北京理工大学《人工智能技术》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《人工智能技术》2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段，以下关于弱人工智能和强人工智能的描述，哪一项是正确的？（）A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域C.弱人工智能只能完成特定的任务，不具备通用性D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力2、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个图像分类模型的性能，以下关于评估指标的描述，正确的是：（）A.准确率是唯一可靠的评估指标，能够全面反映模型的性能B.召回率和精确率相互独立，没有关联C.F1值综合考虑了召回率和精确率，能够更全面地评估模型D.混淆矩阵只适用于二分类问题，对于多分类问题没有作用3、自动驾驶是人工智能的一个具有挑战性的应用领域。以下关于自动驾驶的描述，不正确的是（）A.自动驾驶分为不同的级别，从辅助驾驶到完全自动驾驶B.自动驾驶需要依靠传感器、计算机视觉和决策算法等技术的协同工作C.目前的自动驾驶技术已经非常成熟，可以在任何路况下安全可靠地运行D.自动驾驶面临着法律、道德和技术等多方面的挑战和问题4、在人工智能的语音合成领域，假设要生成自然流畅、富有情感的语音，以下关于语音合成技术的描述，正确的是：（）A.参数合成方法能够灵活控制语音的特征，但音质相对较差B.拼接合成方法生成的语音自然度高，但需要大量的语音库支持C.深度学习的语音合成模型可以同时实现高质量和高自然度的语音生成D.语音合成的情感表达只能通过调整语音的音调来实现5、在人工智能的情感计算领域，除了文本和语音，面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统，以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战？（）A.基于传统计算机视觉的方法B.基于深度学习的方法C.基于传感器的方法D.以上方法难度相当6、在人工智能的图像生成任务中，变分自编码器（VAE）是一种常用的模型。假设要使用VAE生成新的图像，以下关于VAE的描述，正确的是：（）A.VAE通过学习数据的潜在分布来生成新的图像，生成的图像与原始数据完全相同B.VAE生成的图像质量不如生成对抗网络（GAN），因此在实际应用中逐渐被淘汰C.VAE可以在生成图像的同时对图像进行压缩和编码，节省存储空间D.VAE只能用于生成简单的图像，如数字和几何图形，无法生成复杂的自然图像7、在人工智能的自动驾驶感知任务中，假设需要同时处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征层面进行融合B.中期融合，在决策层面进行融合C.晚期融合，在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据8、在人工智能的图像生成领域，生成对抗网络（GAN）取得了令人瞩目的成果。假设要生成逼真的艺术画作，同时具有独特的风格和创造力。以下哪种改进的GAN架构或训练方法能够更好地实现这一目标？（）A.条件GANB.循环GANC.自监督GAND.以上方法结合使用9、人工智能中的知识图谱技术可以将实体、关系和属性以图的形式表示，为智能应用提供丰富的语义信息。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，需要整合大量的文本、图像和音频资料。以下哪种方法在知识抽取和融合方面最为关键？（）A.自然语言处理技术B.图像识别技术C.音频处理技术D.以上技术综合运用10、在人工智能的语音合成任务中，要生成自然流畅且富有情感的语音。假设需要模拟不同人的声音特点和情感表达，以下哪种技术或方法是关键的？（）A.基于深度学习的语音合成模型，学习语音特征B.使用固定的语音模板，进行简单组合C.随机生成语音的音调和语速D.不考虑情感因素，只生成清晰的语音11、在人工智能的自动驾驶道德决策问题中，假设自动驾驶汽车面临一个无法避免的碰撞场景，以下关于道德决策的描述，正确的是：（）A.可以制定一套通用的道德规则，让自动驾驶汽车在所有情况下遵循B.道德决策应该完全由汽车制造商决定，用户没有参与的权利C.不同的文化和价值观可能导致对自动驾驶道德决策的不同看法D.自动驾驶汽车的道德决策不会受到法律和社会舆论的影响12、人工智能在社交媒体的内容管理中发挥作用。假设一个社交媒体平台要利用人工智能过滤不良信息，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于自然语言处理技术和机器学习算法，识别不良内容B.不断学习和更新不良信息的模式，提高过滤的准确性C.人工智能过滤系统能够完全杜绝不良信息的出现，无需人工监督D.平衡过滤的严格程度和用户体验，避免误判正常内容13、在人工智能的语音合成任务中，假设要生成自然流畅且富有情感的语音，以下关于模型训练的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用大量的语音数据进行训练，包括不同的口音和情感B.引入情感标签，让模型学习不同情感下的语音特征C.只训练模型生成单一的语音风格，以保证一致性D.结合声学模型和语言模型，提高语音合成的质量14、在人工智能的发展中，硬件的支持对于提高计算效率和性能至关重要。假设要训练一个大规模的深度学习模型，需要快速处理海量的数据。以下哪种硬件架构或设备在加速模型训练方面具有显著的优势？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA15、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市计划广泛部署具有人脸识别功能的监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，哪一项是不正确的？（）A.需要考虑个人隐私保护，确保人脸识别数据的安全存储和使用B.应该评估该系统可能带来的歧视和不公平待遇等潜在风险C.只要该系统能够提高城市的安全性，就无需考虑伦理和社会影响D.公众应该参与到关于人工智能应用的决策过程中，表达自己的意见和关切16、人工智能在气象预测中的应用具有挑战性。假设要利用人工智能模型预测未来几天的天气情况，以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）A.对气象数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲B.去除异常值和缺失值，保证数据的质量C.对数据进行降维处理，减少计算量D.随机打乱数据的顺序，增加数据的随机性17、在人工智能的发展中，机器学习是一个重要的分支。假设一个医疗团队想要利用机器学习来预测某种疾病的发病风险，他们收集了大量患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息。在选择机器学习算法时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测的准确性等因素。以下哪种机器学习算法可能最适合这个任务？（）A.决策树算法，通过对特征的逐步划分进行预测B.线性回归算法，建立变量之间的线性关系进行预测C.支持向量机算法，寻找最优分类超平面进行分类预测D.朴素贝叶斯算法，基于概率计算进行分类18、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇连贯且有逻辑的文章，以下关于模型训练的策略，哪一项是不正确的？（）A.使用预训练的语言模型，并在特定任务上进行微调B.从简单的句子生成开始，逐渐过渡到复杂的文章生成C.不使用任何先验知识或语言规则，完全依靠数据驱动的学习D.引入对抗训练，提高生成文本的质量和多样性19、人工智能在医疗领域有广泛的应用前景。假设要开发一个能够辅助医生诊断疾病的系统，需要对大量的医疗数据进行分析。以下哪种技术可能有助于提高诊断的准确性？（）A.数据挖掘B.虚拟现实C.增强现实D.3D打印20、人工智能中的语音识别技术在许多领域都有应用，如语音助手和智能客服。假设正在改进一个语音识别系统的性能，以下关于语音识别的描述，正确的是：（）A.语音识别的准确率只取决于声学模型，语言模型对其影响不大B.环境噪声对语音识别的结果没有显著影响，系统可以自动过滤噪声C.不断优化声学模型和语言模型，并结合大量的语音数据进行训练，可以提高语音识别的准确率D.语音识别系统不需要考虑不同人的口音和语速差异，能够统一处理21、在人工智能的应用于教育领域，个性化学习是一个重要的方向。假设我们要为学生提供个性化的学习路径推荐，以下关于个性化学习的说法，哪一项是不正确的？（）A.需要根据学生的学习历史和特点进行定制B.完全依赖人工智能算法，不需要教师的参与C.可以提高学生的学习效率和效果D.要考虑学生的兴趣和能力差异22、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（）A.数据的质量和数量B.算法的复杂度C.计算资源的多少D.模型的训练时间23、在人工智能的文本生成任务中，除了生成连贯的文字内容，还需要考虑语言的逻辑性和合理性。假设我们要生成一篇新闻报道，以下关于文本生成的说法，哪一项是正确的？（）A.可以完全依靠随机生成来创造新颖的内容B.语言模型的规模越大，生成的质量一定越高C.预训练语言模型结合微调可以提高生成效果D.不需要考虑语法和语义的约束24、人工智能中的联邦学习可以在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要合作训练一个模型，但又不想共享原始数据，以下哪个技术是联邦学习的核心？（）A.加密通信B.模型参数的加密共享和聚合C.分布式计算框架D.数据脱敏25、在人工智能的发展过程中，可解释性是一个重要的问题。假设一个深度学习模型在医疗诊断中做出了关键决策，但无法解释其决策的依据。这可能会带来哪些潜在的风险？（）A.医生可能无法信任模型的结果B.模型的准确率可能会下降C.模型的训练时间可能会增加D.模型的复杂度可能会降低26、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（）A.只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯B.在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行C.应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用D.人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑27、人工智能在农业领域的应用包括作物监测、病虫害预测等。假设要利用人工智能技术预测农作物的病虫害发生情况，以下关于农业领域人工智能应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠气象数据就能准确预测农作物的病虫害发生B.人工智能在农业中的应用成本过高，不具有实际推广价值C.综合考虑农作物的生长环境、图像数据和历史病虫害信息等，可以提高病虫害预测的准确性D.农业领域的数据质量和多样性对人工智能应用的效果没有影响28、在人工智能的智能客服应用中，需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样，包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率，以下哪种技术或策略是重要的？（）A.建立大规模的问题库和标准答案B.运用自然语言生成技术生成回答C.引导用户提出更简单的问题D.对复杂问题直接拒绝回答29、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模数据集上训练好的图像分类模型应用到一个特定的小数据集上，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（）A.可以直接将原模型在新数据集上进行微调，快速获得较好的性能B.由于数据集差异较大，原模型无法在新数据集上使用，需要重新训练C.迁移学习只能在相同领域的任务之间进行，不同领域无法应用D.迁移学习会导致模型过拟合新数据集，降低泛化能力30、自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，需要对大量的文本数据进行学习和理解。在这个过程中，词向量模型如Word2Vec和GloVe起到了关键作用。那么，关于词向量模型，以下说法哪一项是不准确的？（）A.能够将单词表示为低维的实数向量，捕捉单词之间的语义关系B.可以通过对大规模语料库的无监督学习得到C.不同的词向量模型在处理多义词时效果都很好D.词向量的计算可以基于单词的上下文信息二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在TensorFlow中，构建一个深度强化学习模型（如A2C或DDPG），控制一个机器人在模拟环境中完成特定的任务，如抓取物体或行走。观察模型的训练效果和机器人的行为表现。2、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对图像的阈值分割。尝试不同的阈值方法，比较分割效果。3、（本题5分）利用Python的TensorFlow库，构建一个生成对抗网络（GAN），用于生成具有特定主题的诗歌。通过引入韵律和格律约束，提高生成诗歌的质量和艺术性。4、（本题5分）利用Python的PyTorch库，构建一个多层卷积神经网络（CNN）模型，对街景图像数据中的交通标志进行检测和识别。研究不同的图像预处理方法和模型压缩技术对性能的影响。5、（本题5分）利用Python的PyTorch框架，搭建一个基于注意力机制的图像描述生成模型。根