暨南大学《人工智能原理》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页暨南大学《人工智能原理》

2021-2022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、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的计算资源进行训练。假设一个研究团队资源有限。以下关于在有限资源下训练模型的策略描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用数据增强技术，通过对原始数据进行随机变换来增加数据量B.选择轻量级的模型架构，减少参数数量和计算量C.降低模型的训练精度，如使用低精度数值表示，以加快训练速度D.为了保证模型性能，无论资源如何有限，都不能对模型进行任何简化和压缩2、在人工智能的发展过程中，算力的提升起到了重要的推动作用。假设一个研究团队需要进行大规模的人工智能模型训练。以下关于算力对人工智能的影响的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的算力能够加速模型的训练过程，缩短研发周期B.更高的算力可以支持更复杂的模型结构和更多的数据处理C.只要有足够的算力，就可以忽略模型的优化和算法的改进D.算力的成本和可获取性会影响人工智能技术的应用和推广3、人工智能中的异常检测在许多领域都有重要应用，如网络安全、金融欺诈检测等。假设我们要在金融交易数据中检测异常行为，以下关于异常检测的方法，哪一项是不准确的？（）A.基于统计模型的方法B.基于聚类的方法C.基于规则的方法D.异常检测不需要考虑数据的分布特征4、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（）A.基于规则的专家系统B.强化学习C.遗传算法D.模糊逻辑5、人工智能在教育领域有着潜在的应用价值。假设要开发一个个性化的学习系统。以下关于人工智能在教育中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习路径和资源推荐B.能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导C.人工智能教育系统可以完全取代教师的角色，实现自主学习D.有助于发现学生的学习问题和知识漏洞，提高教学效果6、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7、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成和数据增强等方面表现出色。假设要使用GAN生成逼真的人脸图像，以下关于GAN的描述，正确的是：（）A.GAN的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题B.生成器和判别器的能力不需要平衡，只要其中一个强大就能生成好的图像C.GAN可以通过不断的对抗训练，学习到真实数据的分布，从而生成逼真的新样本D.GAN只能用于图像生成，不能应用于其他领域的数据生成8、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设一个农场使用人工智能来监测作物生长和病虫害情况。以下关于人工智能在农业中的应用描述，哪一项是错误的？（）A.通过图像识别技术可以及时发现病虫害的迹象，采取相应的防治措施B.利用传感器收集的数据和分析模型，优化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代农民的经验和判断，自主管理农场的所有生产活动D.结合天气预报和市场需求预测，制定合理的种植计划9、假设在一个智能农业的应用中，需要利用人工智能技术来监测农作物的生长状况并预测病虫害的发生，以下哪种数据源和分析方法可能是重要的组成部分？（）A.卫星图像和图像分析B.传感器数据和时间序列分析C.气象数据和机器学习模型D.以上都是10、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11、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12、人工智能中的机器翻译是一项具有挑战性的任务。假设我们要将一段中文文本翻译成英文，以下关于机器翻译的挑战，哪一项是不正确的？（）A.词汇的多义性B.语法结构的差异C.文化背景的不同D.机器翻译的质量已经超越了人类翻译13、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的计算资源，如GPU集群，可以加速模型的训练过程B.云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求C.算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关D.合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要14、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行B.可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要C.通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分15、在自然语言处理中，词向量表示是基础技术之一。假设要对大量文本进行处理和分析。以下关于词向量的描述，哪一项是不准确的？（）A.词向量可以将单词转换为数值向量，便于计算机处理和计算B.常见的词向量模型有One-Hot编码、Word2Vec和GloVe等C.词向量的维度越高，表达能力越强，但计算和存储成本也越高D.词向量一旦生成就固定不变，不能根据新的文本数据进行更新和优化16、在人工智能的图像识别领域，除了卷积神经网络，还有其他一些方法和技术。假设我们要对卫星图像中的地物进行分类，以下哪种方法可能会与卷积神经网络结合使用，以提高分类效果？（）A.支持向量机B.决策树C.聚类分析D.以上都有可能17、人工智能中的迁移学习方法可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。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小样本的特定领域图像分类任务中。以下关于迁移学习的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以将预训练模型的特征提取部分应用到新任务中，并在新数据上微调B.迁移学习能够有效解决新任务数据量不足的问题，提高模型的泛化能力C.直接使用预训练模型的输出结果，无需任何调整，就能在新任务中取得好的效果D.选择合适的预训练模型和迁移策略对于迁移学习的成功至关重要18、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，例如疾病诊断和医疗影像分析。假设一个基于人工智能的医疗诊断系统正在研发中，以下关于该系统的描述，正确的是：（）A.只要输入足够多的病例数据，该系统就能准确诊断所有疾病，无需医生干预B.该系统可以完全替代医生的经验和判断，因为人工智能算法更加精确C.虽然人工智能可以提供辅助诊断，但医生的专业知识和临床经验仍然至关重要D.人工智能医疗诊断系统的准确性不受数据质量和多样性的影响19、在人工智能的对话系统中，假设需要根据用户的上下文和历史对话信息生成连贯且有针对性的回复。以下哪种方法能够更好地利用上下文信息？（）A.使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）捕捉序列信息B.只关注当前输入的文本，不考虑历史信息C.对上下文信息进行简单的统计分析D.随机生成回复，不依赖上下文20、在一个利用人工智能进行能源管理的系统中，例如优化建筑物的能源消耗或电网的调度，以下哪个方面的考虑可能是至关重要的？（）A.实时数据采集和处理B.精准的预测模型C.多目标优化策略D.以上都是21、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22、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设正在训练一个用于手写数字识别的神经网络，以下关于防止过拟合的方法，哪一项是最有效的？（）A.增加训练数据的数量B.减少神经网络的层数C.使用更复杂的激活函数D.不进行任何处理，认为过拟合不会影响模型性能23、在人工智能的音频处理中，语音增强是一项重要任务。假设要提高在嘈杂环境中录制的语音的清晰度，以下关于语音增强技术的描述，正确的是：（）A.简单的滤波方法就能够完全去除噪声，恢复清晰的语音B.语音增强技术只对特定类型的噪声有效，对复杂的噪声环境无能为力C.结合深度学习算法和声学模型，可以更有效地从噪声中提取有用的语音信息D.语音增强的效果不受原始语音质量和噪声强度的影响24、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。例如，自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时，需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下，以下哪种观点是需要重点考虑的？（）A.优先保护乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.按照预设的规则进行决策，不考虑具体情况D.综合考虑多种因素，如法律、道德和社会影响25、在人工智能的知识图谱构建中，例如整合多个领域的知识并建立关联，以下哪种方法和工具可能是常用的？（）A.本体论和语义网技术B.信息抽取和实体识别C.关系抽取和图数据库D.以上都是26、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，需要整合患者的病历、检查报告和影像资料等信息。以下关于数据隐私和安全的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.采用加密技术对患者数据进行加密存储和传输，确保数据不被泄露B.允许医疗数据在未经患者同意的情况下用于研究和开发新的诊断模型C.忽略数据隐私和安全问题，优先考虑系统的诊断准确性D.将患者数据存储在公共云服务上，以降低存储成本27、在人工智能的应用中，智能推荐系统越来越普及。假设一个电商平台要为用户提供个性化的商品推荐，需要综合考虑用户的历史购买行为、浏览记录和商品的属性等多方面信息。以下哪种算法或模型在处理这种多源异构数据的推荐任务上表现更为出色？（）A.协同过滤算法B.基于内容的推荐算法C.混合推荐算法D.关联规则挖掘28、在人工智能的语音识别任务中，需要克服许多挑战。假设要开发一个能够在嘈杂环境中准确识别语音的系统，以下关于解决噪声问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用麦克风阵列技术，对多个麦克风采集的信号进行处理，增强有用信号，抑制噪声B.采用深度学习中的降噪自编码器，对输入的语音信号进行预处理，去除噪声C.完全忽略噪声，只关注语音的关键特征D.利用语音增强算法，提高语音的信噪比29、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（）A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用30、人工智能在金融领域的应用越来越广泛，如风险评估、投资决策和欺诈检测等。以下关于人工智能在金融领域应用的描述，不准确的是（）A.可以通过分析大量的金融数据，更准确地评估风险和预测市场趋势B.能够为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合C.人工智能在金融领域的应用完全消除了风险和错误，保障了金融交易的绝对安全D.金融机构在采用人工智能技术时，需要考虑合规性和监管要求二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一个基于图注意力网络（GAT）的社交网络推荐模型。根据用户之间的关系和行为，为用户推荐可能感兴趣的内容。2、（本题5分）运用深度学习框架构建一个自然语言翻译模型，支持多语言翻译，提高翻译的准确性和通用性。3、（本题5分）在Python中，运用狼群算法优化一个复杂的工程问题。模拟狼群的狩猎行为和分工，展示优化结果和算法性能。4、（本题5分）使用Python的Scikit-learn库，实现IsolationForest算法对异常数据进行检测，通过调整参数提高检测准确率。5、（本题5分）通过强化学习训练一个智