安徽工程大学《人工智能》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《人工智能》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、人工智能中的人工神经网络具有强大的学习能力。假设我们正在训练一个多层神经网络来预测股票价格的走势。如果网络的训练数据包含了过多的噪声，会产生什么后果？（）A.网络的泛化能力增强B.网络的训练速度加快C.网络可能对新的数据预测不准确D.网络的结构变得更加复杂2、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，引起了广泛关注。假设要利用预训练语言模型进行特定任务的微调。以下关于预训练语言模型的描述，哪一项是不正确的？（）A.预训练语言模型在大规模通用语料上学习了语言的通用知识和模式B.微调时可以使用少量的特定任务数据，快速适应新的任务C.预训练语言模型的参数规模越大，性能一定越好D.可以根据具体需求对预训练语言模型的输出进行进一步的处理和优化3、在人工智能的自动驾驶场景中，车辆需要与周围的其他车辆和基础设施进行有效的通信和协作。假设要实现车辆之间的安全、高效的信息交互，以下哪种通信技术和协议在可靠性和低延迟方面表现最为突出？（）A.4G通信B.5G通信C.车联网专用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信4、人工智能中的语音识别技术正在改变人们与计算机的交互方式。假设要开发一个能够准确识别不同口音和语速的语音识别系统。以下关于语音识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.特征提取是语音识别中的关键步骤，用于将语音信号转换为可处理的特征向量B.声学模型和语言模型共同作用，提高语音识别的准确率C.语音识别系统对于背景噪音和多人同时说话的场景能够轻松应对，不受任何影响D.不断增加训练数据的多样性和规模，可以改善语音识别系统在复杂场景下的性能5、当利用人工智能进行药物研发，例如预测药物分子的活性和副作用，以下哪种技术和数据可能是重要的支撑？（）A.化学信息学和分子模拟B.生物医学数据和机器学习C.药物临床试验数据和统计分析D.以上都是6、人工智能在自动驾驶领域的应用面临着诸多技术和法律挑战。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，如避让行人或其他车辆。以下哪种方法在确保决策的安全性和合法性方面最为关键？（）A.基于概率的决策模型B.遵循预设的规则和策略C.模仿人类驾驶员的决策方式D.实时收集大量的交通数据进行分析7、人工智能在教育领域有潜在的应用，例如个性化学习系统。假设要为学生提供个性化的学习路径，以下哪种数据对于系统的设计最为关键？（）A.学生的考试成绩B.学生的学习时间C.学生的学习风格和偏好D.学校的课程设置8、人工智能中的多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的。假设在一个物流配送场景中，多个配送车辆作为智能体需要协同工作以优化配送路线。那么，以下关于多智能体系统的特点，哪一项是不正确的？（）A.智能体之间需要进行有效的通信和协调B.单个智能体的决策会影响整个系统的性能C.多智能体系统总是能够达到全局最优解D.智能体可以具有不同的目标和策略9、人工智能中的模型压缩技术对于在资源受限的设备上部署模型至关重要。假设要将一个大型的深度学习模型部署到移动设备上，同时保持一定的性能。以下哪种模型压缩方法在减少模型参数数量和计算量方面最为有效？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上方法综合运用10、在人工智能的机器人控制领域，强化学习可以让机器人通过与环境的交互不断优化自己的行为。假设一个机器人需要学会在不同地形上行走，以下哪个因素对于强化学习的效果影响最大？（）A.环境的复杂度B.机器人的初始状态C.奖励函数的设计D.机器人的硬件性能11、人工智能中的计算机视觉技术能够让计算机理解和分析图像和视频内容。以下关于计算机视觉的描述，不准确的是（）A.目标检测、图像分类和语义分割是计算机视觉中的常见任务B.计算机视觉技术可以应用于自动驾驶、安防监控和工业检测等领域C.计算机视觉系统的性能完全取决于所使用的硬件设备，算法的优化作用不大D.深度学习算法的出现极大地推动了计算机视觉技术的发展12、当利用人工智能进行智能医疗影像诊断，例如检测肿瘤或病变，以下哪种挑战和问题可能是需要重点解决的？（）A.数据标注的准确性和一致性B.模型的泛化能力和鲁棒性C.结果的解释和临床可接受性D.以上都是13、知识图谱是人工智能中用于表示知识和关系的一种技术。假设一个智能问答系统基于知识图谱来回答用户的问题。以下关于知识图谱的描述，哪一项是错误的？（）A.知识图谱将实体、关系和属性以图的形式组织起来，便于知识的表示和查询B.可以通过从大量文本中自动抽取信息来构建知识图谱C.知识图谱中的知识是固定不变的，一旦构建完成就无需更新D.结合自然语言处理技术，能够实现基于知识图谱的智能问答和推理14、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预B.人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误C.自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定D.自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患15、在人工智能的图像超分辨率任务中，假设需要将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，同时保持图像的细节和清晰度。以下哪种方法通常能够取得较好的效果？（）A.基于深度学习的超分辨率模型，学习图像的特征和模式B.传统的插值方法，如双线性插值C.对低分辨率图像进行简单的放大处理D.随机生成高分辨率图像二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）谈谈卷积神经网络的特点和优势。2、（本题5分）谈谈人工智能在智能财务管理欺诈检测中的应用。3、（本题5分）简述零样本学习和少样本学习的特点。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过强化学习训练一个智能体在模拟的金融市场中进行交易，优化交易策略以获取最大收益。2、（本题5分）使用Python中的PyTorch框架，构建一个基于注意力机制的图像描述生成模型，根据输入图像生成准确的文字描述。3、（本题5分）使用Python的Scikit-learn库，实现支持向量机（SVM）算法对鸢尾花数据集进行分类，并通过调整核函数和参数来优化分类效果，比较不同设置下的性能。4、（本题5分）利用Scikit-learn中的支持向量回归（SVR）算法，对气温数据进行预测。分析模型的预测精度和误差分布。5、（本题5分）利用自然语言处理技术对大量文本进行情感分析，判断文本的情感倾向（积极、消极或中