聊城大学东昌学院《人工智能与信息社会》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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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页聊城大学东昌学院《人工智能与信息社会》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40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2、在人工智能的情感分析任务中,需要判断文本所表达的情感倾向,如积极、消极或中性。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感,以下哪种方法在处理大量非结构化文本数据时效果较好?()A.基于词典的方法B.基于机器学习的分类方法C.基于深度学习的神经网络方法D.人工阅读和判断3、在人工智能的图像生成任务中,变分自编码器(VAE)是一种常用的模型。假设要使用VAE生成新的图像,以下关于VAE的描述,正确的是:()A.VAE通过学习数据的潜在分布来生成新的图像,生成的图像与原始数据完全相同B.VAE生成的图像质量不如生成对抗网络(GAN),因此在实际应用中逐渐被淘汰C.VAE可以在生成图像的同时对图像进行压缩和编码,节省存储空间D.VAE只能用于生成简单的图像,如数字和几何图形,无法生成复杂的自然图像4、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5、在人工智能的模型训练中,数据预处理是重要的环节。假设要训练一个用于图像识别的模型,以下关于数据预处理的描述,哪一项是不正确的?()A.数据清洗可以去除噪声和异常值,提高数据质量B.数据增强可以通过旋转、缩放等操作增加数据的多样性C.数据归一化可以将数据的值范围统一,有助于模型的训练和收敛D.数据预处理对模型的性能影响不大,可以忽略这一环节,直接进行模型训练6、在人工智能的模型训练中,过拟合和欠拟合是常见的问题。假设正在训练一个用于预测房价的人工智能模型,以下关于过拟合和欠拟合的描述,正确的是:()A.过拟合是指模型在训练数据上表现差,在新数据上表现好;欠拟合则相反B.模型越复杂,越不容易出现过拟合问题,因此应该尽量增加模型的复杂度C.正则化技术可以有效地防止过拟合,而增加训练数据量可以解决欠拟合问题D.过拟合和欠拟合只与模型的架构有关,与数据和训练过程无关7、人工智能中的无人驾驶技术面临着众多技术和法律挑战。假设我们在讨论无人驾驶汽车的责任归属问题,以下关于无人驾驶责任的说法,哪一项是不正确的?()A.事故责任的判定应该综合考虑多种因素B.完全由无人驾驶汽车的制造商承担责任C.法律法规需要随着技术发展不断完善D.乘客在某些情况下也可能承担一定责任8、人工智能中的智能客服可以回答用户的各种问题。假设我们要评估一个智能客服的性能,以下关于评估指标的说法,哪一项是不正确的?()A.回答的准确性B.响应的速度C.语言的优美程度D.能够解决问题的复杂程度9、人工智能中的自动推理技术在逻辑证明、问题求解等方面发挥着作用。假设我们要证明一个复杂的数学定理,使用自动推理系统。那么,关于自动推理,以下哪一项是不正确的?()A.可以基于逻辑规则和已知事实进行推导B.能够处理不确定和模糊的信息C.对于复杂问题可能会面临计算复杂性的挑战D.其结果的正确性完全依赖于输入的前提和规则的准确性10、自然语言处理是人工智能的重要研究方向之一。假设要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统,以下关于自然语言处理在该系统中的应用描述,哪一项是不准确的?()A.词法分析、句法分析和语义理解等技术有助于理解用户输入的问题B.机器翻译技术可以将用户的问题翻译成其他语言,以便更好地处理C.利用大规模的语料库和预训练模型,可以提高回答的准确性和合理性D.自然语言处理技术能够完美理解人类语言的所有含义和语境,不会出现误解11、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个二分类模型的性能,除了准确率之外,以下哪种指标在某些情况下更能反映模型的实际效果,特别是当类别分布不均衡时?()A.召回率B.F1值C.精确率D.均方误差12、在人工智能的自动驾驶道德决策问题中,假设自动驾驶汽车面临一个无法避免的碰撞场景,以下关于道德决策的描述,正确的是:()A.可以制定一套通用的道德规则,让自动驾驶汽车在所有情况下遵循B.道德决策应该完全由汽车制造商决定,用户没有参与的权利C.不同的文化和价值观可能导致对自动驾驶道德决策的不同看法D.自动驾驶汽车的道德决策不会受到法律和社会舆论的影响13、当利用人工智能进行推荐系统的设计,例如为用户推荐个性化的电影或音乐,以下哪种技术可能有助于提高推荐的准确性和新颖性?()A.协同过滤B.基于内容的推荐C.混合推荐D.以上都是14、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15、在人工智能的情感分析任务中,比如分析社交媒体上用户对某一产品的态度是积极还是消极,以下哪种特征提取方法可能会产生重要影响?()A.基于词袋模型B.基于词嵌入C.基于语法结构D.基于语义网络16、人工智能在气象预测中的应用可以提高预测的准确性和精细化程度。假设要开发一个能够预测局部地区短期天气变化的人工智能模型,需要考虑多种气象因素的相互作用。以下哪种模型架构和训练方法在处理这种复杂的时空数据方面表现更为出色?()A.循环神经网络(RNN)B.长短期记忆网络(LSTM)C.门控循环单元(GRU)D.以上模型结合使用17、在人工智能的自然语言生成任务中,需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统,以下关于自然语言生成的描述,正确的是:()A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道B.仅仅依靠语言模型的概率预测,不考虑语义和上下文信息,也能生成高质量的文本C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据,并结合语义理解和规划,可以生成较为准确和流畅的新闻报道D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁,能够生成通用的文本18、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19、在人工智能的图像识别任务中,需要对大量的图像进行分类,例如区分猫、狗、鸟等不同的动物类别。假设数据集包含各种不同角度、光照条件和背景下的图像,为了提高图像识别的准确率和泛化能力,以下哪种技术或策略是重要的?()A.增加数据增强操作,如翻转、旋转、缩放图像B.使用更复杂的神经网络架构,增加层数和参数C.只使用高质量、清晰的图像进行训练D.减少训练数据的数量,以加快训练速度20、人工智能在智能交通系统中的应用包括交通流量预测和智能信号灯控制等。假设要优化一个城市的交通信号灯系统,以下关于智能交通中的人工智能应用的描述,正确的是:()A.仅依靠历史交通数据就能实现最优的信号灯控制策略,无需考虑实时交通状况B.人工智能算法在交通流量预测中总是能够准确预测未来的交通状况,不受突发情况的影响C.结合实时交通数据、传感器信息和深度学习算法,可以动态优化交通信号灯控制,提高交通效率D.智能交通系统中的人工智能应用会导致交通管理的复杂性增加,不如传统方法可靠二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述人工智能在企业社会责任和可持续发展报告中的作用。2、(本题5分)谈谈聚类算法在数据分析中的作用。3、(本题5分)简述计算机视觉的研究内容和应用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)考察某智能音乐推荐系统中用户偏好学习的机制和效果。2、(本题5分)研究一个使用人工智能的欺诈检测系统,如在金融交易中的应用,分析其如何识别异常模式和降低风险。3、(本题5分)分析一个利用人工智能进行智能物流包装优化系统,探讨其如何根据货物特性选择合适包装材料和方式。4、(本题5分)考察一个基于人工智能的机器翻译系统,讨论其翻译质量和在跨语言交流中的应用。

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