辽源职业技术学院《人工智能与游戏》2023-2024学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页辽源职业技术学院《人工智能与游戏》

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15个小题，每小题1分，共15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、人工智能在工业生产中的质量检测环节具有应用价值。假设一个工厂要利用人工智能检测产品缺陷，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.通过图像分析和机器学习算法，自动识别产品表面的缺陷B.可以对大量的检测数据进行学习，不断提高缺陷检测的准确率C.人工智能检测系统能够完全取代人工检测，不需要人工复检D.结合深度学习模型和传统图像处理技术，提高检测的可靠性2、人工智能中的生成对抗网络（GAN）是一种创新的模型架构。以下关于GAN的说法，不正确的是（）A.GAN由生成器和判别器组成，通过两者之间的对抗训练来生成逼真的数据B.GAN在图像生成、文本生成和数据增强等领域取得了显著的成果C.GAN的训练过程稳定，容易收敛到最优解D.GAN的应用存在一些潜在的问题，如模式崩溃和训练不稳定等3、人工智能在智能家居领域的应用不断丰富。假设一个智能家居系统要利用人工智能实现自动化控制，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.根据家庭成员的习惯和环境条件，自动调整灯光、温度和家电设备B.利用语音识别和自然语言处理技术，实现与用户的自然交互C.人工智能可以完全理解用户的所有需求和意图，不会出现误解D.结合传感器数据和机器学习算法，实现能源的高效管理和节约4、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5、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的计算资源进行训练。假设一个研究团队资源有限。以下关于在有限资源下训练模型的策略描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用数据增强技术，通过对原始数据进行随机变换来增加数据量B.选择轻量级的模型架构，减少参数数量和计算量C.降低模型的训练精度，如使用低精度数值表示，以加快训练速度D.为了保证模型性能，无论资源如何有限，都不能对模型进行任何简化和压缩6、人工智能中的异常检测技术可以在数据中发现不符合正常模式的样本。假设要在网络流量数据中检测异常行为，以下哪个因素对于检测算法的选择影响最大？（）A.数据的维度B.异常行为的类型C.数据的分布特征D.计算资源的可用性7、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8、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.FPGA9、在人工智能的机器翻译任务中，需要将一种语言翻译成另一种语言。假设要翻译的文本涉及专业领域的术语和特定的文化背景知识。以下哪种方法能够提高翻译的准确性和专业性？（）A.使用通用的机器翻译模型，不进行任何定制B.结合领域词典和知识图谱进行翻译C.依靠人工翻译，不使用机器翻译D.随机选择翻译结果，不考虑准确性10、强化学习是另一种机器学习方法，通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最优策略。以下关于强化学习的叙述，不准确的是（）A.强化学习中的智能体通过不断尝试不同的动作来获取最大的累积奖励B.强化学习适用于解决序列决策问题，如机器人控制和游戏策略制定C.强化学习不需要对环境有先验的了解，完全通过与环境的交互来学习D.强化学习的训练过程简单快速，通常能够在短时间内得到最优的策略11、在人工智能的发展中，算力的需求不断增长。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，正确的是：（）A.普通的个人电脑就能够满足训练大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依赖硬件的改进，软件优化的作用不大C.云计算平台可以提供强大的算力支持，帮助研究人员和企业训练复杂的人工智能模型D.算力的增长对人工智能模型的性能提升没有实质性的帮助12、在人工智能的机器人控制领域，强化学习可以让机器人通过与环境的交互不断优化自己的行为。假设一个机器人需要学会在不同地形上行走，以下哪个因素对于强化学习的效果影响最大？（）A.环境的复杂度B.机器人的初始状态C.奖励函数的设计D.机器人的硬件性能13、在人工智能的研究中，模型的压缩和量化技术可以减少模型的参数和计算量。以下关于模型压缩和量化的叙述，不准确的是（）A.可以通过剪枝、量化和低秩分解等方法实现模型压缩B.模型压缩和量化会导致模型性能的一定损失，但可以在可接受范围内提高计算效率C.模型压缩和量化技术只适用于小型模型，对于大型复杂模型效果不佳D.这些技术对于在资源受限的设备上部署人工智能模型具有重要意义14、人工智能在教育领域的应用逐渐增多，例如个性化学习、智能辅导系统等。以下关于人工智能在教育领域应用的说法，错误的是（）A.可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习路径和资源推荐B.能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导C.人工智能在教育领域的应用可以完全取代教师的作用，实现教育的自动化D.有助于提高教育的效率和质量，但也需要关注学生的隐私和数据安全问题15、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）谈谈人工智能在供应链管理中的应用。2、（本题5分）说明人工智能在采购决策和成本控制中的应用。3、（本题5分）简述人工智能中的优化问题和求解方法。4、（本题5分）简述人工智能在交通领域的作用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用PyTorch构建一个自动编码器（Autoencoder），对图像数据进行压缩和重构。分析压缩后的图像质量，调整模型结构和参数以提高重构的准确性。2、（本题5分）利用Python的PyTorch库，构建一个多层卷积神经网络（CNN）模型，对医学X光图像数据进行疾病诊断。研究不同的网络深度和卷积核大小对诊断准确率的影响。3、（本题5分）利用Python中的自然语言处理库（如NLTK或SpaCy），对给定的一段文本进行词法分析、句法分析和语义理解。提取出文本中的关键词、命名实体，并分析句子的结构和语义关系。4、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对视频中的行人进行检测和跟踪。使用Haar特征或HOG特征结合机器学习算法，如支持向量机（SVM），实时检测行人，并使用卡尔曼滤波等方法进行跟踪。5、（本题5分）利用Python的PyTorch库，构建一个基于注意力机制的Transformer模型，对长篇小说进行章节内容的自动摘要生成。对比不同的注意力机制和训练策略对生成效果的影响。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10