學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南通職業(yè)大學(xué)《計(jì)算智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別不同種類的動(dòng)物，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率，層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測試集上的準(zhǔn)確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果2、假設(shè)在一個(gè)智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中，需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預(yù)測病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時(shí)間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是3、在自然語言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對一段文本進(jìn)行語義分析，使用詞向量模型。以下關(guān)于詞向量的描述，正確的是：（）A.詞向量的維度越高，對詞語的表示就越精確，不會(huì)出現(xiàn)語義混淆B.不同的詞向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的詞向量不能相互轉(zhuǎn)換和比較C.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系，例如相似性和相關(guān)性D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化4、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是5、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個(gè)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練6、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望7、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)8、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個(gè)特定領(lǐng)域構(gòu)建知識(shí)圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報(bào)告，確保知識(shí)的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進(jìn)行篩選和評(píng)估9、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測出多個(gè)不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標(biāo)檢測算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測任務(wù)10、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動(dòng)化取代，從而引發(fā)社會(huì)就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評(píng)估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會(huì)問題的考慮11、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)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(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，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(shí)，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12、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯13、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(jì)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(jì)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(huì)影響模型的穩(wěn)定性14、在人工智能的應(yīng)用場景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間15、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響16、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇17、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實(shí)體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史人物和事件的知識(shí)圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價(jià)值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個(gè)人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳聞18、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時(shí)避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好19、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性，無法進(jìn)行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要20、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實(shí)際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谑袌鰻I銷中的策略。2、（本題5分）說明人工智能在虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能績效改進(jìn)方案生成中的方法。4、（本題5分）說明正則化方法防止過擬合的原理。5、（本題5分）說明人工智能在社會(huì)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃和路徑選擇中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某智能檔案管理系統(tǒng)為例，探討人工智能在文件分類和檢索中的應(yīng)用。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民間戲曲角色塑造指導(dǎo)的項(xiàng)目，討論其角色特點(diǎn)和表演效果。3、（本題5分）研究一個(gè)基于人工智能的魔術(shù)道具創(chuàng)新設(shè)計(jì)系統(tǒng)，分析其創(chuàng)意和實(shí)用性。4、（本題5分）分析一款利用人工智能進(jìn)行音樂創(chuàng)作的工具，研究其創(chuàng)作風(fēng)格和對音樂產(chǎn)業(yè)的潛在影響。5、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂人才評(píng)估與發(fā)展系統(tǒng)，討論其如何評(píng)估音樂人才的潛力和發(fā)展方向。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個(gè)生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于生成具有特定風(fēng)格的建筑設(shè)計(jì)圖。通過引入條件生成機(jī)制，控制