兰州信息科技学院《计算机视觉与人工智能》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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兰州信息科技学院《计算机视觉与人工智能》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术，旨在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要联合训练一个人工智能模型，但又不希望共享各自的数据。那么，联邦学习是如何实现这一目标的？（ ）
A. 将所有数据集中到一个中心服务器进行训练
B. 每个机构只上传模型参数，在云端进行聚合
C. 通过加密技术直接共享原始数据进行训练
D. 不需要数据交互，各自独立训练模型

2、人工智能中的模型压缩技术对于在资源受限的设备上部署模型至关重要。假设要将一个大型的深度学习模型部署到移动设备上，同时保持一定的性能。以下哪种模型压缩方法在减少模型参数数量和计算量方面最为有效？（ ）
A. 剪枝
B. 量化
C. 知识蒸馏
D. 以上方法综合运用

3、人工智能中的预训练语言模型，如 GPT-3 ，在自然语言处理任务中取得了显著成果。假设要将预训练语言模型应用于特定领域的文本分类任务，以下关于预训练模型应用的描述，正确的是：（ ）
A. 可以直接使用预训练模型进行分类，无需任何微调就能获得良好的效果
B. 预训练模型的参数是固定的，不能根据新的任务和数据进行调整
C. 在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行微调，可以提高在该领域任务中的性能
D. 预训练语言模型对计算资源要求不高，任何设备都能轻松应用

4、在人工智能的研究中，模型的可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于预测股票价格的人工智能模型，但用户对模型的决策过程和结果缺乏理解和信任。以下哪种方法能够提高模型的可解释性，让用户更好地理解模型是如何做出预测的？（ ）
A. 绘制复杂的模型架构图
B. 提供特征重要性分析
C. 使用更多的隐藏层
D. 增加模型的参数数量

5、人工智能在智能推荐系统中发挥着关键作用。假设一个电商平台要利用人工智能为用户提供个性化推荐，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据，了解用户的兴趣偏好
B. 利用协同过滤算法可以找到与目标用户相似的其他用户，进行推荐
C. 深度学习模型能够捕捉复杂的用户行为模式，提供更精准的推荐
D. 智能推荐系统能够完全满足用户的所有需求，不需要用户进一步筛选和选择

6、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机自动进行逻辑推理。假设要开发一个能够自动证明数学定理的系统，以下哪个挑战是最难以克服的？（ ）
A. 定理的复杂性
B. 推理规则的选择
C. 知识的表示和编码
D. 计算资源的需求

7、在人工智能的推荐系统中，为用户提供个性化的推荐服务。假设我们要构建一个电影推荐系统，以下关于推荐算法的选择，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于内容的推荐
B. 协同过滤推荐
C. 随机推荐
D. 混合推荐

8、在人工智能的自然语言生成任务中，需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（ ）
A. 随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道
B. 仅仅依靠语言模型的概率预测，不考虑语义和上下文信息，也能生成高质量的文本
C. 利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据，并结合语义理解和规划，可以生成较为准确和流畅的新闻报道
D. 自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁，能够生成通用的文本

9、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

10、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇结构清晰、逻辑连贯的文章。以下哪种方法能够有助于提高生成文章的质量？（ ）
A. 引入先验知识和约束，指导生成过程
B. 完全依靠模型的随机输出，不进行任何引导
C. 减少生成的文本长度，降低复杂性
D. 不考虑语法和逻辑，只关注内容的丰富性

11、人工智能中的模型压缩技术可以减少模型的参数数量和计算量。假设要在移动设备上部署一个深度学习模型，以下哪种模型压缩方法可能最有效？（ ）
A. 剪枝
B. 量化
C. 知识蒸馏
D. 以上都有可能

12、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（ ）
A. 重采样技术
B. 代价敏感学习
C. 特征选择
D. 以上方法综合运用

13、在人工智能的音乐创作领域，计算机可以生成音乐作品。假设我们要利用人工智能创作一首流行歌曲，以下关于人工智能音乐创作的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以模仿特定音乐风格和作曲家的特点
B. 能够完全替代人类音乐家的创作灵感
C. 需要大量的音乐数据进行训练
D. 生成的音乐可能缺乏情感和艺术表达

14、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

15、在人工智能的艺术创作中，以下哪种方式可能会引发关于作品原创性和版权的争议？（ ）
A. 基于已有作品的风格进行模仿创作
B. 使用人工智能生成全新的艺术作品
C. 人类艺术家与人工智能共同创作
D. 以上都有可能

16、人工智能中的迁移学习方法可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用到小样本的特定领域图像分类任务中。以下关于迁移学习的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以将预训练模型的特征提取部分应用到新任务中，并在新数据上微调
B. 迁移学习能够有效解决新任务数据量不足的问题，提高模型的泛化能力
C. 直接使用预训练模型的输出结果，无需任何调整，就能在新任务中取得好的效果
D. 选择合适的预训练模型和迁移策略对于迁移学习的成功至关重要

17、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个二分类模型的性能，除了准确率之外，以下哪种指标在某些情况下更能反映模型的实际效果，特别是当类别分布不均衡时？（ ）
A. 召回率
B. F1 值
C. 精确率
D. 均方误差

18、在人工智能的强化学习中，假设环境的奖励信号存在延迟和不确定性。以下哪种方法能够帮助智能体更好地应对这种情况？（ ）
A. 使用深度强化学习算法，具有更强的表示能力
B. 引入先验知识和启发式策略
C. 增加训练的迭代次数
D. 以上都是

19、人工智能中的知识图谱技术可以将实体、关系和属性以图的形式表示，为智能应用提供丰富的语义信息。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，需要整合大量的文本、图像和音频资料。以下哪种方法在知识抽取和融合方面最为关键？（ ）
A. 自然语言处理技术
B. 图像识别技术
C. 音频处理技术
D. 以上技术综合运用

20、随着人工智能技术的发展，伦理和社会问题也日益受到关注。假设一个人工智能系统在招聘过程中根据候选人的数据分析做出决策，可能会导致潜在的歧视和不公平。为了避免这种情况，以下哪种措施最为关键？（ ）
A. 对数据进行匿名化处理
B. 建立透明的算法和决策机制
C. 限制人工智能在招聘中的应用
D. 不使用敏感数据进行分析

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）简述人工智能在地质勘探中的应用。

2、（本题5分）简述过拟合和欠拟合的概念及解决方法。

3、（本题5分）简述深度学习的概念和发展。

4、（本题5分）简述人工智能在保险行业的风险评估和定价。

5、（本题5分）简述深度强化学习的进展和应用。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）以某智能民间艺术文化交流平台推荐系统为例，探讨人工智能在用户匹配和交流效果方面的作用。

2、（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。

3、（本题5分）考察某智能音乐推荐系统中用户偏好学习的机制和效果。

4、（本题5分）研究一个利用人工智能进行网络安全威胁检测的案例，分析其检测手段和应对策略。

5、（本题5分）研究一个利用人工智能进行摄影作品后期处理的案例，分析其处理效果和风格特点。

四、操作题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10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。

2、（本题10分）使用 Python 中的 TensorFlow 框架，构建一个变分自编码器（VAE）模型，用于生成新的图像数据。通过调整模型的参数，控制生成图像的多样性和质量。

3、（本题10分）运用遗传算法解决一个优化问题，例如旅行商问题，通过不断进化种群找到最短路径。

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