烟台南山学院《人工智能前沿技术讲座(1)》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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《人工智能前沿技术讲座(1)》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30个小题,每小题1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、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2、在人工智能的医疗应用中,例如疾病预测和诊断辅助,假设需要确保模型的结果具有可解释性和临床可信赖性。以下哪种方法能够增加模型的可信度?()A.与医生的经验和专业知识结合进行验证B.只依靠模型的输出,不进行额外验证C.隐藏模型的内部工作原理,避免质疑D.不考虑临床实际情况,追求高准确率3、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4、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。假设一个企业要部署智能客服系统。以下关于智能客服的描述,哪一项是不正确的?()A.能够快速回答常见问题,提高客户服务的响应速度B.可以通过不断学习和优化,提高回答的准确性和满意度C.智能客服能够完全理解客户的复杂情感和意图,提供个性化的服务D.与人工客服相结合,可以提供更优质的客户服务体验5、在计算机视觉中,以下哪种任务需要对图像中的目标进行定位和分类?()A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.图像生成6、当利用人工智能进行智能医疗影像诊断,例如检测肿瘤或病变,以下哪种挑战和问题可能是需要重点解决的?()A.数据标注的准确性和一致性B.模型的泛化能力和鲁棒性C.结果的解释和临床可接受性D.以上都是7、人工智能中的知识图谱用于表示实体之间的关系和知识。假设一个知识图谱被用于智能问答系统,以下关于知识图谱的描述,正确的是:()A.知识图谱中的知识是固定不变的,不能进行更新和扩展B.知识图谱能够自动从大量文本中抽取知识,无需人工干预C.可以通过知识图谱的推理功能发现隐藏的知识和关系D.知识图谱只适用于特定领域的知识表示,通用性较差8、在人工智能的图像超分辨率任务中,假设需要将低分辨率图像恢复为高分辨率图像,同时保持图像的细节和清晰度。以下哪种方法通常能够取得较好的效果?()A.基于深度学习的超分辨率模型,学习图像的特征和模式B.传统的插值方法,如双线性插值C.对低分辨率图像进行简单的放大处理D.随机生成高分辨率图像9、强化学习是人工智能的一个重要分支,常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习,以下关于强化学习的描述,正确的是:()A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习,不需要任何奖励反馈B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响,只要有足够的训练时间就能学会最优策略C.强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略D.智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励10、在人工智能的伦理原则中,“公平性”是一个重要的考量因素。假设一个人工智能招聘系统对不同性别、种族的候选人给出了不同的评价结果。以下关于解决这种公平性问题的方法,哪一项是不正确的?()A.对数据进行预处理,消除可能导致偏差的因素B.定期审查和更新模型,以确保其公平性C.故意引入偏差,以平衡不同群体之间的差异D.建立公平性评估指标,对模型进行监测和改进11、人工智能在医疗影像诊断中的辅助作用越来越受到重视。假设一个医生正在借助人工智能系统辅助诊断X光片,以下关于医疗影像诊断中人工智能的描述,正确的是:()A.人工智能系统的诊断结果可以完全替代医生的判断,医生无需再进行分析B.医生应该将人工智能系统的诊断结果作为唯一参考,忽略自己的临床经验C.人工智能系统可以提供辅助信息和提示,帮助医生更准确地诊断,但最终决策仍由医生做出D.医疗影像诊断中的人工智能技术还不够成熟,不能为医生提供任何有价值的帮助12、假设在一个智能交通系统中,需要利用人工智能算法来优化交通信号灯的控制,以减少交通拥堵和提高道路通行效率。考虑到实时交通流量的变化和复杂的道路网络,以下哪种技术可能是核心?()A.深度学习预测交通流量B.传统的数学优化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡罗模拟13、在人工智能的发展趋势中,边缘计算与人工智能的结合越来越受到关注。假设我们要在物联网设备上实现实时的人工智能推理,以下关于边缘计算与人工智能融合的描述,哪一项是不正确的?()A.可以减少数据传输延迟,提高响应速度B.能够降低对云计算中心的依赖C.边缘设备的计算能力足以处理所有复杂的人工智能任务D.需要考虑能源消耗和设备成本等因素14、当利用人工智能进行文本摘要生成,从长篇文章中提取关键信息并形成简洁的摘要,以下哪种策略和算法可能是有效的?()A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是15、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。假设一个智能机器人需要在迷宫中找到出口,通过与环境的交互获得奖励。在这种情况下,以下关于强化学习算法的选择,哪一项是最合适的?()A.Q-learning算法,通过估计状态-动作值函数来选择最优动作B.策略梯度算法,直接优化策略以最大化期望回报C.蒙特卡罗方法,通过随机采样来估计价值函数D.以上算法都不合适,应该选择其他方法16、在人工智能的语音识别任务中,为了提高在嘈杂环境下的识别准确率,以下哪种技术或方法可能会被重点研究和应用?()A.声学模型的改进B.噪声抑制技术C.多模态信息融合D.以上都是17、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18、在人工智能的教育应用中,个性化学习系统可以根据学生的学习情况提供定制的学习内容和建议。假设要开发一个这样的系统,需要准确评估学生的知识水平和学习能力。以下哪种评估方法和模型在实现个性化学习方面最为准确和有效?()A.基于标准化测试的评估B.基于学习行为数据的动态评估C.教师的主观评价D.同学之间的相互评价19、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20、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21、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22、人工智能在物流领域的应用能够提高物流效率和服务质量。以下关于人工智能在物流应用的叙述,不正确的是()A.可以通过路径规划算法优化货物运输路线,降低运输成本B.利用图像识别技术实现货物的自动分拣和识别C.人工智能在物流领域的应用面临数据安全和隐私保护等挑战D.物流领域对人工智能技术的需求不高,传统的管理方法已经足够满足需求23、在自然语言处理领域,情感分析是一项常见的任务。假设要分析大量的在线商品评论,以确定消费者对产品的情感倾向是积极、消极还是中性。考虑到语言的复杂性和多义性,以及评论中可能存在的讽刺、反语等情况,以下哪种方法在进行情感分析时更为有效?()A.基于词典的方法,通过查找情感词来判断情感B.基于规则的方法,制定一系列的规则来判断情感C.深度学习方法,如使用卷积神经网络对文本进行建模D.人工阅读和判断,确保准确性24、假设要开发一个能够辅助医生进行疾病诊断的人工智能系统,需要整合多种医疗数据,如病历、影像、检验报告等。在这个过程中,以下哪个环节可能是最具挑战性的?()A.数据的清洗和预处理B.多模态数据的融合C.模型的训练和优化D.模型的解释和可信赖性25、人工智能中的专家系统是一种基于知识的系统。假设有一个用于故障诊断的专家系统,需要将专家的知识和经验转化为系统的规则和推理机制。以下关于专家系统的描述,哪一项是不准确的?()A.专家系统的性能取决于知识的准确性和完整性B.专家系统能够处理不确定性和模糊性的知识C.专家系统的开发需要大量的时间和专业知识D.专家系统一旦开发完成,就不需要进行更新和维护26、在人工智能的农业应用中,精准农业可以通过传感器和数据分析实现对农作物的精细化管理。假设要根据土壤湿度和气象数据决定灌溉量,以下哪个技术环节是最关键的?()A.数据的采集和传输B.数据分析和建模C.灌溉设备的控制D.传感器的校准27、在一个利用人工智能进行供应链优化的项目中,例如预测需求、优化库存管理和物流路径规划,以下哪种能力是人工智能系统需要具备的关键特性?()A.大规模数据处理能力B.动态适应能力C.全局优化能力D.以上都是28、人工智能中的联邦学习可以在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要合作训练一个模型,但又不想共享原始数据,以下哪个技术是联邦学习的核心?()A.加密通信B.模型参数的加密共享和聚合C.分布式计算框架D.数据脱敏29、在人工智能的文本摘要生成中,假设需要从长篇文章中提取关键信息并生成简洁准确的摘要。以下哪种方法能够更好地捕捉文章的主旨和重点?()A.基于注意力机制的模型,关注重要的文本部分B.按照文章的开头和结尾提取关键语句C.随机选择文章中的段落作为摘要D.不进行任何分析,直接输出原文的前几段30、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个图像分类模型的性能,以下关于评估指标的描述,正确的是:()A.准确率是唯一可靠的评估指标,能够全面反映模型的性能B.召回率和精确率相互独立,没有关联C.F1值综合考虑了召回率和精确率,能够更全面地评估模型D.混淆矩阵只适用于二分类问题,对于多分类问题没有作用二、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)借助遗传算法优化一个机器人的运动控制问题,使其能够适应不同的地形和环境。2、(本题5分)使用Python的OpenCV库,实现对图像中的车辆牌照进行识别。包括牌照区域的定位、字符分割和字符识别等步骤,使用深度学习模型或传统的图像处理方法,提高识别准确率。3、(本题5分)使用OpenCV和深度学习模型,实现对工业零件的缺陷检测。提高产品质量控制的水平。4、(本题5分)利用Scikit-learn中的集成学习算法(如随机森林或Adaboost),对信用卡欺诈数据进行检测。分析模型的性能和特征的重要性。5、(本题5分)利用Scikit-learn中的逻辑回归算法,对客户的信用风险进行评估。建立风险评估模型,预测客

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