武汉大学《人工智能综合实验》2023-2024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页武汉大学

《人工智能综合实验》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2分，共30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、知识图谱是一种用于表示知识和关系的结构化数据模型。以下关于知识图谱的说法，不正确的是（）A.知识图谱可以整合来自不同来源的知识，构建一个全面的知识体系B.知识图谱中的节点表示实体，边表示实体之间的关系C.知识图谱在智能搜索、推荐系统和问答系统等领域有着重要的应用D.构建知识图谱非常简单，不需要大量的人力和时间投入2、在人工智能的情感计算中，需要从人的面部表情、语音语调、文字等多模态信息中识别情感。假设要综合分析这些多模态信息来准确判断一个人的情感状态，以下哪种融合方式是有效的？（）A.早期融合，在数据层面进行整合B.晚期融合，在决策层面进行整合C.不进行融合，分别处理每个模态的信息D.随机选择一种模态的信息进行分析3、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（）A.数据的质量和数量B.算法的复杂度C.计算资源的多少D.模型的训练时间4、人工智能中的机器翻译是一项具有挑战性的任务。假设我们要将一段中文文本翻译成英文，以下关于机器翻译的挑战，哪一项是不正确的？（）A.词汇的多义性B.语法结构的差异C.文化背景的不同D.机器翻译的质量已经超越了人类翻译5、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6、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇连贯且有逻辑的文章，以下关于模型训练的策略，哪一项是不正确的？（）A.使用预训练的语言模型，并在特定任务上进行微调B.从简单的句子生成开始，逐渐过渡到复杂的文章生成C.不使用任何先验知识或语言规则，完全依靠数据驱动的学习D.引入对抗训练，提高生成文本的质量和多样性7、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个智能体正在通过强化学习算法学习玩一款复杂的游戏，以下关于强化学习过程的描述，正确的是：（）A.智能体在学习过程中只需要随机尝试不同的动作，就能快速找到最优策略B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有显著影响，只要有奖励就行C.智能体能够通过与环境的不断交互和试错，逐渐优化自己的策略以获得更高的累计奖励D.强化学习不需要考虑环境的动态变化和不确定性，只关注当前的动作和奖励8、在人工智能的伦理原则中，公平性是一个重要的考量因素。假设我们要开发一个用于招聘的人工智能系统，以下关于确保公平性的方法，哪一项是不正确的？（）A.对数据进行预处理，消除潜在的偏差B.透明公开算法的工作原理和决策依据C.不考虑候选人的背景信息，只根据能力评估D.完全依赖人工智能系统的决策，不进行人工干预9、在人工智能的应用于教育领域，个性化学习是一个重要的方向。假设我们要为学生提供个性化的学习路径推荐，以下关于个性化学习的说法，哪一项是不正确的？（）A.需要根据学生的学习历史和特点进行定制B.完全依赖人工智能算法，不需要教师的参与C.可以提高学生的学习效率和效果D.要考虑学生的兴趣和能力差异10、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。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下关于情感分析的描述，正确的是：（）A.仅仅依靠关键词匹配就能够准确判断文本的情感倾向B.深度学习模型在情感分析中总是比传统的机器学习方法更准确C.考虑文本的上下文、语义和语法结构等多方面信息，能够提高情感分析的准确性D.情感分析的结果不受文本的语言风格和表达方式的影响11、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行B.可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要C.通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分12、人工智能中的自动规划和调度问题在许多领域都有应用，如生产制造、物流配送等。假设一个工厂要安排生产任务，需要考虑机器的可用性、订单的优先级和交货日期等约束条件。以下哪种自动规划算法在处理这种复杂的约束满足问题上最为高效？（）A.A*算法B.遗传算法C.模拟退火算法D.蚁群算法13、人工智能中的聚类算法用于将数据分组为不同的簇。假设要对一组客户数据进行聚类分析。以下关于聚类算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.K-Means算法是一种常见的聚类算法，需要事先指定簇的数量B.聚类算法可以发现数据中的潜在模式和结构，帮助进行市场细分等应用C.不同的聚类算法在不同的数据分布和场景下表现各异，需要根据实际情况选择D.聚类结果是唯一确定的，不受算法参数和初始值的影响14、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15、当利用人工智能进行金融风险评估，例如评估信用风险和市场风险，以下哪种模型和特征可能是重要的组成部分？（）A.逻辑回归模型和财务指标B.决策树模型和交易数据C.深度学习模型和宏观经济数据D.以上都是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）谈谈人工智能在天文观测中的作用。2、（本题5分）简述人工智能在智能培训需求分析中的技术。3、（本题5分）简述人工智能在文学创作中的应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用深度学习框架构建一个图像分类模型，对卫星图像中的自然灾害进行分类，如洪水、火灾等。2、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个多层Transformer模型，用于文本分类任务，比较不同注意力头数量对性能的影响。3、（本题5分）使用Python中的Scikit-learn库，实现朴素贝叶斯算法对邮件进行垃圾邮件分类，分析不同特征对分类结果的影响，并优化特征选择。4、（本题5分）使用PyTorch框架，构建一个卷积神经网络（CNN）模型来识别MNIST手写数字数据集。对图像数据进行增强操作，如翻转、旋转等，使用随机梯度下降（SGD）优化器训练模型，并绘制训练过程中的损失曲线和准确率曲线。5、（本题5分）运用Python的OpenCV库，实现对视频中的人脸识别