學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)西南政法大學(xué)《智能系統(tǒng)軟件工程》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個(gè)指標(biāo)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.特異性2、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財(cái)務(wù)指標(biāo)B.決策樹(shù)模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是3、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場(chǎng)策略制定，以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是4、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語(yǔ)音的聲學(xué)特征，語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性5、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)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(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)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6、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡(jiǎn)單的句子生成開(kāi)始，逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗(yàn)知識(shí)或語(yǔ)言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)D.引入對(duì)抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性7、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作來(lái)獲取最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于解決序列決策問(wèn)題，如機(jī)器人控制和游戲策略制定C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有先驗(yàn)的了解，完全通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單快速，通常能夠在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的策略8、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都有可能9、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過(guò)程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動(dòng)駕駛中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別道路標(biāo)志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無(wú)誤的決策，無(wú)需人類干預(yù)D.為了確保安全，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制10、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于人工智能智能客服的說(shuō)法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見(jiàn)問(wèn)題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過(guò)自然語(yǔ)言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務(wù)D.仍需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化，以提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度11、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說(shuō)的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機(jī)制D.混合融合12、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束，指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度，降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性13、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(jiàn)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(duì)應(yīng)的期望輸出B.常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、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(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無(wú)法處理14、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個(gè)機(jī)器人通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)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(guò)預(yù)先編程來(lái)應(yīng)對(duì)所有可能的情況，無(wú)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(guò)程中可以通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò)來(lái)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(wú)法達(dá)到與人類相似的學(xué)習(xí)效果15、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(lè)作品，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)大量的音樂(lè)作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂(lè)家合作，共同創(chuàng)作出獨(dú)特的音樂(lè)作品C.人工智能生成的音樂(lè)作品在藝術(shù)價(jià)值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂(lè)家的作品D.為音樂(lè)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)造力二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的原理和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能客服情感分析中的技術(shù)。3、（本題5分）解釋人工智能在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋集成學(xué)習(xí)的概念和常見(jiàn)方法。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于變分推斷的生成模型，對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布進(jìn)行建模和生成新樣本。2、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫(kù)，使用K-Means聚類算法對(duì)一個(gè)客戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分類。通過(guò)可視化聚類結(jié)果和分析聚類中心，了解客戶的整體情感傾向。3、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNet）的圖像識(shí)別模型，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的物體進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。比較CapsNet與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理變形、遮擋和多視角物體時(shí)的性能差異，評(píng)估模型的魯棒性和泛化能力。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的隨機(jī)森林算法，對(duì)客戶的購(gòu)買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷客戶是否會(huì)購(gòu)買某一產(chǎn)品。分析特征的重要性，評(píng)估模型的性能指標(biāo)。5、（本題5分）運(yùn)用遺傳算法解決一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，例如旅行商問(wèn)題，通過(guò)不斷進(jìn)化種群找到最短路徑。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）剖析某智能民間音樂(lè)文化傳承路徑規(guī)劃系