裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁河南推拿職業學院《人工智能計算》

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一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的醫療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫生發現病變。假設我們要利用深度學習模型診斷肺部CT影像中的結節，以下關于模型訓練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數據獲得準確的診斷結果B.模型的泛化能力對于不同醫院的數據不重要C.數據增強技術可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估2、人工智能中的聚類算法用于將數據分組為不同的簇。假設要對一組客戶數據進行聚類分析。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數量B.聚類算法可以發現數據中的潛在模式和結構，幫助進行市場細分等應用C.不同的聚類算法在不同的數據分布和場景下表現各異，需要根據實際情況選擇D.聚類結果是唯一確定的，不受算法參數和初始值的影響3、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數據進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監測和改進4、人工智能中的專家系統是一種基于知識的系統。假設有一個用于故障診斷的專家系統，需要將專家的知識和經驗轉化為系統的規則和推理機制。以下關于專家系統的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統的開發需要大量的時間和專業知識D.專家系統一旦開發完成，就不需要進行更新和維護5、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術的描述，正確的是：（）A.基于規則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結果B.神經網絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結合統計方法和神經網絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結構和語義D.機器翻譯的質量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關6、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調，就能適應新的任務，無需額外的訓練數據B.預訓練模型的參數固定，不能根據任務需求進行調整和優化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領域的專業知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優的效果7、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.現有的文本生成模型已經能夠生成與人類寫作水平相當的文章8、生成對抗網絡（GAN）是一種熱門的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個生成器和一個判別器組成，它們相互競爭，共同提高生成效果B.生成器的目標是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強，生成器生成的圖像質量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域，如音頻生成9、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調整自己的動作策略B.可以使用模擬環境進行大量的訓練，以減少在真實環境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環境條件下都能保持最優性能，無需進一步調整D.合理設計獎勵函數對于引導機器人學習到期望的行為至關重要10、在人工智能的自動駕駛領域，車輛需要根據周圍環境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉彎等。假設車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術或方法是至關重要的？（）A.基于規則的決策制定，遵循固定的交通規則B.深度學習模型，自動從大量數據中學習決策模式C.隨機決策，根據概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關注自身車輛的狀態11、在人工智能的藥物研發中，機器學習可以輔助藥物分子的設計和篩選。假設要開發一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機器學習方法可能最有助于找到潛在的有效分子結構？（）A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強化學習12、在人工智能的機器翻譯任務中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設要翻譯的文本涉及專業領域的術語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結合領域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結果，不考慮準確性13、在人工智能的知識圖譜構建中，需要整合大量的結構化和非結構化數據，以建立實體之間的關系。假設要構建一個關于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數據源對于豐富和準確的圖譜構建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關討論C.個人博客和論壇帖子D.未經證實的網絡傳聞14、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關于自動駕駛中的人工智能技術，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統一旦訓練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規則、道德倫理等多方面因素15、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術可以減少模型的參數和計算量。以下關于模型壓縮和量化的敘述，不準確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實現模型壓縮B.模型壓縮和量化會導致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內提高計算效率C.模型壓縮和量化技術只適用于小型模型，對于大型復雜模型效果不佳D.這些技術對于在資源受限的設備上部署人工智能模型具有重要意義16、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經網絡的深度B.訓練數據的質量C.損失函數的選擇D.優化器的性能17、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、欺詐檢測等。假設一家銀行要利用人工智能進行客戶信用評估。以下關于人工智能在金融領域應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數據來評估信用風險B.人工智能模型能夠自適應地學習和更新，以適應不斷變化的金融市場環境C.人工智能的決策結果完全可靠，不需要人類專家的監督和審核D.可以幫助金融機構降低成本，提高風險控制的準確性和效率18、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數數量和計算量。以下哪種方法可以實現這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數B.量化技術，降低參數的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是19、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。假設我們要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，需要對大量的文本數據進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規模語料庫的無監督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息20、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的協同訓練。假設多個機構擁有各自的私有數據，需要共同訓練一個模型。以下哪種聯邦學習算法或框架在處理數據異構和通信效率方面表現更為優秀？（）A.橫向聯邦學習B.縱向聯邦學習C.聯邦遷移學習D.以上框架根據具體情況選擇21、在人工智能的藝術創作中，以下哪種方式可能會引發關于作品原創性和版權的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創作D.以上都有可能22、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設要構建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統，需要考慮以下幾個方面。以下關于提高回答準確性的方法，哪一項是最重要的？（）A.建立一個龐大的知識庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運用自然語言生成技術，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對系統進行優化和改進D.使用多種語言模型進行融合，提高回答的多樣性23、在人工智能的圖像識別模型中，假設需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數據增強方法可能有效？（）A.隨機改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進行裁剪和縮放C.旋轉圖像一定角度D.以上都是24、深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類等任務中取得了顯著成果。假設要使用CNN對大量的動物圖片進行分類。以下關于卷積神經網絡的描述，哪一項是不正確的？（）A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計算量，同時保留主要特征C.隨著網絡層數的增加，CNN的性能一定會不斷提高D.可以通過調整卷積核的大小、數量和網絡結構來優化CNN的性能25、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）談談人工智能在市場營銷中的策略。2、（本題5分）說明文本分類的方法和技術。3、（本題5分）說明模擬退火算法的工作機制。4、（本題5分）簡述人工智能在哲學思考中的影響。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析一個利用人工智能進行電影劇本創作的嘗試，討論其情節構思和人物塑造。2、（本題5分）研究一個基于人工智能的健身計劃制定系統，分析其個性化程度和訓練效果。3、（本題5分）考察一個利用人工智能進行天氣預報的模型，分析其數據處理和預測準確性。4、（本題5分）考察一個利用人工智能進行股票預測的系統，分析其數據來源、模型構建和預測效果。5、（本題