不需要用戶進一步篩選和選擇5、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規需要隨著技術發展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任6、人工智能在智能推薦系統中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發推薦系統，以下關于考慮用戶興趣動態變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據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興趣7、人工智能在金融風險管理中的應用逐漸增多。假設要利用人工智能模型預測市場風險，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準確率，即模型正確預測的比例B.召回率，即模型正確識別出風險的比例C.F1值，綜合考慮準確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預測值與實際值之間的差異8、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9、人工智能在工業生產中的質量檢測方面有廣泛應用。假設要開發一個能夠檢測產品缺陷的系統，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正10、當利用人工智能進行推薦系統的設計，例如為用戶推薦個性化的電影或音樂，以下哪種技術可能有助于提高推薦的準確性和新穎性？（）A.協同過濾B.基于內容的推薦C.混合推薦D.以上都是11、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經網絡來識別不同種類的動物。如果訓練數據中某些動物類別的樣本數量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高12、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13、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優先保護車內乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則14、在人工智能的發展中，模型壓縮和優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數量和計算量B.模型壓縮可能會導致一定程度的性能損失，但可以通過優化算法來彌補C.模型壓縮和優化只適用于深度學習模型，對傳統機器學習模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優的解決方案15、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二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述機器學習在人工智能中的地位和作用。2、（本題5分）簡述人工智能在質量管理中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在圖像識別中的關鍵技術。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python中的Scikit-learn庫，實現譜聚類算法對圖像數據進行分割，比較不同參數設置下的分割效果。2、（本題5分）在PyTorch中，構建一個基于圖神經網絡（GNN）的模型，對社交網絡中的關系進行預測。研究不同的圖結構和節點特征對預測結果的影響。3、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個基于Transformer架構的問答系統模型，回答各種問題。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現譜聚類算法對數據集進行聚類，通過調整相似性度量方法優化聚類效果。5、（本題5分）通過強化學習訓練一個機器人在模擬環境中執行特定任務，如抓取物體或行走，調整參