吉林动画学院《计算智能与模式识别》2023-2024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页吉林动画学院《计算智能与模式识别》

2023-2024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、在人工智能的图像生成领域，生成对抗网络（GAN）取得了令人瞩目的成果。假设要生成逼真的艺术画作，同时具有独特的风格和创造力。以下哪种改进的GAN架构或训练方法能够更好地实现这一目标？（）A.条件GANB.循环GANC.自监督GAND.以上方法结合使用2、在人工智能的情感识别中，假设要从一段较长的语音中准确捕捉到细微的情感变化。以下哪种技术或方法可能有助于实现这一目标？（）A.分析语音的韵律特征，如语调、语速B.只关注语音的内容，忽略语音的表现形式C.对语音进行分段处理，分别进行情感识别D.不进行任何预处理，直接分析原始语音3、人工智能是当前科技领域的热门话题，其应用涵盖了众多领域。以下关于人工智能的定义，不准确的是（）A.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学B.人工智能是指让计算机像人类一样思考和行动，能够自主地解决各种复杂问题C.人工智能仅仅是通过大量的数据训练来实现对特定任务的预测和决策，不涉及对智能本质的探索D.人工智能旨在创造出能够感知环境、学习知识、进行推理和决策，并能够与人类进行交互的智能体4、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。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用GAN来实现。那么，以下关于GAN的描述，哪一项是错误的？（）A.由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器C.判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征D.GAN的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题5、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6、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7、在人工智能的知识表示方法中，语义网络和框架表示是常见的方式。假设我们要构建一个关于动物分类的知识系统，以下关于这两种表示方法的说法，哪一项是正确的？（）A.语义网络更适合表示结构化的、层次分明的知识B.框架表示难以处理知识的不确定性和模糊性C.语义网络难以表达复杂的对象及其关系D.框架表示在知识的扩展和更新方面较为困难8、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9、当利用人工智能进行语音合成，使合成的语音听起来更加自然和富有情感，以下哪种方法可能是重点研究和改进的方向？（）A.改进声学模型B.优化韵律模型C.提升文本分析精度D.以上都是10、在人工智能的模型评估中，需要使用多种指标来衡量模型的性能。假设评估一个分类模型，以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，是常用的评估指标之一B.召回率衡量了被正确识别的正例在实际正例中的比例C.F1值综合考虑了准确率和召回率，是一个更全面的评估指标D.只要模型的准确率高，就说明模型在实际应用中表现良好，无需考虑其他指标11、在人工智能的强化学习中，假设环境的奖励信号存在延迟和不确定性。以下哪种方法能够帮助智能体更好地应对这种情况？（）A.使用深度强化学习算法，具有更强的表示能力B.引入先验知识和启发式策略C.增加训练的迭代次数D.以上都是12、在人工智能的研究中，可解释性是一个重要的问题。假设我们训练了一个复杂的深度学习模型用于医疗诊断，但是其决策过程难以理解。那么，以下关于模型可解释性的说法，哪一项是不正确的？（）A.可解释性对于建立用户信任至关重要B.一些可视化技术可以帮助理解模型的内部工作机制C.为了追求高精度，模型的可解释性可以被牺牲D.可解释性有助于发现模型可能存在的偏差和错误13、人工智能在金融领域的应用包括风险评估、投资决策和欺诈检测等。假设一个银行正在使用人工智能进行风险评估，以下关于金融领域人工智能应用的描述，正确的是：（）A.人工智能可以完全取代人类专家的判断，独立做出准确的风险评估和投资决策B.数据的质量和完整性对人工智能在金融领域的应用效果没有影响C.结合人工智能模型和人类专家的经验，可以更有效地进行金融风险评估和管理D.人工智能在金融领域的应用不存在任何风险和监管挑战14、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市计划广泛部署具有人脸识别功能的监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，哪一项是不正确的？（）A.需要考虑个人隐私保护，确保人脸识别数据的安全存储和使用B.应该评估该系统可能带来的歧视和不公平待遇等潜在风险C.只要该系统能够提高城市的安全性，就无需考虑伦理和社会影响D.公众应该参与到关于人工智能应用的决策过程中，表达自己的意见和关切15、当利用人工智能进行音乐创作，生成具有创新性和艺术价值的音乐作品，以下哪种方法和技术可能会被运用？（）A.基于模板的生成B.基于风格迁移C.基于生成模型D.以上都是16、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17、自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一。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理解。在这个过程中，词向量模型如Word2Vec和GloVe起到了关键作用。那么，关于词向量模型，以下说法哪一项是不准确的？（）A.能够将单词表示为低维的实数向量，捕捉单词之间的语义关系B.可以通过对大规模语料库的无监督学习得到C.不同的词向量模型在处理多义词时效果都很好D.词向量的计算可以基于单词的上下文信息18、人工智能在教育领域有潜在的应用，例如个性化学习系统。假设要为学生提供个性化的学习路径，以下哪种数据对于系统的设计最为关键？（）A.学生的考试成绩B.学生的学习时间C.学生的学习风格和偏好D.学校的课程设置19、在人工智能的伦理和社会影响方面，存在许多需要思考的问题。假设一个基于人工智能的招聘系统根据候选人的简历和面试表现进行筛选。以下关于这种系统可能带来的潜在问题，哪一项是最值得关注的？（）A.系统可能会因为数据偏差而对某些群体产生不公平的筛选结果B.系统的决策过程过于透明，导致企业招聘策略被竞争对手轻易了解C.系统可能会过于依赖简历信息，而忽略了候选人的实际能力和潜力D.系统的运行成本过高，对企业造成经济负担20、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）简述人工智能在军事领域的应用和风险。2、（本题5分）谈谈姿态估计在计算机视觉中的应用。3、（本题5分）解释人工智能在社会可持续发展指标体系建立中的方法。4、（本题5分）谈谈人工智能在智能项目风险评估中的应用。5、（本题5分）谈谈人工智能在航海领域的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某智能民间艺术教育资源分配系统为例，探讨人工智能在资源优化和公平性方面的应用。2、（本题5分）分析一个基于人工智能的民间舞蹈教学反馈系统，评估其指导效果和改进方向。3、（本题5分）剖析某智能民间音乐创作风格演变分析系统中人工智能的分析能力和历史脉络呈现。4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能广告创意生成系统，讨论其如何产生新颖有效的广告创意。5、（本题5分）剖析某智能木雕工艺评估系统中人工智能的刀法分析和艺术价值评估能力。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题1