中国人民大学《智能优化与信息处理综合实践》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页中国人民大学《智能优化与信息处理综合实践》

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1分，共15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，数据的质量和数量对模型的性能有着重要影响。假设我们要训练一个用于预测股票价格的模型，以下关于数据的说法，哪一项是正确的？（）A.越多的数据一定能带来越好的模型性能B.数据中的噪声和错误对模型影响不大C.数据的分布和代表性比数量更重要D.不需要对数据进行预处理和清洗2、人工智能在社交媒体的内容管理中发挥作用。假设一个社交媒体平台要利用人工智能过滤不良信息，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于自然语言处理技术和机器学习算法，识别不良内容B.不断学习和更新不良信息的模式，提高过滤的准确性C.人工智能过滤系统能够完全杜绝不良信息的出现，无需人工监督D.平衡过滤的严格程度和用户体验，避免误判正常内容3、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（）A.只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯B.在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行C.应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用D.人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑4、知识图谱是人工智能中用于表示知识和关系的一种技术。假设一个智能问答系统基于知识图谱来回答用户的问题。以下关于知识图谱的描述，哪一项是错误的？（）A.知识图谱将实体、关系和属性以图的形式组织起来，便于知识的表示和查询B.可以通过从大量文本中自动抽取信息来构建知识图谱C.知识图谱中的知识是固定不变的，一旦构建完成就无需更新D.结合自然语言处理技术，能够实现基于知识图谱的智能问答和推理5、在人工智能的图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像或风景图像，假设需要生成具有高度细节和真实感的图像。以下哪种技术或模型在图像生成方面表现较为出色？（）A.生成对抗网络（GANs），通过对抗训练生成图像B.自编码器（Autoencoder），压缩和解压缩图像C.传统的图像处理算法，如滤波和边缘检测D.随机生成像素值来创建图像6、在人工智能的联邦学习中，假设多个参与方需要在保护数据隐私的前提下共同训练一个模型。以下哪种技术或机制能够确保数据的安全性和隐私性？（）A.加密技术，对数据和模型参数进行加密传输和计算B.数据匿名化，去除数据中的敏感信息C.建立可信的第三方机构进行数据管理D.不采取任何措施，直接共享原始数据7、在人工智能的智能客服中，以下哪个能力对于提高用户满意度最重要？（）A.快速准确地回答问题B.理解用户的情感和意图C.提供个性化的服务D.主动引导用户进行交流8、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术手段。以下关于迁移学习的描述，不正确的是（）A.迁移学习可以利用已有的预训练模型和知识，在新的任务和数据上进行微调B.迁移学习能够减少新任务中的数据标注工作量和训练时间C.迁移学习只能在相似的领域和任务中应用，无法跨越不同的领域D.合理运用迁移学习可以提高模型的泛化能力和性能9、在人工智能的模型训练中，数据预处理是重要的环节。假设要训练一个用于图像识别的模型，以下关于数据预处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据清洗可以去除噪声和异常值，提高数据质量B.数据增强可以通过旋转、缩放等操作增加数据的多样性C.数据归一化可以将数据的值范围统一，有助于模型的训练和收敛D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略这一环节，直接进行模型训练10、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。以下关于人工智能算法的叙述，不正确的是（）A.不同的算法适用于不同的问题和数据特点，需要根据具体情况进行选择B.算法的优化可以提高计算效率和模型性能，例如通过调整参数、使用更高效的计算框架等C.新的算法不断涌现，但传统的算法在某些情况下仍然具有不可替代的优势D.一旦选择了一种算法，就不能再进行更改和优化，否则会影响模型的稳定性11、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12、假设在一个智能工厂的质量检测环节，需要利用人工智能技术自动检测产品的缺陷，以下哪种图像分析技术和模型可能会被采用？（）A.传统的图像处理算法B.基于深度学习的目标检测C.基于特征工程的分类模型D.以上都是13、人工智能在艺术创作领域的探索引起了广泛关注。假设要利用人工智能生成音乐作品，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于深度学习算法学习大量的音乐作品，生成新的旋律和节奏B.可以与人类音乐家合作，共同创作出独特的音乐作品C.人工智能生成的音乐作品在艺术价值和创造性上能够超越人类音乐家的作品D.为音乐创作提供新的灵感和可能性，但不能完全取代人类的创造力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.以上方法结合使用二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明知识图谱的构建和应用。2、（本题5分）简述人工智能在智能客服中的实现方式。3、（本题5分）说明人工智能在应对全球性挑战和实现可持续发展目标中的潜力。4、（本题5分）解释人工智能在体育领域的分析和预测。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）借助TensorFlow构建一个推荐系统模型，根据用户的历史行为数据为用户推荐相关的产品或内容。评估推荐的准确性和多样性。2、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对视频中的行人进行检测和跟踪。使用Haar特征或HOG特征结合机器学习算法，如支持向量机（SVM），实时检测行人，并使用卡尔曼滤波等方法进行跟踪。3、（本题5分）使用Python的PyTorch库，构建一个基于注意力机制的Transformer模型，对多语言的新闻文章进行主题分类。研究不同语言之间的特征融合和模型的跨语言泛化能力。4、（本题5分）通过强化学习训练一个智能体在模拟的环境中进行探索和学习，提高其适应能力和智能水平。5、（本题5分）利用Python的TensorFlow库，构建一个自编码变分Bayes网络，用于数据的生成和压缩，分析模型的复杂度和性能。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10