保定电力职业技术学院《智能算法应用开发》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、在人工智能的发展中，模型的评估指标至关重要。以下关于人工智能模型评估指标的描述，不准确的是（）A.准确率、召回率和F1值常用于分类任务的评估B.均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）常用于回归任务的评估C.评估指标的选择只取决于数据的类型，与具体的应用场景无关D.可以结合多个评估指标来全面评估模型的性能2、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3、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4、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5、在一个利用人工智能进行智能物流配送的系统中，为了实现高效的路径规划和车辆调度，以下哪种算法和技术可能会被运用？（）A.遗传算法B.蚁群算法C.模拟退火算法D.以上都是6、人工智能在金融风险管理中的应用逐渐增多。假设要利用人工智能模型预测市场风险，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最重要的？（）A.准确率，即模型正确预测的比例B.召回率，即模型正确识别出风险的比例C.F1值，综合考虑准确率和召回率D.均方误差，衡量模型预测值与实际值之间的差异7、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（）A.优先保护车内乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.基于最大多数人的利益进行决策D.这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则8、人工智能在法律领域的辅助决策中具有一定作用。假设要利用人工智能协助法官判断案件，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析大量的法律案例和条文，提供相关的参考和建议B.利用数据挖掘技术发现案件中的潜在规律和模式C.人工智能的判断结果可以直接作为最终的法律裁决，无需法官审查D.帮助法官提高决策的效率和准确性，但最终决策权仍在法官手中9、人工智能中的模型压缩技术用于减少模型的参数和计算量。假设要在资源受限的设备上部署一个大型的神经网络模型，以下关于模型压缩的描述，正确的是：（）A.剪枝技术通过删除不重要的神经元和连接来压缩模型，不会影响模型性能B.量化技术将模型的参数从浮点数转换为整数，会导致较大的精度损失C.知识蒸馏将复杂模型的知识转移到简单模型中，但效果不如直接使用复杂模型D.模型压缩技术会牺牲一定的模型性能，但可以显著提高模型的部署效率10、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机能够自动进行逻辑推理和证明。假设要开发一个能够自动解决数学定理证明问题的系统，以下关于自动推理的描述，正确的是：（）A.现有的自动推理技术可以轻松解决所有复杂的数学定理证明问题B.自动推理系统只需要基于固定的推理规则，不需要学习和适应新的推理模式C.结合机器学习和符号推理的方法，可以提高自动推理系统的能力和灵活性D.自动推理在人工智能中的应用范围非常有限，没有实际价值11、在人工智能的语音识别任务中，需要将人类的语音转换为文字。假设要处理不同口音、语速和背景噪音下的语音，为了提高语音识别的准确率，以下哪种方法是有效的？（）A.使用大量的标注语音数据进行训练B.采用简单的声学模型，减少计算复杂度C.忽略背景噪音，只关注语音的主要部分D.不进行任何预处理，直接对原始语音进行识别12、在人工智能的图像生成领域，生成对抗网络（GAN）取得了令人瞩目的成果。假设要生成逼真的艺术画作，同时具有独特的风格和创造力。以下哪种改进的GAN架构或训练方法能够更好地实现这一目标？（）A.条件GANB.循环GANC.自监督GAND.以上方法结合使用13、人工智能中的知识图谱技术可以将实体、关系和属性以图的形式表示，为智能应用提供丰富的语义信息。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，需要整合大量的文本、图像和音频资料。以下哪种方法在知识抽取和融合方面最为关键？（）A.自然语言处理技术B.图像识别技术C.音频处理技术D.以上技术综合运用14、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15、在人工智能的模型评估中，除了准确率和召回率等常见指标，以下哪种指标对于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，综合考虑准确率和召回率B.均方误差，用于回归问题C.混淆矩阵，详细展示分类结果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）简述人工智能对就业市场的影响。2、（本题5分）简述人工智能在智能质量检测模型训练中的技术。3、（本题5分）解释深度学习与传统机器学习的差异。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python的Keras库，构建一个基于深度神经网络的图像去模糊模型。对模糊的图像进行清晰化处理，恢复图像细节。2、（本题5分）在PyTorch中，构建一个基于长短时记忆网络（LSTM）的文本生成模型。生成连贯、有逻辑的文本内容。3、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对视频中的目标跟踪和行为预测。结合目标检测和轨迹分析，预测目标的未来行为。4、（本题5分）利用Python的PyTorch库，构建一个多层卷积神经网络（CNN）模型，对卫星图像中的道路网络进行提取和分析。研究不同的图像增强技术和模型架构对提取效果的影响。5、（本题5分）利用Python实现一个基于规则的智能问答系统，能够回答关于历史、地理、科学等方面的常见问题。定义问题的模式和对应的答案规则，输入问题后系统能够根据规则给出准确的回答，并处理一些模糊或不完整的问