华东师范大学《人工智能基础与应用B》2021-2022学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页华东师范大学《人工智能基础与应用B》

2021-2022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、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用GAN来实现。那么，以下关于GAN的描述，哪一项是错误的？（）A.由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器C.判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征D.GAN的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题2、在人工智能的文本摘要生成中，假设需要从长篇文章中提取关键信息并生成简洁准确的摘要。以下哪种方法能够更好地捕捉文章的主旨和重点？（）A.基于注意力机制的模型，关注重要的文本部分B.按照文章的开头和结尾提取关键语句C.随机选择文章中的段落作为摘要D.不进行任何分析，直接输出原文的前几段3、人工智能中的自动规划和调度问题在许多领域都有应用，如生产制造、物流配送等。假设一个工厂要安排生产任务，需要考虑机器的可用性、订单的优先级和交货日期等约束条件。以下哪种自动规划算法在处理这种复杂的约束满足问题上最为高效？（）A.A*算法B.遗传算法C.模拟退火算法D.蚁群算法4、在人工智能的对话系统中，需要实现自然流畅的交互。假设要开发一个客服机器人，以下关于对话系统的描述，正确的是：（）A.只要对话系统能够回答用户的问题，就不需要考虑回答的方式和语气B.对话系统可以完全理解用户的意图和情感，无需进一步的优化C.利用大规模的对话数据进行训练，并结合语义理解和生成技术，可以提高客服机器人的对话能力D.对话系统的性能不受语言多样性和文化差异的影响5、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的训练数据。假设要训练一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN），但可用的标注数据有限。以下哪种方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用数据增强技术，如翻转、旋转、缩放图像，增加数据的多样性B.减少模型的层数和参数数量，以降低对数据的需求C.直接使用未标注的数据进行训练D.放弃深度学习模型，选择传统的机器学习算法6、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（）A.优先保护车内乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.基于最大多数人的利益进行决策D.这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则7、人工智能中的图像超分辨率技术可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。假设要在保持图像细节的同时提高超分辨率效果，以下哪个因素是最关键的？（）A.神经网络的深度B.训练数据的质量C.损失函数的选择D.优化器的性能8、在人工智能的应用中，自动驾驶是一个具有挑战性的领域。假设一辆自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中做出安全、高效的驾驶决策。那么，以下关于自动驾驶中的人工智能技术，哪一项是不准确的？（）A.需要依靠多种传感器获取环境信息，如摄像头、激光雷达等B.基于深度学习的目标检测算法可以准确识别道路上的行人和车辆C.自动驾驶系统一旦训练完成，就不需要再进行更新和改进D.决策算法需要考虑交通规则、道德伦理等多方面因素9、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个智能机器人需要在迷宫中找到出口，通过与环境的交互获得奖励。在这种情况下，以下关于强化学习算法的选择，哪一项是最合适的？（）A.Q-learning算法，通过估计状态-动作值函数来选择最优动作B.策略梯度算法，直接优化策略以最大化期望回报C.蒙特卡罗方法，通过随机采样来估计价值函数D.以上算法都不合适，应该选择其他方法10、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11、强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设有一个机器人需要通过学习在复杂的环境中行走，并且根据行走的效果获得奖励或惩罚。以下关于强化学习的描述，哪一项是不准确的？（）A.智能体通过不断尝试和错误来改进策略B.奖励信号对于智能体的学习至关重要C.强化学习不需要对环境进行建模D.智能体的最终目标是最大化累积奖励12、在人工智能的智能推荐系统中，冷启动问题是指在新用户或新物品加入时缺乏足够的历史数据进行准确推荐。假设要解决一个新上线电商平台的冷启动问题，以下哪种策略最为有效？（）A.基于内容的推荐B.基于热门商品的推荐C.基于用户社交关系的推荐D.以上策略结合使用13、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14、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上性能很差。为了缓解过拟合，以下哪种方法是有效的？（）A.增加训练数据的数量B.减少模型的复杂度C.应用正则化技术，如L1和L2正则化D.以上都是15、在人工智能的机器学习算法中，决策树是一种常见的算法。假设我们要根据一些用户的特征来预测他们是否会购买某款产品，使用决策树进行建模。那么，关于决策树的特点，以下哪一项是不正确的？（）A.易于理解和解释，生成的决策规则清晰明了B.对数据的噪声和缺失值比较敏感C.能够处理非线性关系的数据D.决策树的构建不需要进行特征选择16、人工智能中的智能代理能够自主地感知环境、做出决策并执行动作。假设一个智能代理在游戏中与其他玩家交互。以下关于智能代理的描述，哪一项是错误的？（）A.智能代理可以通过学习和经验积累来改进自己的策略B.它能够根据环境的变化实时调整自己的行为，以达到目标C.智能代理的决策完全基于预设的规则，无法从环境中学习和适应D.多个智能代理之间可以通过协作或竞争来实现更复杂的任务17、在人工智能的优化算法中，随机梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假设在训练一个深度学习模型时，发现模型收敛速度较慢。以下哪种改进的SGD变种或优化策略能够加快模型的收敛速度，同时避免陷入局部最优解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略结合使用18、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19、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的训练和性能有着重要的影响。以下关于数据在人工智能中的作用的描述，不正确的是（）A.高质量、大规模的数据能够帮助模型学习到更准确和通用的模式B.数据清洗和预处理是提高数据质量的重要步骤，可以减少噪声和错误C.即使数据量较少，通过巧妙的算法设计和模型架构，也能训练出性能优异的人工智能模型D.数据的标注工作对于监督学习非常重要，准确的标注能够提高模型的学习效果20、随着人工智能技术的发展，伦理和社会问题也日益受到关注。假设一个人工智能系统在招聘过程中根据候选人的数据分析做出决策，可能会导致潜在的歧视和不公平。为了避免这种情况，以下哪种措施最为关键？（）A.对数据进行匿名化处理B.建立透明的算法和决策机制C.限制人工智能在招聘中的应用D.不使用敏感数据进行分析二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释深度学习与传统机器学习的差异。2、（本题5分）简述人工智能在能源效率提升和可再生能源整合中的贡献。3、（本题5分）说明人工智能在广告和营销中的精准策略。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究一个基于人工智能的交通拥堵疏导策略生成系统，评估其效果和适应性。2、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能书法字体设计系统，探讨其如何设计独特的书法字体。3、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能艺术作品消费者行为分析系统，探讨其如何分析消费者的购买行为和偏好。4、（本题5分）分析一个利用人工智能进行雕塑创作的尝试，讨论其艺术风格和创作效率。5、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能餐饮推荐系统，分析其如何