裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁重慶公共運(yùn)輸職業(yè)學(xué)院《人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個機(jī)器人通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機(jī)器人學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機(jī)器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對所有可能的情況，無需學(xué)習(xí)能力B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法，其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進(jìn)自己的行為D.機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制，無法達(dá)到與人類相似的學(xué)習(xí)效果2、在人工智能的應(yīng)用中，語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)要為一款智能導(dǎo)航應(yīng)用開發(fā)語音合成功能，以下哪個因素對于合成語音的質(zhì)量影響最大？（）A.語音的音色選擇B.文本的語法結(jié)構(gòu)C.語音的韻律和語調(diào)D.文本的詞匯量3、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實(shí)現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.由生成器和判別器兩個部分組成，它們通過相互對抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題4、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性5、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥檢測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗(yàn)證和監(jiān)管6、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)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7、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(xiàng)是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)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(biāo)，對模型進(jìn)行監(jiān)測和改進(jìn)8、在人工智能的語音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質(zhì)相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學(xué)習(xí)的語音合成模型可以同時實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達(dá)只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實(shí)現(xiàn)9、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對于系統(tǒng)的設(shè)計最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置10、在人工智能的模型評估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類結(jié)果D.以上都是11、人工智能中的知識表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯12、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別13、在人工智能的應(yīng)用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可以準(zhǔn)確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素14、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競爭對手模仿15、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設(shè)一個城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋層次聚類算法的工作原理。2、（本題5分）簡述醫(yī)療診斷中的人工智能應(yīng)用。3、（本題5分）簡述隨機(jī)森林算法的優(yōu)勢和適用場景。4、（本題5分）解釋人工智能在圖像識別中的關(guān)鍵技術(shù)。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)密度聚類算法（Density-BasedClustering）對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，處理具有不同密度分布的數(shù)據(jù)。2、（本題5分）在Scikit-learn中，使用高斯混合模型（GMM）對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。選擇合適的組件數(shù)量，評估聚類的緊湊性和分離度。3、（本題5分）使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個目標(biāo)檢測模型，對復(fù)雜場景中的多個目標(biāo)進(jìn)行檢測和分類。調(diào)整模型參數(shù)以提高檢測的準(zhǔn)確率和召回率。4、（本題5分）利用Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)一個實(shí)時的人臉表情識別系統(tǒng)。能夠從攝像頭獲取實(shí)時圖像，識別出人的喜怒哀樂等表情，并給出相應(yīng)的提示和分析。5、（本題5分）運(yùn)用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，對大量社交媒體文本進(jìn)行情感極性判斷。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40