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装订线装订线PAGE2第1页,共3页图木舒克职业技术学院《专业导论(软件工程)》
2023-2024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、人工智能中的预训练语言模型,如GPT-3,在自然语言处理任务中取得了显著成果。假设要将预训练语言模型应用于特定领域的文本分类任务,以下关于预训练模型应用的描述,正确的是:()A.可以直接使用预训练模型进行分类,无需任何微调就能获得良好的效果B.预训练模型的参数是固定的,不能根据新的任务和数据进行调整C.在预训练模型的基础上,使用特定领域的数据进行微调,可以提高在该领域任务中的性能D.预训练语言模型对计算资源要求不高,任何设备都能轻松应用2、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3、人工智能中的“胶囊网络(CapsuleNetwork)”的主要优势是?()A.对姿态和变形的鲁棒性B.减少参数数量C.提高训练速度D.增强可解释性4、人工智能在教育领域的应用逐渐兴起。假设要开发一个智能辅导系统,以下关于这种系统的描述,正确的是:()A.智能辅导系统能够根据每个学生的学习进度和特点,提供个性化的学习方案B.智能辅导系统可以完全取代教师的作用,学生无需与教师进行交流C.智能辅导系统的效果只取决于系统的功能,与学生的学习态度和习惯无关D.智能辅导系统不需要考虑教育伦理和学生隐私保护问题5、在人工智能的图像分割任务中,需要将图像划分成不同的区域。假设要对医学影像中的病变区域进行分割,以下关于图像分割技术的描述,正确的是:()A.传统的图像分割方法在处理复杂的医学影像时效果总是优于深度学习方法B.深度学习中的全卷积神经网络(FCN)在医学图像分割中能够自动学习特征,具有很大的潜力C.图像分割的结果只取决于所使用的算法,与图像的质量和分辨率无关D.图像分割技术在医学领域的应用已经非常成熟,不需要进一步的研究和改进6、在人工智能的智能客服中,以下哪个能力对于提高用户满意度最重要?()A.快速准确地回答问题B.理解用户的情感和意图C.提供个性化的服务D.主动引导用户进行交流7、人工智能中的语音识别技术在智能语音交互中起着重要作用。假设我们要提高语音识别系统在嘈杂环境下的性能,以下关于解决方法的说法,哪一项是不正确的?()A.使用更先进的声学模型B.增加训练数据的多样性C.降低语音信号的采样率D.采用噪声抑制技术8、人工智能中的强化学习算法可以分为基于值函数的方法和基于策略的方法。以下关于这两种方法的描述,不正确的是()A.基于值函数的方法通过估计状态值或动作值来选择最优动作B.基于策略的方法直接学习策略函数,输出动作的概率分布C.基于值函数的方法和基于策略的方法不能结合使用,只能选择其一D.这两种方法各有优缺点,在不同的应用场景中表现不同9、在人工智能的文本分类任务中,类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本,而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效,能够提高少数类别的分类性能?()A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用10、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据,如图像、文本、音频等。假设要开发一个能够同时理解视频中的图像内容和音频解说的系统,以下哪种多模态学习方法在整合和理解这些异构数据方面表现更为出色?()A.早期融合B.晚期融合C.注意力机制D.混合融合11、情感计算是人工智能的一个新兴领域,旨在让计算机理解和处理人类的情感。假设要开发一个能够识别用户情感状态的系统。以下关于情感计算的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过分析语音、面部表情和文本等多模态信息来判断情感B.情感计算的应用可以包括心理咨询、客户服务等领域C.目前的情感计算技术已经能够准确无误地识别和理解所有复杂的人类情感D.情感模型的训练需要大量标注了情感标签的数据12、在人工智能的机器学习算法中,决策树是一种常见的算法。假设我们要根据一些用户的特征来预测他们是否会购买某款产品,使用决策树进行建模。那么,关于决策树的特点,以下哪一项是不正确的?()A.易于理解和解释,生成的决策规则清晰明了B.对数据的噪声和缺失值比较敏感C.能够处理非线性关系的数据D.决策树的构建不需要进行特征选择13、人工智能在智能交通系统中的应用可以改善交通流量和安全性。假设要开发一个能够实时优化交通信号灯的系统,以下关于考虑交通状况多样性的方法,哪一项是最关键的?()A.只考虑当前道路的车流量,不考虑周边道路的情况B.综合考虑不同时间段、天气条件和特殊事件等对交通的影响C.按照固定的模式设置交通信号灯,不进行实时调整D.忽略行人的需求,只关注车辆的通行14、在人工智能的情感计算领域,除了文本和语音,面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统,以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战?()A.基于传统计算机视觉的方法B.基于深度学习的方法C.基于传感器的方法D.以上方法难度相当15、人工智能中的人工神经网络具有强大的学习能力。假设我们正在训练一个多层神经网络来预测股票价格的走势。如果网络的训练数据包含了过多的噪声,会产生什么后果?()A.网络的泛化能力增强B.网络的训练速度加快C.网络可能对新的数据预测不准确D.网络的结构变得更加复杂二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)谈谈人工智能在金融行业的创新应用。2、(本题5分)说明密度聚类算法的特点和应用。3、(本题5分)说明自动驾驶中的人工智能技术。4、(本题5分)说明局部可解释模型-解释(LIME)的原理。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用Python的Scikit-learn库,实现一个决策树算法对乳腺癌数据集进行分类。展示决策树的生成过程,通过交叉验证选择最优的超参数,并计算模型在测试集上的F1分数。2、(本题5分)运用Python的OpenCV库,实现对视频中的运动目标进行检测和计数。使用背景减除算法或光流法,实时统计运动目标的数量和运动轨迹。3、(本题5分)基于Python的OpenCV库和深度学习框架,实现一个实时的车牌号码识别系统。能够在不同天气和光照条件下准确识别出车牌号码,并进行实时的数据库更新和查询。4、(本题5分)使用聚类算法对客户数据进行细分,以便企业更好地了解客户群体,制定针对性的营销策略。5、(本题5分)使用聚类算法对医学图像数据进行分析,发现不同的病理特征和疾病类型,辅助医生进行诊断。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)分析一个基于人工智能的民间舞蹈创作
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