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《人工智能系統綜合設計實踐》2023-2024學年第二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、當利用人工智能進行金融風險評估，例如評估信用風險和市場風險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務指標B.決策樹模型和交易數據C.深度學習模型和宏觀經濟數據D.以上都是2、在人工智能的文本生成任務中，除了生成連貫的文字內容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設我們要生成一篇新聞報道，以下關于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創造新穎的內容B.語言模型的規模越大，生成的質量一定越高C.預訓練語言模型結合微調可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束3、在人工智能的研究中，強化學習被廣泛應用于智能體的決策和優化問題。假設一個智能機器人需要在復雜的環境中學習如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學習算法能夠使機器人更快地學習到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法4、在人工智能的語音識別任務中，需要克服許多挑戰。假設要開發一個能夠在嘈雜環境中準確識別語音的系統，以下關于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關注語音的關鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比5、人工智能中的聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要合作訓練一個模型，但又不想共享原始數據，以下哪個技術是聯邦學習的核心？（）A.加密通信B.模型參數的加密共享和聚合C.分布式計算框架D.數據脫敏6、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數據隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習中，各機構的數據需要集中到一個中心服務器進行統一訓練B.聯邦學習能夠在不共享原始數據的情況下實現模型的協同訓練C.聯邦學習只適用于小規模的數據和簡單的模型結構D.聯邦學習過程中不存在數據安全和隱私泄露的風險7、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8、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機自動進行邏輯推理和問題求解。以下關于自動推理的說法，不正確的是（）A.自動推理可以應用于定理證明、規劃和診斷等領域B.基于規則的推理和基于模型的推理是自動推理的常見方法C.自動推理系統能夠處理所有復雜的邏輯問題，無需人類干預D.不確定性推理和非單調推理是自動推理中的難點和研究熱點9、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網絡（GAN）表現出色。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.生成器的網絡結構C.訓練數據的質量和多樣性D.優化算法的選擇10、在一個利用人工智能進行供應鏈優化的項目中，例如預測需求、優化庫存管理和物流路徑規劃，以下哪種能力是人工智能系統需要具備的關鍵特性？（）A.大規模數據處理能力B.動態適應能力C.全局優化能力D.以上都是11、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數數量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能12、在人工智能的應用于教育領域，個性化學習是一個重要的方向。假設我們要為學生提供個性化的學習路徑推薦，以下關于個性化學習的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據學生的學習歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學生的學習效率和效果D.要考慮學生的興趣和能力差異13、在強化學習中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態價值B.動作價值C.策略D.獎勵14、在人工智能的圖像生成領域，生成對抗網絡（GAN）取得了令人矚目的成果。假設要生成逼真的藝術畫作，同時具有獨特的風格和創造力。以下哪種改進的GAN架構或訓練方法能夠更好地實現這一目標？（）A.條件GANB.循環GANC.自監督GAND.以上方法結合使用15、在人工智能的情感分析任務中，比如分析社交媒體上用戶對某一產品的態度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結構D.基于語義網絡二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在服裝設計和時尚領域的影響。2、（本題5分）談談人工智能在智能供應鏈合作伙伴選擇中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在能源領域的應用。4、（本題5分）說明人工智能中的可解釋性問題。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現對視頻的目標跟蹤。選擇一個視頻文件，使用一種目標跟蹤算法（如光流法或基于特征的跟蹤）跟蹤指定的目標，實時顯示跟蹤結果。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個圖卷積神經網絡（GCN）模型，對社交網絡中的節點分類問題進行處理。分析不同的圖卷積層結構和參數對分類效果的影響。3、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的文本生成模型。能夠生成連貫、有邏輯的文本內容，如故事、詩歌等。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于注意力機制的Transformer模型，對機器翻譯任務進行處理。使用大規模的平行語料庫進行訓練，評估模型在不同語言對之間的翻譯質量。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現一個基于門控循環單元（GRU）的模型，對金融市場的新聞數據進行市場情緒分析。結合文本挖掘和情感分析技術，預測市場的走勢。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能民間藝術教育資源分配系統為例，探討