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頁山東農(nóng)業(yè)大學(xué)《智能計算與數(shù)據(jù)分析》2024-2025學(xué)年第一學(xué)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15個小題，每小題2分，共30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、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設(shè)有一個用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)2、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢預(yù)測D.以上都是3、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計算機生成一個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背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望4、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)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(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(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，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5、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來實現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是錯誤的？（）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，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6、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯（NMT）D.詞袋模型7、人工智能中的強化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機器人控制。假設(shè)一個機器人需要通過強化學(xué)習(xí)學(xué)會在復(fù)雜環(huán)境中行走和避障，以下關(guān)于機器人強化學(xué)習(xí)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(xué)會有效的行走和避障策略B.強化學(xué)習(xí)中的獎勵設(shè)置對機器人的學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)提供更好的先驗知識，加速學(xué)習(xí)過程D.機器人的強化學(xué)習(xí)只適用于簡單的環(huán)境，對于復(fù)雜多變的真實環(huán)境無法應(yīng)用8、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用9、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用10、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(yīng)用于各個領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù)，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11、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，實現(xiàn)多個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12、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，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，否則會影響模型的穩(wěn)定性13、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢，同時能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機（SVM）14、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)我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進(jìn)行人工干預(yù)15、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在培訓(xùn)與發(fā)展中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在圖像識別中的關(guān)鍵技術(shù)。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)排程中的優(yōu)化。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用TensorFlow構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN），對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，如氣溫、降雨量等。研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)對預(yù)測性能的影響，評估模型在不同季節(jié)和地區(qū)的適應(yīng)性。2、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個自然語言問答系統(tǒng)，支持復(fù)雜問題的回答和推理，提高回答的準(zhǔn)確性和深度。3、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的游戲環(huán)境中與其他玩家進(jìn)行對戰(zhàn)，提升對戰(zhàn)策略。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的音樂生成模型，能夠創(chuàng)作出新的音樂片段。研究不同的音樂表示方式和損失函數(shù)對生成音樂質(zhì)量的影響，評估生成音樂的創(chuàng)新性和藝術(shù)性。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的集成學(xué)習(xí)算法（如隨機森林或Adaboost），對信用卡欺詐數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測。分析模型的性能和特征的