學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁陜西職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能與智能計算》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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中，只有一項是符合題目要求的．）1、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜的說法，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關(guān)系B.構(gòu)建知識圖譜不需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過知識圖譜進行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易2、在人工智能的研究中，模型的評估指標(biāo)對于衡量模型性能非常重要。假設(shè)要評估一個圖像分類模型的性能。以下關(guān)于評估指標(biāo)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是常用的評估指標(biāo)之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分?jǐn)?shù)綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個更全面的評估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中一定表現(xiàn)良好3、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則4、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計算資源進行訓(xùn)練。假設(shè)一個研究團隊資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對模型進行任何簡化和壓縮5、假設(shè)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(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性6、在人工智能的知識圖譜構(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)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻和研究報告，確保知識的準(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)驗和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進行篩選和評估7、人工智能中的語音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)我們要為一款智能語音助手開發(fā)語音合成功能，以下關(guān)于語音合成的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過拼接預(yù)先錄制的語音片段來實現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語音語調(diào)C.語音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達是語音合成中的重要挑戰(zhàn)8、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強化學(xué)習(xí)D.以上都是9、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，對抗樣本的存在對模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個圖像識別模型容易受到對抗樣本的攻擊，導(dǎo)致錯誤的分類結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對對抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強B.模型正則化C.對抗訓(xùn)練D.以上方法綜合運用10、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計D.以上都是11、強化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法12、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準(zhǔn)確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析13、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標(biāo)是讓計算機理解和生成人類語言。以下關(guān)于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關(guān)鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應(yīng)用之一，但目前的機器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務(wù)都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)14、圖像識別是人工智能的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實時識別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，哪一項是錯誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提高識別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會對識別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識別模型訓(xùn)練完成，就無需再進行更新和改進，可以一直準(zhǔn)確識別各種新的圖像15、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋遺傳算法的原理和應(yīng)用。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苷衅溉瞬女嬒駱?gòu)建中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述人工智能在智能質(zhì)量追溯中的技術(shù)。4、（本題5分）簡述深度強化學(xué)習(xí)的發(fā)展和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進行機器翻譯，將一段文本從一種語言翻譯成另一種語言，評估翻譯質(zhì)量。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個深度強化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在一個模擬的機器人操作環(huán)境中學(xué)習(xí)完成復(fù)雜的裝配任務(wù)。設(shè)計合理的獎勵函數(shù)和動作空間，評估智能體的學(xué)習(xí)效率和任務(wù)完成質(zhì)量。3、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的形態(tài)學(xué)操作（如膨脹、腐蝕），分析其在圖像預(yù)處理中的作用和效果。4、（本題5分）利用Python中的Keras庫，搭建一個基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對圖像中的重要區(qū)域進行關(guān)注和處理。通過調(diào)整注意力機制的參數(shù)，提高模型對圖像的理解能力。5、（本題5分）運用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個Transformer模型，對自然語言處理任務(wù)（如機器翻譯）進行處理。使用合適的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，并在測試集上評估模型的翻譯質(zhì)量。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考