烟台南山学院《自动化与智能科学与技术概论》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页烟台南山学院《自动化与智能科学与技术概论》

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、在人工智能的文本生成任务中，除了生成连贯的文字内容，还需要考虑语言的逻辑性和合理性。假设我们要生成一篇新闻报道，以下关于文本生成的说法，哪一项是正确的？（）A.可以完全依靠随机生成来创造新颖的内容B.语言模型的规模越大，生成的质量一定越高C.预训练语言模型结合微调可以提高生成效果D.不需要考虑语法和语义的约束2、在人工智能的研究领域中，自然语言处理是重要的一部分。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，需要对大量的文本数据进行学习和分析。以下哪种技术在处理自然语言的语义理解方面可能发挥关键作用？（）A.词法分析B.句法分析C.语义网络D.语音识别3、强化学习是人工智能中的一个重要领域，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要在一个充满障碍物的房间里找到通往目标位置的路径，同时避免碰撞。在这种情况下，以下关于强化学习的说法，哪一项是正确的？（）A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习最优策略B.奖励函数的设计对学习效果没有太大影响C.强化学习不需要考虑环境的动态变化D.一旦训练完成，智能体在新的环境中无需重新学习就能表现良好4、人工智能中的异常检测是一项重要任务。假设要在一个工业生产过程中检测出异常的数据点，以下关于异常检测方法的描述，正确的是：（）A.基于统计的异常检测方法适用于所有类型的数据，准确性高B.基于机器学习的异常检测模型需要大量的正常数据进行训练C.深度学习的异常检测方法能够自动发现数据中的隐藏模式，无需人工特征工程D.以上方法在不同的应用场景中都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择5、在人工智能的自动驾驶领域，为了确保车辆在各种路况和天气条件下的安全行驶，需要综合考虑多个传感器的数据进行决策。以下哪种传感器的数据融合方法可能是关键的技术挑战？（）A.基于卡尔曼滤波B.基于深度学习C.基于贝叶斯估计D.以上都是6、人工智能在图像识别领域取得了显著的成果。假设要开发一个能够识别水果种类的图像识别系统，需要考虑多种因素。以下关于图像数据预处理的步骤，哪一项是最关键的？（）A.对图像进行裁剪和旋转，以统一图像的大小和方向B.将图像转换为灰度图像，减少数据量C.对图像进行增强和去噪处理，提高图像质量D.随机打乱图像的顺序，增加数据的多样性7、在人工智能的情感分析任务中，假设要分析一段文本所表达的情感倾向，以下关于情感分析方法的描述，正确的是：（）A.基于词典的情感分析方法简单直观，但准确性较低，容易受到语境影响B.基于机器学习的情感分析方法需要大量的标注数据，且模型训练时间长C.深度学习的情感分析模型能够自动学习文本的特征，无需人工设计特征D.以上方法在情感分析任务中都有各自的优势和局限性8、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9、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设要开发一个能够监测农作物病虫害的系统，以下关于数据采集的方式，哪一项是最有效的？（）A.依靠农民的人工观察和报告，将信息输入系统B.使用无人机搭载的图像传感器，定期拍摄农田图像C.仅在农作物出现明显病虫害症状时进行数据采集D.随机选择农田的部分区域进行数据采集，以节省成本10、在人工智能的发展中，机器学习是一个重要的分支。假设一个医疗团队想要利用机器学习来预测某种疾病的发病风险，他们收集了大量患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息。在选择机器学习算法时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测的准确性等因素。以下哪种机器学习算法可能最适合这个任务？（）A.决策树算法，通过对特征的逐步划分进行预测B.线性回归算法，建立变量之间的线性关系进行预测C.支持向量机算法，寻找最优分类超平面进行分类预测D.朴素贝叶斯算法，基于概率计算进行分类11、假设要构建一个能够自主学习并改进其性能的人工智能图像识别系统，用于识别不同种类的动物。在训练过程中，需要处理大量的图像数据，以下哪种机器学习算法可能最为适合？（）A.决策树B.支持向量机C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯12、人工智能在医疗影像诊断中的应用越来越广泛。假设利用人工智能辅助医生诊断X光片，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.能够快速检测出影像中的异常区域，提高诊断效率B.可以为医生提供量化的分析指标和辅助诊断建议C.人工智能的诊断结果总是准确无误的，医生可以完全依赖D.医生的专业知识和临床经验在结合人工智能诊断结果时仍然非常重要13、在一个利用人工智能进行能源管理的系统中，例如优化建筑物的能源消耗或电网的调度，以下哪个方面的考虑可能是至关重要的？（）A.实时数据采集和处理B.精准的预测模型C.多目标优化策略D.以上都是14、人工智能在智能推荐系统中发挥着重要作用。例如，电商平台通过分析用户的购买历史和浏览行为为用户推荐商品。以下关于智能推荐系统的描述，哪一项是不正确的？（）A.推荐系统可以基于用户的协同过滤进行推荐B.推荐系统只考虑用户的近期行为，忽略历史行为C.推荐系统可以结合内容过滤和协同过滤提高推荐效果D.推荐系统需要不断更新和优化以适应用户兴趣的变化15、在人工智能的机器翻译任务中，为了提高翻译的质量和准确性，尤其是对于具有特定领域知识的文本，以下哪种策略可能是有效的？（）A.使用大规模通用语料库B.引入领域特定的词典和知识C.优化神经网络架构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）简述随机森林算法的优势和适用场景。2、（本题5分）解释人工智能在城市规划和交通管理中的创新。3、（本题5分）谈谈人工智能在游戏开发中的应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用自然语言处理技术，对医疗病历进行信息抽取和病情诊断辅助。提取病历中的症状、检查结果和治疗方案等关键信息，构建诊断模型，评估模型在辅助医生诊断方面的准确性和实用性。2、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个基于注意力机制的Seq2Seq模型，用于机器翻译任务，分析注意力权重的变化。3、（本题5分）借助TensorFlow构建一个深度Q网络（DQN），让智能体学习在Atari游戏中取得高分。优化网络结构和训练参数，展示智能体的游戏得分提升情况。4、（本题5分）利用Python中的OpenCV库，实现对视频中的人物动作识别，结合骨骼关键点检测技术，提高动作识别的准确性。5、（本题5分）利用深度学习框架构建一个图像分割模型，将图像中的不同物体分割出来，评估分割效果。四、案例分