站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁石家莊經濟職業(yè)學院

《智能系統(tǒng)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一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中，假設要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關系，以下關于數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的關聯(lián)關系，無法處理復雜的數(shù)據(jù)結構B.聚類分析可以將數(shù)據(jù)自動分為不同的類別，但類別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實際應用中通常單獨使用，不需要結合其他方法2、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多值得關注的問題。假設人工智能系統(tǒng)在招聘過程中被用于篩選候選人，以下關于這種應用的說法，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.可以完全避免人為的偏見和不公平B.可能會因為數(shù)據(jù)偏差導致某些群體受到不公平對待C.其決策結果應該無條件被接受和執(zhí)行D.不需要對其進行監(jiān)管和評估3、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經網絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網絡的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量對模型的性能影響不大，關鍵在于網絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結果4、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網絡（GAN）表現(xiàn)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(shù)據(jù)的質量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇5、在人工智能的模型訓練中，超參數(shù)的調整是一個關鍵步驟。假設正在訓練一個用于文本生成的循環(huán)神經網絡（RNN），以下關于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關研究和實踐中常用的超參數(shù)設置D.利用自動超參數(shù)調整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)6、在人工智能的強化學習中，假設智能體在探索環(huán)境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現(xiàn)更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用7、人工智能在教育領域的應用逐漸增多，例如個性化學習、智能輔導系統(tǒng)等。以下關于人工智能在教育領域應用的說法，錯誤的是（）A.可以根據(jù)學生的學習情況和特點，為其提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠實時監(jiān)測學生的學習狀態(tài)，及時給予反饋和指導C.人工智能在教育領域的應用可以完全取代教師的作用，實現(xiàn)教育的自動化D.有助于提高教育的效率和質量，但也需要關注學生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題8、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術和網絡結構可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網絡B.注意力機制C.對抗生成網絡D.以上都是9、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設要對醫(yī)學影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復雜的醫(yī)學影像時效果總是優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經網絡（FCN）在醫(yī)學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫(yī)學領域的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和改進10、假設要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中，以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性11、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(shù)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(shù)量和網絡結構來優(yōu)化CNN的性能12、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復。假設用戶提出了一個復雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關鍵的？（）A.構建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復B.運用深度學習模型，如Transformer架構進行訓練C.基于模板的回復生成，限制回復的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關鍵詞生成回復13、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關于考慮用戶興趣動態(tài)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(jù)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(tài)興趣14、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(guī)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(guī)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(xiàn)有的文本生成模型已經能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?5、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準確率可能會產生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數(shù)據(jù)分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求16、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設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，只要結果有效就行C.應該在開發(fā)和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發(fā)展才是關鍵，倫理可以在后期考慮17、人工智能在制造業(yè)中的應用可以提高生產效率和產品質量。假設一家工廠使用人工智能進行質量檢測。以下關于人工智能在制造業(yè)中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.通過機器視覺技術檢測產品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預測設備的故障，提前進行維護C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產流程，無需人工干預D.與機器人技術結合，實現(xiàn)自動化生產和裝配18、人工智能在自動駕駛領域的應用面臨著諸多技術和法律挑戰(zhàn)。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預設的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進行分析19、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分20、在人工智能的語音合成任務中，假設要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關于模型訓練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結合聲學模型和語言模型，提高語音合成的質量二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明腦機接口與人工智能的結合前景。2、（本題5分）解釋人工智能在智能市場競爭對手分析中的方法。3、（本題5分）簡述自監(jiān)督學習的原理和方法。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智能民間藝術傳承保護系統(tǒng)，探討其如何記錄和傳承民間藝術。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法教育指導系統(tǒng)，探討其如何糾正書法練習中的錯誤。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂作品推廣方案生成系統(tǒng)，討論其如何生成有效的推廣方案。4、（本題5分）研究一個基于人工智能的語音識別系統(tǒng)，如智能語音助手，探討其在不同環(huán)境下