學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學院

《招貼設(shè)計》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20個小題，每小題1分，共20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文本摘要生成，從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是2、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構(gòu)建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征3、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的探索引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用人工智能生成音樂作品，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作，共同創(chuàng)作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術(shù)價值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創(chuàng)造力4、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設(shè)一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環(huán)境中行走和避障，以下關(guān)于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設(shè)置對機器人的學習效果沒有關(guān)鍵影響，只要有獎勵就行C.結(jié)合機器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環(huán)境，對于復雜多變的真實環(huán)境無法應用5、機器學習是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。以下關(guān)于監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學習需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應的期望輸出B.常見的監(jiān)督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學習的目標是通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準確的預測或分類D.監(jiān)督學習只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理6、人工智能中的計算機視覺技術(shù)能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務B.計算機視覺技術(shù)可以應用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學習算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術(shù)的發(fā)展7、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設(shè)的規(guī)則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響8、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個深度學習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.深度學習模型的內(nèi)部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋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際應用沒有太大意義，只要模型性能好就行9、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環(huán)境進行交互并根據(jù)獎勵信號來學習最優(yōu)策略。以下關(guān)于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環(huán)境有先驗的了解，完全通過與環(huán)境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內(nèi)得到最優(yōu)的策略10、在人工智能的聯(lián)邦學習中，假設(shè)多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型。以下哪種技術(shù)或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機構(gòu)進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)11、人工智能中的遷移學習方法可以提高模型的泛化能力。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于特定領(lǐng)域的圖像識別任務，以下關(guān)于遷移學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預訓練模型的參數(shù)作為初始值，在新數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務上的數(shù)據(jù)標注和訓練時間C.遷移學習在任何情況下都能顯著提高新任務的模型性能D.需要根據(jù)新任務的特點選擇合適的預訓練模型和遷移策略12、人工智能在金融領(lǐng)域的應用越來越廣泛，如風險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應用的描述，不準確的是（）A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準確地評估風險和預測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應用完全消除了風險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求13、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法14、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項重要的任務。假設(shè)要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學習模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動學習語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機器學習分類算法，如支持向量機（SVM）15、假設(shè)要開發(fā)一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應的服務，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計算技術(shù)和情感標注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是16、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學習可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設(shè)計D.機器人的硬件性能17、人工智能中的強化學習在機器人控制領(lǐng)域有重要應用。假設(shè)一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎勵函數(shù)的設(shè)計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據(jù)機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現(xiàn)D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性18、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(shè)一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)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(jiān)測和改進19、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設(shè)我們在討論人工智能的發(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強人工智能目前已經(jīng)廣泛應用于各個領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強人工智能的關(guān)鍵在于計算能力20、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)一個用于信用評估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預測結(jié)果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）談談姿態(tài)估計在計算機視覺中的應用。2、（本題5分）談談卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和優(yōu)勢。3、（本題5分）解釋人工智能在物理學中的應用案例。4、（本題5分）解釋人工智能在國際貿(mào)易和金融監(jiān)管中的應用。5、（本題5分）簡述零樣本學習和少樣本學習的特點。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能圖書館管理系統(tǒng)中人工智能的功能，如書籍推薦和讀者行為分析。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能語音導航系統(tǒng)，討論其如何準確理解用戶目的地和提供最佳路線。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行民間藝術(shù)作品版權(quán)保護的實例，討論其技術(shù)手段和有效性。4、（本題5分）剖析某智能民間故事改編系統(tǒng)中人工智能的情節(jié)重構(gòu)和主題升華能力。5、（本題5分）分析一款利用人工智能進行文本自動分類的軟件，研究其分類算法和在信息管理中的作用。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用Python的Scikit-learn庫，實