江南大学《人工智能》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《人工智能》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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2、在一个利用人工智能进行智能客服的系统中，为了提高回答的准确性和全面性，以下哪个方面的优化可能是关键的？（）A.知识库的构建和更新B.自然语言处理模型的改进C.对话流程的设计D.以上都是3、人工智能中的元学习技术旨在让模型能够快速适应新的任务和数据分布。假设要开发一个能够在不同领域的小样本学习任务中表现良好的元学习模型，以下哪种元学习方法在泛化能力和学习效率方面具有更大的潜力？（）A.基于模型的元学习B.基于优化的元学习C.基于度量的元学习D.以上方法结合使用4、在人工智能的农业应用中，精准农业可以通过传感器和数据分析实现对农作物的精细化管理。假设要根据土壤湿度和气象数据决定灌溉量，以下哪个技术环节是最关键的？（）A.数据的采集和传输B.数据分析和建模C.灌溉设备的控制D.传感器的校准5、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6、在自然语言处理领域，情感分析是一项常见的任务。假设要分析大量的在线商品评论，以确定消费者对产品的情感倾向是积极、消极还是中性。考虑到语言的复杂性和多义性，以及评论中可能存在的讽刺、反语等情况，以下哪种方法在进行情感分析时更为有效？（）A.基于词典的方法，通过查找情感词来判断情感B.基于规则的方法，制定一系列的规则来判断情感C.深度学习方法，如使用卷积神经网络对文本进行建模D.人工阅读和判断，确保准确性7、在人工智能的文本生成任务中，假设要生成一篇逻辑连贯、语言通顺的文章，以下关于文本生成模型的描述，正确的是：（）A.基于规则的文本生成方法能够保证生成的文章完全符合语法和逻辑B.深度学习的文本生成模型可以学习语言的模式和规律，但可能存在重复和不一致的问题C.文本生成模型的输出完全由输入的提示信息决定，没有任何随机性D.现有的文本生成模型已经能够生成与人类写作水平相当的文章8、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据，需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀？（）A.横向联邦学习B.纵向联邦学习C.联邦迁移学习D.以上框架根据具体情况选择9、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的研究方向。假设要开发一个能够在多种语言之间进行高质量翻译的系统。以下关于机器翻译技术的描述，哪一项是不准确的？（）A.基于规则的机器翻译依靠人工编写的语法和词汇规则进行翻译B.统计机器翻译通过对大量双语语料的统计分析来学习翻译模式C.神经机器翻译利用深度神经网络模型，能够生成更自然流畅的翻译结果D.现有的机器翻译技术已经能够完美处理各种领域和文体的文本，无需人工干预和修正10、深度学习在近年来取得了显著的成果，特别是在图像识别和语音识别等领域。以下关于深度学习的叙述，不准确的是（）A.深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动从数据中学习特征B.深度学习模型需要大量的训练数据和强大的计算资源来进行训练C.深度学习可以解决传统机器学习方法难以处理的复杂问题，如语义理解和情感分析D.深度学习模型的结构和参数一旦确定，就无法根据新的数据进行调整和优化11、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12、人工智能中的语音识别技术能够将人类的语音转换为文字。以下关于语音识别的叙述，不准确的是（）A.语音识别系统通常包括声学模型、语言模型和解码器等部分B.语音识别的准确率受到语音质量、口音和背景噪声等因素的影响C.语音识别技术已经非常完美，能够准确识别各种口音和语速的语音D.深度学习的应用显著提高了语音识别的性能和准确率13、在人工智能的语音识别任务中，需要将人类的语音转换为文字。假设要处理不同口音、语速和背景噪音下的语音，为了提高语音识别的准确率，以下哪种方法是有效的？（）A.使用大量的标注语音数据进行训练B.采用简单的声学模型，减少计算复杂度C.忽略背景噪音，只关注语音的主要部分D.不进行任何预处理，直接对原始语音进行识别14、人工智能中的强化学习在机器人控制领域有重要应用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于奖励函数的设计，哪一项是最需要仔细考虑的？（）A.只根据机器人是否到达目标位置给予奖励B.综合考虑机器人的行走速度、稳定性和能量消耗等因素给予奖励C.给予固定的奖励值，不考虑机器人的表现D.随机给予奖励，增加学习的不确定性15、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16、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.FPGA17、知识图谱是人工智能的重要技术之一。假设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描述，哪一项是不正确的？（）A.知识图谱可以整合各种来源的历史信息，形成结构化的知识表示B.实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤C.知识图谱可以通过推理和查询，回答关于历史事件的复杂问题D.一旦构建完成，知识图谱不需要更新和维护，就能始终提供准确的信息18、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19、在人工智能的医疗应用中，例如疾病预测和诊断辅助，假设需要确保模型的结果具有可解释性和临床可信赖性。以下哪种方法能够增加模型的可信度？（）A.与医生的经验和专业知识结合进行验证B.只依靠模型的输出，不进行额外验证C.隐藏模型的内部工作原理，避免质疑D.不考虑临床实际情况，追求高准确率20、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21、在人工智能的图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用。假设要设计一个用于识别手写数字的卷积神经网络，以下哪个因素对于提高识别准确率至关重要？（）A.增加卷积层的数量B.减少池化层的大小C.选择合适的激活函数D.增加全连接层的神经元数量22、强化学习是人工智能中的一种学习方法，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走而不摔倒。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励来调整自己的行为策略B.强化学习需要大量的试验和错误来找到最优策略，计算成本较高C.可以用于解决连续动作空间和高维度状态空间的问题D.强化学习不需要对环境有任何先验知识，完全依靠随机探索来学习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、在人工智能的决策树算法中，当进行特征选择来构建决策树时，以下哪种特征选择标准通常能够产生更优的决策树？（）A.信息增益B.基尼系数C.随机选择特征D.选择特征数量最多的特征25、在人工智能的教育应用中，个性化学习系统可以根据学生的学习情况提供定制的学习内容和建议。假设要开发一个这样的系统，需要准确评估学生的知识水平和学习能力。以下哪种评估方法和模型在实现个性化学习方面最为准确和有效？（）A.基于标准化测试的评估B.基于学习行为数据的动态评估C.教师的主观评价D.同学之间的相互评价26、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，在自然语言处理任务中取得了显著成果。假设要将预训练语言模型应用于特定领域的文本分类任务，以下关于预训练模型应用的描述，正确的是：（）A.可以直接使用预训练模型进行分类，无需任何微调就能获得良好的效果B.预训练模型的参数是固定的，不能根据新的任务和数据进行调整C.在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行微调，可以提高在该领域任务中的性能D.预训练语言模型对计算资源要求不高，任何设备都能轻松应用27、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统，以下关于智能监控的功能，哪一项是不准确的？（）A.实时检测异常行为B.自动识别人员身份C.预测潜在的安全威胁D.智能监控系统不需要考虑隐私保护问题28、在人工智能的情感分析任务中，假设要分析一段文本所表达的情感倾向，以下关于情感分析方法的描述，正确的是：（）A.基于词典的情感分析方法简单直观，但准确性较低，容易受到语境影响B.基于机器学习的情感分析方法需要大量的标注数据，且模型训练时间长C.深度学习的情感分析模型能够自动学习文本的特征，无需人工设计特征D.以上方法在情感分析任务中都有各自的优势和局限性29、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的肿瘤区域准确分割出来，以下关于选择分割算法的考虑，哪一项是最关键的？（）A.算法的计算复杂度，以确保能够快速处理大量图像B.算法在其他领域的应用效果，而不是针对医学图像的特定性能C.算法是否能够利用多模态的医学图像数据，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可视化效果，而不是分割的准确性30、人工智能中的专家系统是一种基于知识的系统。假设有一个用于故障诊断的专家系统，需要将专家的知识和经验转化为系统的规则和推理机制。以下关于专家系统的描述，哪一项是不准确的？（）A.专家系统的性能取决于知识的准确性和完整性B.专家系统能够处理不确定性和模糊性的知识C.专家系统的开发需要大量的时间和专业知识D.专家系统一旦开发完成，就不需要进行更新和维护二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python的Scikit-learn库，实现主成分分析（PCA）算法对高维数据进行降维，并使用降维后的数据进行分类任务。比较降维前后分类模型的性能。2、（本