山东师范大学《人工智能》2022-2023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页山东师范大学《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15个小题，每小题2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、在人工智能的图像超分辨率重建任务中，例如将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，以下哪种技术和网络结构可能会发挥重要作用？（）A.残差网络B.注意力机制C.对抗生成网络D.以上都是2、人工智能中的情感计算旨在让计算机理解和处理人类的情感。假设我们要开发一个能够根据用户的语音和文本判断其情感状态的系统，以下关于情感计算的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析语音的语调、语速等特征来判断情感B.文本情感分析通常依赖于情感词典和机器学习算法C.情感计算的准确性完全取决于数据的质量和规模D.多模态情感分析结合了语音、文本、面部表情等多种信息源3、人工智能在气象预测中的应用具有挑战性。假设要利用人工智能模型预测未来几天的天气情况，以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）A.对气象数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲B.去除异常值和缺失值，保证数据的质量C.对数据进行降维处理，减少计算量D.随机打乱数据的顺序，增加数据的随机性4、在人工智能的语音合成任务中，要生成自然流畅且富有情感的语音。假设需要模拟不同人的声音特点和情感表达，以下哪种技术或方法是关键的？（）A.基于深度学习的语音合成模型，学习语音特征B.使用固定的语音模板，进行简单组合C.随机生成语音的音调和语速D.不考虑情感因素，只生成清晰的语音5、人工智能在智能客服领域的应用需要能够理解用户的复杂问题并给出准确的回答。假设要构建一个智能客服系统，能够处理多种领域的问题，以下哪种技术或方法在提高系统的泛化能力和回答准确性方面最为重要？（）A.大规模预训练语言模型B.基于模板的回答生成C.知识库的构建和维护D.以上方法同等重要6、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇结构清晰、逻辑连贯的文章。以下哪种方法能够有助于提高生成文章的质量？（）A.引入先验知识和约束，指导生成过程B.完全依靠模型的随机输出，不进行任何引导C.减少生成的文本长度，降低复杂性D.不考虑语法和逻辑，只关注内容的丰富性7、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。假设要解决一个复杂的优化问题。以下关于人工智能算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.遗传算法通过模拟生物进化过程来寻找最优解B.蚁群算法受蚂蚁觅食行为启发，适用于求解组合优化问题C.不同的算法适用于不同类型的问题，没有一种算法能够通用于所有情况D.算法的性能只取决于其理论复杂度，与实际应用中的数据特点和计算环境无关8、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13、在人工智能的研究中，可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于医疗诊断的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，哪一项是不正确的？（）A.解释模型的决策过程和依据，有助于提高医生对诊断结果的信任度B.特征重要性分析可以帮助理解哪些输入特征对诊断结果影响较大C.深度学习模型由于其复杂性，无法进行任何形式的解释D.开发具有可解释性的人工智能模型对于医疗等关键领域至关重要14、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15、在人工智能的发展历程中，深度学习技术的出现带来了重大突破。假设我们正在研究图像识别任务，需要对大量的图像数据进行训练，以识别不同的物体和场景。深度学习中的卷积神经网络（CNN）在处理图像数据时具有独特的优势。那么，以下关于卷积神经网络的描述，哪一项是不正确的？（）A.能够自动提取图像的特征，减少了人工特征工程的工作量B.可以处理任意大小的图像输入，无需对图像进行预处理C.其训练过程需要大量的计算资源和时间D.对于复杂的图像分类任务，准确率通常高于传统机器学习算法二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述人工智能中的知识表示方法。2、（本题5分）谈谈人工智能在环境科学中的作用。3、（本题5分）解释人工智能在智能营销活动策划中的策略。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过强化学习训练一个机器人在模拟环境中执行特定任务，如抓取物体或行走，调整参数以提高机器人的性能。2、（本题5分）借助TensorFlow构建一个强化学习模型，让智能体学习在模拟的物流配送中优化路径规划。降低配送成本和时间。3、（本题5分）利用Python的PyTorch库，构建一个变分自编码器（VAE）模型，对音乐旋律数据进行生成和潜在空间的探索。分析生成的音乐旋律的创新性和合理性。4、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对工业生产线上的产品缺陷检测，如表面划痕、尺寸偏差等。对产品图像进行实时处理和分析，及时发现缺陷产品，评估检测系统的准确率和检测速度。5、（本题5分）利用PyTorch构建一个知识图谱嵌入模型，将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间。评估嵌