玉林师范学院《人工智能概论》2022-2023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页玉林师范学院

《人工智能概论》2022-2023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、人工智能中的迁移学习方法可以提高模型的泛化能力。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于特定领域的图像识别任务，以下关于迁移学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以将预训练模型的参数作为初始值，在新数据上进行微调B.能够利用已有的知识和特征，减少在新任务上的数据标注和训练时间C.迁移学习在任何情况下都能显著提高新任务的模型性能D.需要根据新任务的特点选择合适的预训练模型和迁移策略2、情感分析是自然语言处理中的一个重要任务。以下关于情感分析的描述，不准确的是（）A.情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性B.可以基于词典、机器学习算法或深度学习模型来进行情感分析C.情感分析在社交媒体监测、客户反馈分析等方面有广泛的应用D.情感分析的结果总是准确无误的，不受文本的复杂性和多义性影响3、人工智能在智能推荐系统中发挥着重要作用。例如，电商平台通过分析用户的购买历史和浏览行为为用户推荐商品。以下关于智能推荐系统的描述，哪一项是不正确的？（）A.推荐系统可以基于用户的协同过滤进行推荐B.推荐系统只考虑用户的近期行为，忽略历史行为C.推荐系统可以结合内容过滤和协同过滤提高推荐效果D.推荐系统需要不断更新和优化以适应用户兴趣的变化4、在人工智能的模型评估中，需要选择合适的指标来衡量模型的性能。假设一个图像分类模型，以下关于模型评估指标的描述，正确的是：（）A.准确率是唯一重要的评估指标，其他指标如召回率和F1值都不重要B.对于不平衡的数据集，准确率可能会产生误导，应该使用更合适的指标如召回率和F1值C.模型评估指标只与模型的架构有关，与数据分布无关D.选择评估指标时不需要考虑具体的应用场景和需求5、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6、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7、在人工智能的图像生成任务中，生成对抗网络（GAN）表现出色。假设要生成逼真的人物肖像，以下哪个因素对于生成效果的影响最为关键？（）A.判别器的精度B.生成器的网络结构C.训练数据的质量和多样性D.优化算法的选择8、在人工智能的强化学习中，假设智能体在探索环境时面临高风险的动作选择，以下哪种策略能够平衡探索和利用，以实现更好的学习效果？（）A.ε-贪心策略，以一定概率随机选择动作B.始终选择最优动作，不进行探索C.随机选择动作，不考虑之前的经验D.只在初始阶段进行探索，之后完全利用9、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10、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11、在人工智能的研究领域中，自然语言处理是重要的一部分。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，需要对大量的文本数据进行学习和分析。以下哪种技术在处理自然语言的语义理解方面可能发挥关键作用？（）A.词法分析B.句法分析C.语义网络D.语音识别12、强化学习在机器人控制中发挥着重要作用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于强化学习在该场景中的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的行为策略B.设计合理的奖励函数对于机器人的学习效果至关重要C.强化学习可以使机器人快速适应新的环境和任务，无需重新训练D.机器人在学习过程中可能会经历多次失败，但通过不断尝试最终能够学会行走13、人工智能在自动驾驶领域有着广阔的应用前景。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于人工智能在自动驾驶中的描述，哪一项是不正确的？（）A.传感器数据的融合和处理是自动驾驶系统做出准确决策的基础B.深度学习算法可以识别道路标志、行人和其他车辆，辅助驾驶决策C.自动驾驶系统能够在所有复杂的路况下做出完美无误的决策，无需人类干预D.为了确保安全，自动驾驶系统需要具备应对突发情况的能力和冗余机制14、深度学习模型在图像识别任务中取得了显著的成果。假设要训练一个深度卷积神经网络来识别不同种类的动物，以下关于模型训练的描述，正确的是：（）A.增加网络的层数一定能提高模型的识别准确率，层数越多越好B.训练数据的数量和质量对模型的性能影响不大，关键在于网络结构的设计C.模型在训练集上的准确率很高，但在测试集上的准确率很低，可能是出现了过拟合现象D.深度学习模型不需要进行调参和优化，直接使用默认参数就能得到较好的结果15、人工智能在金融欺诈检测中的应用能够提高防范能力。假设一个金融机构要利用人工智能检测欺诈行为，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析交易数据中的异常模式和行为特征，识别潜在的欺诈B.实时监测和预警，及时采取措施阻止欺诈交易C.人工智能可以完全杜绝金融欺诈的发生，无需其他防范手段D.结合规则引擎和机器学习算法，提高检测的准确性和适应性16、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17、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术，旨在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要联合训练一个人工智能模型，但又不希望共享各自的数据。那么，联邦学习是如何实现这一目标的？（）A.将所有数据集中到一个中心服务器进行训练B.每个机构只上传模型参数，在云端进行聚合C.通过加密技术直接共享原始数据进行训练D.不需要数据交互，各自独立训练模型18、假设要开发一个能够理解人类情感和意图的人工智能助手，例如根据用户的情绪提供相应的服务，以下哪种技术和数据可能是关键的？（）A.情感计算技术和情感标注数据B.意图识别技术和用户行为数据C.自然语言理解技术和多模态数据D.以上都是19、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20、在人工智能的语音情感识别中，以下哪个特征对于准确判断情感可能最具挑战性？（）A.语音的语调B.语音的语速C.说话人的口音D.背景噪音二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述人工智能在客户关系管理中的改进。2、（本题5分）解释人工智能在定价策略和收益管理中的优化。3、（本题5分）简述人工智能在证券交易和市场预测中的应用。4、（本题5分）简述零样本学习和少样本学习的特点。5、（本题5分）谈谈人工智能在人才招聘中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某智能传统民间艺术作品数字化保护系统为例，探讨人工智能在数据采集和存储方面的应用。2、（本题5分）考察一个基于人工智能的自动驾驶汽车项目，讨论其在感知、决策和控制方面所采用的技术，以及面临的法律和道德挑战。3、（本题5分）分析一个利用人工智能进行传统手工艺品牌推广策略制定的项目，讨论其策略有效性和品牌影响力提升。4、（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。5、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐旋律创作辅助系统，讨论其如何辅助创作音乐旋律。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1