江南大学《人工智能》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页江南大学

《人工智能》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1分，共20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、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，具有很强的语言理解和生成能力。假设要将这样的预训练模型应用于特定的任务，以下关于模型应用的描述，正确的是：（）A.可以直接在预训练模型上进行微调，就能适应新的任务，无需额外的训练数据B.预训练模型的参数固定，不能根据任务需求进行调整和优化C.预训练模型的语言生成能力很强，但在特定领域的专业知识上可能存在不足D.预训练模型在所有自然语言处理任务中都能取得最优的效果2、人工智能在医疗影像诊断中的应用越来越受到关注。假设要开发一个能够辅助医生诊断肺部疾病的系统，以下关于模型的可解释性和透明度的要求，哪一项是最为重要的？（）A.能够准确诊断疾病即可，不需要解释诊断的依据B.以可视化的方式展示模型对肺部影像的分析过程和决策依据C.提供一个简单的诊断结果，不解释模型是如何得出这个结果的D.隐藏模型的内部工作原理，以防止被竞争对手模仿3、在人工智能的模型评估中，除了准确率和召回率等常见指标，以下哪种指标对于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，综合考虑准确率和召回率B.均方误差，用于回归问题C.混淆矩阵，详细展示分类结果D.以上都是4、人工智能在教育领域有潜在的应用价值。假设要开发一个个性化学习系统，能够根据学生的学习情况提供定制的学习计划。以下关于收集学生学习数据的方法，哪一项是需要谨慎处理的？（）A.跟踪学生在在线学习平台上的学习时间、答题情况等B.收集学生的个人兴趣爱好和家庭背景等信息C.分析学生的作业和考试成绩，了解其知识掌握程度D.通过问卷调查了解学生的学习风格和偏好5、假设在一个智能工厂的质量检测环节，需要利用人工智能技术自动检测产品的缺陷，以下哪种图像分析技术和模型可能会被采用？（）A.传统的图像处理算法B.基于深度学习的目标检测C.基于特征工程的分类模型D.以上都是6、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7、人工智能中的优化算法对于模型的训练和性能提升起着关键作用。以下关于优化算法的叙述，不正确的是（）A.常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的优化算法在收敛速度、稳定性和对超参数的敏感性方面有所不同C.优化算法的选择只取决于模型的架构，与数据特点无关D.可以通过调整优化算法的参数来提高模型的训练效果8、生成对抗网络（GAN）是一种热门的人工智能技术。假设要使用GAN生成逼真的图像，以下关于GAN的描述，正确的是：（）A.GAN由一个生成器和一个判别器组成，它们相互竞争，共同提高生成效果B.生成器的目标是尽量使生成的图像与真实图像差异增大，以迷惑判别器C.判别器的能力越强，生成器生成的图像质量就越差D.GAN只能用于图像生成，不能应用于其他领域，如音频生成9、人工智能中的异常检测是一项重要任务。假设要在一个工业生产过程中检测出异常的数据点，以下关于异常检测方法的描述，正确的是：（）A.基于统计的异常检测方法适用于所有类型的数据，准确性高B.基于机器学习的异常检测模型需要大量的正常数据进行训练C.深度学习的异常检测方法能够自动发现数据中的隐藏模式，无需人工特征工程D.以上方法在不同的应用场景中都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择10、在人工智能的伦理原则中，公平性是一个重要的考量因素。假设我们要开发一个用于招聘的人工智能系统，以下关于确保公平性的方法，哪一项是不正确的？（）A.对数据进行预处理，消除潜在的偏差B.透明公开算法的工作原理和决策依据C.不考虑候选人的背景信息，只根据能力评估D.完全依赖人工智能系统的决策，不进行人工干预11、人工智能在艺术创作领域的探索引起了广泛关注。假设要利用人工智能生成音乐作品，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于深度学习算法学习大量的音乐作品，生成新的旋律和节奏B.可以与人类音乐家合作，共同创作出独特的音乐作品C.人工智能生成的音乐作品在艺术价值和创造性上能够超越人类音乐家的作品D.为音乐创作提供新的灵感和可能性，但不能完全取代人类的创造力12、在人工智能的推荐系统中，为用户提供个性化的推荐服务。假设我们要构建一个电影推荐系统，以下关于推荐算法的选择，哪一项是不准确的？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.随机推荐D.混合推荐13、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的图像分割方法简单快速，但对复杂图像的效果不佳B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域，但容易出现过度分割C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘，但对噪声敏感D.以上图像分割方法各有优缺点，常常结合使用以提高分割效果14、在人工智能的算法选择中，需要根据具体问题和数据特点进行决策。假设要解决一个分类问题，数据具有高维度和复杂的非线性关系，以下关于算法选择的描述，正确的是：（）A.线性分类算法如逻辑回归一定能够处理这种复杂的数据，无需考虑其他算法B.决策树算法在处理高维度和非线性数据时总是表现最佳C.深度学习中的卷积神经网络（CNN）对于处理图像等具有空间结构的数据效果显著，但对于一般的高维数据可能不太适用D.支持向量机（SVM）结合核函数能够有效地处理非线性分类问题，是一个合适的选择15、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互并根据奖励来学习最优策略。假设一个机器人要在一个复杂的迷宫环境中找到出口，每次到达出口会获得高奖励，碰到墙壁会获得低奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合训练机器人找到最优路径？（）A.Q-learning算法，通过估计状态动作值来选择动作B.SARSA算法，基于当前策略进行学习C.策略梯度算法，直接优化策略D.蒙特卡罗方法，通过多次试验估计价值16、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17、人工智能中的强化学习算法可以用于优化资源分配。假设一个数据中心要通过人工智能分配计算资源，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.根据服务器负载和任务需求，动态调整资源分配策略B.以最小化能耗和提高服务质量为目标，优化资源利用效率C.强化学习可以快速适应数据中心的变化，无需人工重新配置D.强化学习算法在资源分配中总是能够找到最优解，不存在次优情况18、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。假设要使用GAN生成逼真的艺术图像，以下关于GAN训练过程的描述，哪一项是不准确的？（）A.生成器试图生成逼真的图像来欺骗判别器，判别器则努力区分真实图像和生成的图像B.训练过程中，生成器和判别器的性能会交替提升，直到达到平衡C.一旦GAN训练完成，生成器就能够独立生成高质量的图像，无需判别器的参与D.调整生成器和判别器的网络结构和参数，可以影响生成图像的质量和多样性19、人工智能中的迁移学习技术可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下哪种迁移学习策略最有可能取得较好的效果？（）A.直接使用原模型进行预测B.微调原模型的部分层C.重新训练一个新的模型D.对原模型进行压缩20、在深度学习中，“批量归一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速训练B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述人工智能在体育分析中的作用。2、（本题5分）解释自动驾驶中的伦理困境和决策原则。3、（本题5分）解释目标检测在计算机视觉中的方法。4、（本题5分）说明人工智能中的模型评估指标。5、（本题5分）简述人工智能在社会信任和合作机制建设中的贡献。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能戏曲舞台布景设计系统，分析其如何设计富有创意的舞台布景。2、（本题5分）分析一个利用人工智能进行电影剧本创作的尝试，讨论其情节构思和人物塑造。3、（本题5分）研究一个基于人工智能的瑜伽姿势纠正系统，评估其准确性和实用性。4、（本题5分）以某智能体育训练系统为例，探讨人工智能在运动员训练计划制定中的应用。5、（本题5分）研究一个利用人工智能进行马戏表演动作编排的案例，分析其精彩程度和安全性。四、操作题（本