广东交通职业技术学院《人工智能基础与应用A》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页广东交通职业技术学院《人工智能基础与应用A》

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、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术，能够利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设我们已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下关于迁移学习的说法，哪一项是正确的？（）A.可以直接使用原模型的参数，无需任何调整B.只需要对模型的最后几层进行重新训练C.迁移学习一定能提高新任务的性能D.原模型的架构和新任务必须完全相同2、人工智能中的可解释性是一个重要的研究方向。假设要解释一个深度学习模型的决策过程和输出结果，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.深度学习模型的内部运作非常复杂，无法进行任何形式的解释B.特征重要性分析可以帮助理解模型对输入特征的依赖程度C.可视化技术只能展示模型的结构，不能解释模型的决策逻辑D.模型可解释性对于实际应用没有太大意义，只要模型性能好就行3、人工智能中的强化学习算法在机器人足球比赛中可以训练机器人球员的策略。假设要让机器人球队在比赛中取得更好的成绩，以下哪个方面是强化学习算法需要重点优化的？（）A.球员的动作控制B.团队的协作策略C.球场环境的建模D.对手行为的预测4、在人工智能的智能推荐系统中，冷启动问题是指在新用户或新物品加入时缺乏足够的历史数据进行准确推荐。假设要解决一个新上线电商平台的冷启动问题，以下哪种策略最为有效？（）A.基于内容的推荐B.基于热门商品的推荐C.基于用户社交关系的推荐D.以上策略结合使用5、在人工智能的发展中，硬件的支持对于提高计算效率和性能至关重要。假设要训练一个大规模的深度学习模型，需要快速处理海量的数据。以下哪种硬件架构或设备在加速模型训练方面具有显著的优势？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA6、人工智能在教育领域有着创新应用。假设要开发一个自适应学习系统，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.根据学生的学习进度和表现，动态调整学习内容和难度B.利用情感分析技术了解学生的学习情绪，提供相应的激励和支持C.人工智能驱动的教育系统可以完全替代教师的角色，实现自主学习D.结合虚拟现实和增强现实技术，创造沉浸式的学习体验7、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市计划广泛部署具有人脸识别功能的监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，哪一项是不正确的？（）A.需要考虑个人隐私保护，确保人脸识别数据的安全存储和使用B.应该评估该系统可能带来的歧视和不公平待遇等潜在风险C.只要该系统能够提高城市的安全性，就无需考虑伦理和社会影响D.公众应该参与到关于人工智能应用的决策过程中，表达自己的意见和关切8、在人工智能的图像语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分配到不同的类别，例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样，以下哪种方法能够提高语义分割的精度？（）A.使用更高分辨率的图像进行训练B.采用简单的分割算法，降低计算复杂度C.忽略物体边界的像素，只关注主要区域D.不进行任何预处理，直接对原始图像进行分割9、在人工智能的强化学习中，探索与利用的平衡是一个关键问题。假设一个智能体在一个未知的环境中学习，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪种策略在平衡探索与利用方面表现较好？（）A.ε-贪心策略B.基于置信上限的策略C.随机策略D.固定策略10、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统，以下关于智能监控的功能，哪一项是不准确的？（）A.实时检测异常行为B.自动识别人员身份C.预测潜在的安全威胁D.智能监控系统不需要考虑隐私保护问题11、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12、人工智能在自动驾驶领域有重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于自动驾驶中的人工智能决策的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车的决策完全依赖于预先设定的规则和算法，不具备自主学习和适应能力B.复杂的交通环境和意外情况不会对自动驾驶汽车的决策造成困难，因为其具有完美的感知和预测能力C.自动驾驶汽车在决策时需要综合考虑多种因素，如交通规则、行人行为和车辆状态等D.人类驾驶员的干预对自动驾驶汽车的决策没有任何帮助，反而可能导致系统混乱13、在人工智能的知识图谱构建中，例如整合多个领域的知识并建立关联，以下哪种方法和工具可能是常用的？（）A.本体论和语义网技术B.信息抽取和实体识别C.关系抽取和图数据库D.以上都是14、人工智能在自动驾驶领域的应用面临着诸多技术和法律挑战。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，如避让行人或其他车辆。以下哪种方法在确保决策的安全性和合法性方面最为关键？（）A.基于概率的决策模型B.遵循预设的规则和策略C.模仿人类驾驶员的决策方式D.实时收集大量的交通数据进行分析15、在人工智能的语音识别任务中，噪声环境会对识别准确率产生显著影响。假设要提高在嘈杂环境下的语音识别性能，以下哪种方法可能最有效？（）A.增加训练数据中的噪声样本B.使用更复杂的声学模型C.优化语音信号的预处理D.提高麦克风的质量16、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。假设要开发一个系统来监测农田中的病虫害情况，需要能够准确识别病虫害的类型和严重程度。以下哪种图像分析技术和机器学习算法的组合在这个任务中最为有效？（）A.图像分割技术结合决策树算法B.目标检测技术结合支持向量机算法C.特征提取技术结合朴素贝叶斯算法D.深度学习中的卷积神经网络结合随机森林算法17、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和产品质量。假设一家工厂使用人工智能进行质量检测。以下关于人工智能在制造业中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.通过机器视觉技术检测产品表面的缺陷和瑕疵B.利用数据分析预测设备的故障，提前进行维护C.人工智能可以完全自主地优化生产流程，无需人工干预D.与机器人技术结合，实现自动化生产和装配18、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19、假设要开发一个能够理解人类情感和意图的人工智能助手，例如根据用户的情绪提供相应的服务，以下哪种技术和数据可能是关键的？（）A.情感计算技术和情感标注数据B.意图识别技术和用户行为数据C.自然语言理解技术和多模态数据D.以上都是20、在人工智能的异常检测任务中，例如检测网络中的异常流量或金融交易中的欺诈行为。假设正常数据的模式较为复杂，而异常数据相对较少且具有多样性。以下哪种方法在这种情况下更适合进行异常检测？（）A.基于统计的方法，设定阈值判断异常B.无监督学习方法，自动发现异常模式C.监督学习方法，使用有标注的异常数据进行训练D.人工检查所有数据，识别异常21、人工智能中的伦理原则包括公平、透明、可解释等。假设一个招聘系统使用人工智能算法筛选简历，以下哪种情况可能违反伦理原则？（）A.算法基于候选人的教育背景和工作经验进行筛选B.算法的决策过程对用户不可见C.算法对不同性别和种族的候选人一视同仁D.算法能够解释其筛选结果的依据22、在人工智能的决策树算法中，当进行特征选择来构建决策树时，以下哪种特征选择标准通常能够产生更优的决策树？（）A.信息增益B.基尼系数C.随机选择特征D.选择特征数量最多的特征23、在人工智能的图像增强技术中，目的是提高图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的照片进行增强，以下关于图像增强的方法，哪一项是不准确的？（）A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.图像增强不会引入任何噪声24、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25、在人工智能的伦理和法律问题中，算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要？（）A.算法审计B.数据清洗和预处理C.引入多样化的数据集D.以上方法综合运用26、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27、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28、人工智能在智能交通系统中的应用可以改善交通流量和安全性。假设要开发一个能够实时优化交通信号灯的系统，以下关于考虑交通状况多样性的方法，哪一项是最关键的？（）A.只考虑当前道路的车流量，不考虑周边道路的情况B.综合考虑不同时间段、天气条件和特殊事件等对交通的影响C.按照固定的模式设置交通信号灯，不进行实时调整D.忽略行人的需求，只关注车辆的通行29、在人工智能的自动驾驶感知任务中，假设需要同时处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征层面进行融合B.中期融合，在决策层面进行融合C.晚期融合，在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据30、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二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（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，预测客户违约的可能性。2、（本题5分）使用Python的TensorFlow库，构建一个自回归移动平均（ARMA）模型，对时间序列数据进行预测。通过比较不同的时间序列模型，评估其在该数据集上的预测性能。3、（本题5分）利用Scikit-learn中的主成分分析（PCA）算法对基因表达数据进行降维，可视化降维后的结果。分析主成分的贡献率和数据在低维空间中的分布，探索数据中的潜在结构和模式。4、（本题5分）运用深度学习框架构建一个自然语言问答系统，回答用户提出的问题，提高回答的准确性和速度。5、（本题5分）借助Python的强化学习框架，让智能体学习玩一个简单的游戏（如贪吃蛇或FlappyBird）。设计合适的奖励机制和状态表示，