杭州电子科技大学《自动化与智能科学与技术概论》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页杭州电子科技大学《自动化与智能科学与技术概论》

2023-2024学年第二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、深度学习在近年来取得了显著的成果，特别是在图像识别和语音识别等领域。以下关于深度学习的叙述，不准确的是（）A.深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动从数据中学习特征B.深度学习模型需要大量的训练数据和强大的计算资源来进行训练C.深度学习可以解决传统机器学习方法难以处理的复杂问题，如语义理解和情感分析D.深度学习模型的结构和参数一旦确定，就无法根据新的数据进行调整和优化2、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3、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4、在人工智能的模型训练中，超参数的调整是一个关键步骤。假设正在训练一个用于文本生成的循环神经网络（RNN），以下关于超参数选择的方法，哪一项是不太可取的？（）A.基于经验和直觉，随机选择一组超参数进行试验B.使用网格搜索或随机搜索等方法，系统地尝试不同的超参数组合C.借鉴已有的相关研究和实践中常用的超参数设置D.利用自动超参数调整工具，如Hyperopt，根据验证集的性能自动寻找最优超参数5、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6、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。假设要为一个特定领域构建知识图谱，以下关于数据来源的选择，哪一项是最关键的？（）A.只选择权威的学术文献和研究报告，确保知识的准确性B.广泛收集互联网上的各种信息，包括社交媒体和博客等C.结合行业专家的经验和知识，以及相关的数据库和文档D.随机选择一些数据来源，不进行筛选和评估7、在人工智能的自然语言生成任务中，如何生成连贯、有逻辑的文本是一个挑战。假设要开发一个能够自动撰写新闻报道的系统，需要考虑文章的结构、语法和语义的一致性。以下哪种方法或技术在提高文本生成质量方面最为关键？（）A.预训练语言模型B.强化学习中的奖励机制C.语法规则约束D.以上方法结合使用8、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9、人工智能中的语音识别技术在许多领域都有应用，如语音助手和智能客服。假设正在改进一个语音识别系统的性能，以下关于语音识别的描述，正确的是：（）A.语音识别的准确率只取决于声学模型，语言模型对其影响不大B.环境噪声对语音识别的结果没有显著影响，系统可以自动过滤噪声C.不断优化声学模型和语言模型，并结合大量的语音数据进行训练，可以提高语音识别的准确率D.语音识别系统不需要考虑不同人的口音和语速差异，能够统一处理10、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11、在人工智能的情感计算中，需要从人的面部表情、语音语调、文字等多模态信息中识别情感。假设要综合分析这些多模态信息来准确判断一个人的情感状态，以下哪种融合方式是有效的？（）A.早期融合，在数据层面进行整合B.晚期融合，在决策层面进行整合C.不进行融合，分别处理每个模态的信息D.随机选择一种模态的信息进行分析12、在人工智能的推荐系统中，例如为用户推荐电影、音乐或商品，需要考虑用户的历史行为、偏好和当前的情境信息。假设一个用户的兴趣偏好经常变化，以下哪种方法能够更好地适应这种动态的用户偏好？（）A.基于协同过滤的推荐，依赖其他用户的行为B.基于内容的推荐，分析物品的特征C.混合推荐，结合多种推荐方法D.始终使用固定的推荐策略，不进行调整13、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14、人工智能中的图像超分辨率技术可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。假设要在保持图像细节的同时提高超分辨率效果，以下哪个因素是最关键的？（）A.神经网络的深度B.训练数据的质量C.损失函数的选择D.优化器的性能15、人工智能在工业生产中的质量检测方面有广泛应用。假设要开发一个能够检测产品缺陷的系统，需要考虑光照、拍摄角度等因素对图像的影响。以下关于解决这些影响的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用多光源和多角度拍摄，获取更全面的产品图像B.对图像进行预处理，如归一化和标准化，减少光照和角度的影响C.忽略光照和角度的变化，依靠模型的自适应能力D.建立光照和角度的模型，对图像进行校正二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释人工智能在智能绩效改进方案生成中的方法。2、（本题5分）简述自监督学习的原理和方法。3、（本题5分）简述人工智能在供应链风险管理和弹性建设中的作用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在Python中，运用禁忌搜索算法解决一个组合优化问题。定义问题的解空间和评价函数，设置禁忌表和特赦规则，展示搜索过程和找到的最优解。2、（本题5分）利用Python的TensorFlow框架，构建一个基于胶囊网络（CapsuleNetwork）的语音识别模型。对不同人的语音进行准确识别和分类。3、（本题5分）基于Python的Scikit-learn库，使用谱聚类算法对一个图像数据集进行图像分割。通过调整聚类参数和特征提取方法，优化分割效果。4、（本题5分）利用深度学习框架构建一个自动编码器，对图像数据进行压缩和重建，观察重建效果并分析模型性能。5、（本题5分）基于Python的OpenCV库和深度学习框架，实现一个实时的人脸识别解锁系统。能够在移动设备上通过前置摄像头准确识别人脸，并完成设备的