黑龙江工程学院《人工智能技术及应用》2022-2023学年第一学期期末试卷

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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批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、当利用人工智能进行语音合成，使合成的语音听起来更加自然和富有情感，以下哪种方法可能是重点研究和改进的方向？（）A.改进声学模型B.优化韵律模型C.提升文本分析精度D.以上都是2、强化学习在机器人控制中发挥着重要作用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于强化学习在该场景中的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的行为策略B.设计合理的奖励函数对于机器人的学习效果至关重要C.强化学习可以使机器人快速适应新的环境和任务，无需重新训练D.机器人在学习过程中可能会经历多次失败，但通过不断尝试最终能够学会行走3、在人工智能的语音识别领域，假设要开发一个能够准确识别不同口音和背景噪声下的语音识别系统，以下关于语音识别技术的描述，正确的是：（）A.语音识别系统只需要对清晰、标准的语音进行训练，就能应对各种复杂情况B.增加训练数据中的口音和噪声样本可以提高系统在复杂环境下的识别能力C.语音识别的准确率只取决于声学模型，与语言模型无关D.现有的语音识别技术已经能够达到100%的准确率，无需进一步改进4、在人工智能的模型训练中，超参数的调整是一个关键步骤。假设正在训练一个用于文本生成的循环神经网络（RNN），以下关于超参数选择的方法，哪一项是不太可取的？（）A.基于经验和直觉，随机选择一组超参数进行试验B.使用网格搜索或随机搜索等方法，系统地尝试不同的超参数组合C.借鉴已有的相关研究和实践中常用的超参数设置D.利用自动超参数调整工具，如Hyperopt，根据验证集的性能自动寻找最优超参数5、人工智能在教育领域有着创新应用。假设要开发一个自适应学习系统，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.根据学生的学习进度和表现，动态调整学习内容和难度B.利用情感分析技术了解学生的学习情绪，提供相应的激励和支持C.人工智能驱动的教育系统可以完全替代教师的角色，实现自主学习D.结合虚拟现实和增强现实技术，创造沉浸式的学习体验6、图像识别是人工智能的一个重要应用领域。假设一个安防系统需要通过摄像头实时识别出特定的人物或物体。以下关于图像识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.深度学习算法在图像识别中表现出色，能够自动学习图像的特征B.图像识别系统需要大量的标注数据进行训练，以提高识别准确率C.图像的光照、角度和背景变化等因素会对识别结果产生较大影响D.一旦图像识别模型训练完成，就无需再进行更新和改进，可以一直准确识别各种新的图像7、人工智能中的语音识别技术在智能语音交互中起着重要作用。假设我们要提高语音识别系统在嘈杂环境下的性能，以下关于解决方法的说法，哪一项是不正确的？（）A.使用更先进的声学模型B.增加训练数据的多样性C.降低语音信号的采样率D.采用噪声抑制技术8、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据，如图像、文本、音频等。假设要开发一个能够同时理解视频中的图像内容和音频解说的系统，以下哪种多模态学习方法在整合和理解这些异构数据方面表现更为出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力机制D.混合融合9、人工智能中的知识图谱是一种用于整合和表示知识的结构。假设我们要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的说法，哪一项是正确的？（）A.知识图谱只能表示简单的事实关系B.构建知识图谱不需要领域专家的参与C.可以通过知识图谱进行知识推理和查询D.知识图谱的更新和维护非常容易10、人工智能中的智能搜索算法常用于解决复杂的优化问题。假设我们要在一个大规模的状态空间中寻找最优解，例如在物流配送中规划最优的路线。以下哪种智能搜索算法在处理这类问题时可能具有优势？（）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.模拟退火算法D.回溯算法11、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述，不正确的是（）A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果，增强信任B.一些复杂的深度学习模型，如深度神经网络，往往具有较低的可解释性C.为了提高模型的可解释性，可以采用特征重要性分析、可视化等方法D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的，不存在优先级的差异12、在人工智能的应用中，语音合成技术可以将文本转换为自然流畅的语音。假设要为一款智能导航应用开发语音合成功能，以下哪个因素对于合成语音的质量影响最大？（）A.语音的音色选择B.文本的语法结构C.语音的韵律和语调D.文本的词汇量13、人工智能在医疗领域的应用具有巨大的潜力，但也面临着数据隐私和安全性的挑战。假设一个医疗机构要使用人工智能技术分析患者的医疗数据来辅助诊断疾病，同时要确保患者数据不被泄露和滥用。以下哪种技术或方法在保障数据安全和隐私方面最为有效？（）A.数据加密B.数据脱敏C.建立严格的访问控制机制D.以上方法综合运用14、在人工智能的迁移学习中，假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用到一个特定领域的小数据集上。以下哪种方法能够有效地利用预训练模型的知识？（）A.直接在新数据集上微调预训练模型B.重新训练一个新的模型，不使用预训练模型C.只使用预训练模型的最后一层输出D.抛弃预训练模型，完全依靠随机初始化训练15、假设在一个智能教育系统中，需要利用人工智能为学生提供个性化的学习路径和资源推荐。为了准确评估学生的学习状态和需求，以下哪种数据和方法可能是重要的？（）A.学习行为数据和聚类分析B.知识掌握程度数据和回归分析C.学习偏好数据和分类算法D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述人工智能系统的安全性考量。2、（本题5分）解释人工智能在智能仓储库存控制中的策略。3、（本题5分）解释人工智能在国际贸易和金融监管中的应用。4、（本题5分）谈谈人工智能在智能招聘简历筛选中的应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用机器学习算法对金融市场数据进行分析，预测股票价格的短期波动，为短线投资提供参考。2、（本题5分）使用Python的TensorFlow框架，构建一个基于强化学习的自动驾驶汽车控制模型。在模拟环境中训练汽车学会遵守交通规则，安全行驶。3、（本题5分）使用Python的Scikit-learn库，实现随机森林算法对糖尿病数据集进行分类，通过特征重要性分析选择关键特征，提高模型性能。4、（本题5分）使用聚类算法对客户数据进行细分，以便企业更好地了解客户群体，制定针对性的营销策略。5、（本题5分）运用Python中的OpenCV库，实现对视频中的车牌识别，包括车牌定位、字符分割和识别等步骤。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）考察某智能酒店预订系统中人工智能