郑州大学《人工智能实验》2022-2023学年期末试卷

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《人工智能实验》2022-2023学年期末试卷题号一二三总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、以下哪种算法常用于异常检测？（）A.IsolationForestB.K-MeansC.SVMD.DecisionTree2、在自然语言处理中，命名实体识别是？（）A.识别文本中的人名、地名等实体B.分析文本的语法结构C.提取文本的主题D.以上都不是3、人工智能中的“联邦学习”主要用于解决什么问题？A.数据隐私保护B.模型训练效率C.模型可解释性D.模型泛化能力4、以下哪个不是人工智能在能源领域的应用？（）A.智能电网B.能源需求预测C.新能源开发D.服装设计5、以下哪个不是人工智能在金融领域的应用？（）A.风险评估B.投资决策C.客户服务D.农业生产6、以下哪个不是人工智能的主要研究领域？（）A.机器视觉B.自然语言处理C.计算机图形学D.机器学习7、人工智能中的蒙特卡罗方法用于？A.优化问题求解B.概率估计C.图像生成D.文本分类8、深度学习中的残差网络（ResNet）主要解决了？（）A.梯度消失问题B.过拟合问题C.计算效率问题D.数据不平衡问题9、在人工智能中，“可解释人工智能（XAI）”的主要目标是？A.提高模型精度B.使模型具有可解释性C.减少模型参数D.加快模型训练10、在语音识别中，常用的特征提取方法是？A.傅里叶变换B.梅尔频率倒谱系数（MFCC）C.主成分分析（PCA）D.独立成分分析（ICA）11、以下哪种算法常用于解决自然语言处理中的词序问题？A.循环神经网络B.卷积神经网络C.自编码器D.生成对抗网络12、在机器学习中，欠拟合的表现是（）A.在训练集和测试集上表现都差B.在训练集上表现好，在测试集上表现差C.在训练集上表现差，在测试集上表现好D.在训练集和测试集上表现都好13、人工智能中的模型压缩技术的目的是？（）A.减少模型参数和计算量B.提高模型准确率C.增加模型的复杂度D.以上都不是14、以下哪种模型常用于语音合成？（）A.WaveNetB.TransformerC.GAND.RNN15、在深度学习中，“梯度消失”问题通常可以通过以下哪种方法缓解？A.使用ReLU激活函数B.增加网络层数C.减少训练数据D.提高学习率16、在强化学习中，探索与利用的平衡是指？（）A.在尝试新策略和利用已有经验之间找到平衡B.在不同环境中选择合适的策略C.在不同任务中分配资源D.以上都不是17、在机器学习中，“核方法”常用于？A.线性分类B.非线性分类C.回归分析D.聚类分析18、以下哪种方法常用于数据预处理？A.数据清洗B.特征工程C.数据归一化D.以上都是19、以下哪种方法常用于自然语言处理中的词嵌入学习？（）A.反向传播B.随机梯度下降C.自监督学习D.有监督学习20、以下哪个不是人工智能在医疗领域的应用？（）A.疾病诊断B.药物研发C.医院管理D.太空探索二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）谈谈人工智能中的算法公平性。2、（本题10分）简述人工智能在财务分析和预算中的帮助。3、（本题10分）解释人工智能在智能市场需求预测中的方法。4、（本题10分）谈谈人工智能在智能项目成本估算中的应用。三、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）考察一个利