广东工业大学《人工智能数学基础》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页广东工业大学《人工智能数学基础》

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、在人工智能的自动驾驶场景中,车辆需要与周围的其他车辆和基础设施进行有效的通信和协作。假设要实现车辆之间的安全、高效的信息交互,以下哪种通信技术和协议在可靠性和低延迟方面表现最为突出?()A.4G通信B.5G通信C.车联网专用短程通信(DSRC)D.Wi-Fi通信2、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3、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4、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5、人工智能在医疗影像诊断中的应用越来越广泛,但也存在误诊的风险。假设要提高一个基于人工智能的医疗影像诊断系统的准确性和可靠性,以下哪种方法最为重要?()A.增加训练数据的多样性B.引入人类专家的监督和反馈C.不断更新和优化模型D.以上方法同等重要6、在人工智能的自然语言生成中,故事生成是一个富有创意的任务。假设我们要让计算机生成一个富有想象力的童话故事,以下关于故事生成的挑战,哪一项是不正确的?()A.创造新颖和有趣的情节B.保持故事的逻辑连贯性C.符合特定的文化和社会背景D.故事生成不需要考虑读者的喜好和期望7、在人工智能的研究中,可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于医疗诊断的人工智能模型,以下关于模型可解释性的描述,哪一项是不正确的?()A.解释模型的决策过程和依据,有助于提高医生对诊断结果的信任度B.特征重要性分析可以帮助理解哪些输入特征对诊断结果影响较大C.深度学习模型由于其复杂性,无法进行任何形式的解释D.开发具有可解释性的人工智能模型对于医疗等关键领域至关重要8、人工智能中的情感分析旨在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,以下哪种方法可能不太适用?()A.基于词典的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.基于人工判断的方法9、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10、对于一个智能聊天机器人,需要理解用户输入的自然语言并生成合理的回复。假设用户提出了一个复杂且含义模糊的问题,聊天机器人要准确理解用户的意图并提供有用的回答。以下哪种技术或方法对于提高聊天机器人的理解和生成能力是关键的?()A.构建大规模的语料库,通过匹配来生成回复B.运用深度学习模型,如Transformer架构进行训练C.基于模板的回复生成,限制回复的多样性D.不考虑上下文,只根据问题的关键词生成回复11、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。假设一个医疗人工智能系统被用于疾病诊断,它通过分析大量的医疗影像和患者数据来给出诊断建议。以下关于这种应用的描述,正确的是:()A.该系统能够完全替代医生的诊断,因为其基于大数据的分析结果更准确B.医生仍需对系统的诊断结果进行最终判断和综合考量,因为存在数据偏差和模型局限性C.这种系统只适用于常见疾病的诊断,对于罕见病无能为力D.医疗人工智能系统的诊断结果不受数据质量和算法选择的影响12、人工智能在教育领域的应用有望实现个性化学习和智能辅导。假设一个在线学习平台使用人工智能为学生提供个性化课程推荐,以下关于教育领域人工智能应用的描述,正确的是:()A.人工智能可以完全根据学生的学习成绩来推荐课程,无需考虑其他因素B.学生的学习习惯、兴趣和知识水平等因素都应该被纳入人工智能的课程推荐模型中C.人工智能在教育领域的应用可能会导致学生过度依赖技术,降低自主学习能力D.教育领域的人工智能应用不需要考虑教育伦理和学生隐私保护问题13、在深度学习中,BatchNormalization的作用是()A.加速训练B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是14、人工智能在工业生产中的质量检测环节具有应用价值。假设一个工厂要利用人工智能检测产品缺陷,以下关于其应用的描述,哪一项是不准确的?()A.通过图像分析和机器学习算法,自动识别产品表面的缺陷B.可以对大量的检测数据进行学习,不断提高缺陷检测的准确率C.人工智能检测系统能够完全取代人工检测,不需要人工复检D.结合深度学习模型和传统图像处理技术,提高检测的可靠性15、在人工智能的知识图谱构建中,需要整合大量的结构化和非结构化数据,以建立实体之间的关系。假设要构建一个关于历史人物和事件的知识图谱,以下哪种数据源对于丰富和准确的图谱构建是最有价值的?()A.百科全书和历史书籍B.社交媒体上的相关讨论C.个人博客和论坛帖子D.未经证实的网络传闻二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明人工智能在新闻报道中的作用和影响。2、(本题5分)简述人工智能在军事领域的应用和风险。3、(本题5分)简述深度强化学习的发展和应用。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用Python的PyTorch框架,搭建一个基于注意力机制的图像描述生成模型。根据输入的图像生成准确、丰富的文字描述,使用评价指标评估生成描述的质量。2、(本题5分)使用OpenCV和深度学习模型,实现对人脸表情的识别。分析不同表情的特征和识别准确率。3、(本题5分)利用Scikit-learn中的岭回归算法,对传感器网络中的数据进行回归分析,预测环境参数的变化。分析数据的噪声和相关性对模型性能的影响,评估模型在不同环境条件下的预测精度和可靠性。4、(本题5分)利用Scikit-learn中的支持向量机(SVM)算法,对信用卡交易数据进行欺诈检测。提取交易的特征,如金额、时间、地点等,调整SVM的核函数和参数,评估模型的检测准确率和误报率。5、(本题5分)运用Python的Scikit-learn库,实现聚类有效性评估指标,对不同聚类算法的结果进行评估和比较。选择最优的聚类算法

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