上海民远职业技术学院《专业导论（人工智能）》2023-2024学年第二学期期末试卷.doc

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上海民远职业技术学院
《专业导论（人工智能）》2023-2024学年第二学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在人工智能的机器翻译任务中，需要将一种语言翻译成另一种语言。假设要翻译的文本涉及专业领域的术语和特定的文化背景知识。以下哪种方法能够提高翻译的准确性和专业性？（ ）
A. 使用通用的机器翻译模型，不进行任何定制
B. 结合领域词典和知识图谱进行翻译
C. 依靠人工翻译，不使用机器翻译
D. 随机选择翻译结果，不考虑准确性

2、人工智能在医疗领域有广泛的应用前景。假设要开发一个能够辅助医生诊断疾病的系统，需要整合患者的病历、检查报告和影像资料等信息。以下关于数据隐私和安全的考虑，哪一项是最为重要的？（ ）
A. 采用加密技术对患者数据进行加密存储和传输，确保数据不被泄露
B. 允许医疗数据在未经患者同意的情况下用于研究和开发新的诊断模型
C. 忽略数据隐私和安全问题，优先考虑系统的诊断准确性
D. 将患者数据存储在公共云服务上，以降低存储成本

3、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。假设一个企业要部署智能客服系统。以下关于智能客服的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 能够快速回答常见问题，提高客户服务的响应速度
B. 可以通过不断学习和优化，提高回答的准确性和满意度
C. 智能客服能够完全理解客户的复杂情感和意图，提供个性化的服务
D. 与人工客服相结合，可以提供更优质的客户服务体验

4、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据，如图像、文本和音频。假设要开发一个能够同时理解图像和文本内容的系统，以下哪个挑战是最突出的？（ ）
A. 数据的标注和对齐
B. 模型的训练效率
C. 不同模态数据的特征提取
D. 模型的可扩展性

5、人工智能中的优化算法对于模型的训练和性能提升起着关键作用。以下关于优化算法的叙述，不正确的是（ ）
A. 常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta 等
B. 不同的优化算法在收敛速度、稳定性和对超参数的敏感性方面有所不同
C. 优化算法的选择只取决于模型的架构，与数据特点无关
D. 可以通过调整优化算法的参数来提高模型的训练效果

6、人工智能在物流配送中的路径规划方面具有应用潜力。假设要为快递配送车辆规划最优路径，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 考虑交通状况、货物重量和配送时间等因素，优化路径选择
B. 利用启发式算法可以在较短时间内找到近似最优的配送路径
C. 人工智能规划的路径一定是最短的，不会受到任何突发情况的影响
D. 实时更新路况信息，动态调整配送路径，提高配送效率

7、生成对抗网络（GAN）是一种新兴的人工智能技术。假设要使用 GAN 生成逼真的图像。以下关于生成对抗网络的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. GAN 由生成器和判别器组成，两者通过对抗训练不断优化
B. 生成器负责生成假样本，判别器负责判断样本的真假
C. GAN 可以生成具有高度创造性和多样性的新数据
D. GAN 的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题

8、人工智能中的语音识别技术正在改变人们与计算机的交互方式。假设要开发一个能够准确识别不同口音和语速的语音识别系统。以下关于语音识别的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 特征提取是语音识别中的关键步骤，用于将语音信号转换为可处理的特征向量
B. 声学模型和语言模型共同作用，提高语音识别的准确率
C. 语音识别系统对于背景噪音和多人同时说话的场景能够轻松应对，不受任何影响
D. 不断增加训练数据的多样性和规模，可以改善语音识别系统在复杂场景下的性能

9、知识图谱是人工智能的重要技术之一。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 知识图谱可以整合各种来源的历史信息，形成结构化的知识表示
B. 实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤
C. 知识图谱可以通过推理和查询，回答关于历史事件的复杂问题
D. 一旦构建完成，知识图谱不需要更新和维护，就能始终提供准确的信息

10、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

11、在人工智能的优化算法中，随机梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假设在训练一个深度学习模型时，发现模型收敛速度较慢。以下哪种改进的 SGD 变种或优化策略能够加快模型的收敛速度，同时避免陷入局部最优解？（ ）
A. Adagrad
B. Adadelta
C. RMSProp
D. 以上策略结合使用

12、在一个利用人工智能进行自动化文本分类的项目中，例如将新闻文章分类为不同的主题，为了提高分类的准确性，以下哪种措施可能是有效的？（ ）
A. 增加训练数据的多样性
B. 选择更复杂的分类算法
C. 对文本进行更精细的预处理
D. 以上都是

13、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成和数据增强等方面表现出色。假设要使用 GAN 生成逼真的人脸图像，以下关于 GAN 的描述，正确的是：（ ）
A. GAN 的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题
B. 生成器和判别器的能力不需要平衡，只要其中一个强大就能生成好的图像
C. GAN 可以通过不断的对抗训练，学习到真实数据的分布，从而生成逼真的新样本
D. GAN 只能用于图像生成，不能应用于其他领域的数据生成

14、人工智能在教育领域的应用逐渐增多，例如个性化学习、智能辅导系统等。以下关于人工智能在教育领域应用的说法，错误的是（ ）
A. 可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习路径和资源推荐
B. 能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导
C. 人工智能在教育领域的应用可以完全取代教师的作用，实现教育的自动化
D. 有助于提高教育的效率和质量，但也需要关注学生的隐私和数据安全问题

15、情感计算是人工智能的一个新兴领域，旨在让计算机理解和处理人类的情感。假设要开发一个能够识别用户情感状态的系统。以下关于情感计算的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过分析语音、面部表情和文本等多模态信息来判断情感
B. 情感计算的应用可以包括心理咨询、客户服务等领域
C. 目前的情感计算技术已经能够准确无误地识别和理解所有复杂的人类情感
D. 情感模型的训练需要大量标注了情感标签的数据

16、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

17、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（ ）
A. 复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行
B. 可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要
C. 通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任
D. 所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分

18、人工智能在金融风险预测中具有应用潜力。假设要预测股票市场的波动，以下哪种数据来源可能对预测结果的准确性提升帮助最小？（ ）
A. 公司的财务报表
B. 社交媒体上的舆论
C. 历史天气数据
D. 宏观经济指标

19、人工智能在教育领域的应用逐渐兴起。假设要开发一个智能辅导系统，以下关于这种系统的描述，正确的是：（ ）
A. 智能辅导系统能够根据每个学生的学习进度和特点，提供个性化的学习方案
B. 智能辅导系统可以完全取代教师的作用，学生无需与教师进行交流
C. 智能辅导系统的效果只取决于系统的功能，与学生的学习态度和习惯无关
D. 智能辅导系统不需要考虑教育伦理和学生隐私保护问题

20、人工智能在教育领域有潜在的应用，例如个性化学习系统。假设要为学生提供个性化的学习路径，以下哪种数据对于系统的设计最为关键？（ ）
A. 学生的考试成绩
B. 学生的学习时间
C. 学生的学习风格和偏好
D. 学校的课程设置

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述人工智能在社会凝聚力和包容性发展中的作用。

2、（本题5分）简述人工智能在智能培训课程设计中的技术。

3、（本题5分）解释智能监控系统中的人工智能算法。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析一个利用人工智能进行雕塑创作的尝试，讨论其艺术风格和创作效率。

2、（本题5分）剖析某智能民间音乐演奏技巧评估系统中人工智能的精准度和提升建议。

3、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能书法作品消费者评价分析系统，探讨其如何分析消费者对书法作品的评价。

4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐教育辅助系统，讨论其如何根据学生水平制定教学计划。

5、（本题5分）以某智能民间艺术市场趋势分析系统为例，探讨人工智能在市场预测和发展建议方面的作用。

四、操作题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）使用 Python 的 Scikit-learn 库，实现岭回归算法对存在多重共线性的数据进行回归分析，调整正则化参数并评估模型性能。

2、（本题10分）在 Python 中，运用强化学习算法让智能体学习在一个模拟的供应链管理系统中优化库存策略。设计库存环境和成本模型，观察智能体在不同需求波动情况下的策略调整和成本控制效果。

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