北京理工大学《人工智能程序设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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北京理工大学《人工智能程序设计》
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25个小题，每小题1分，共25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、人工智能中的智能监控系统可以对视频内容进行分析。假设要在一个公共场所的监控系统中检测异常行为，以下哪个因素对于检测的准确性至关重要？（ ）
A. 监控摄像头的分辨率
B. 视频数据的存储方式
C. 算法对异常行为的定义和建模
D. 网络带宽

2、在人工智能的文本摘要生成中，假设需要从长篇文章中提取关键信息并生成简洁准确的摘要。以下哪种方法能够更好地捕捉文章的主旨和重点？（ ）
A. 基于注意力机制的模型，关注重要的文本部分
B. 按照文章的开头和结尾提取关键语句
C. 随机选择文章中的段落作为摘要
D. 不进行任何分析，直接输出原文的前几段

3、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机能够自动进行逻辑推理和证明。假设要开发一个能够自动解决数学定理证明问题的系统，以下关于自动推理的描述，正确的是：（ ）
A. 现有的自动推理技术可以轻松解决所有复杂的数学定理证明问题
B. 自动推理系统只需要基于固定的推理规则，不需要学习和适应新的推理模式
C. 结合机器学习和符号推理的方法，可以提高自动推理系统的能力和灵活性
D. 自动推理在人工智能中的应用范围非常有限，没有实际价值

4、在人工智能的应用开发中，数据标注的质量至关重要。假设要为图像识别任务进行数据标注，以下关于数据标注的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 准确和一致的标注能够提高模型的学习效果和泛化能力
B. 可以使用众包平台进行数据标注，但需要进行质量控制
C. 数据标注的工作简单易做，不需要专业知识和技能
D. 标注数据的多样性和代表性对模型的性能有重要影响

5、人工智能中的异常检测是一项重要任务。假设要在一个工业生产过程中检测出异常的数据点，以下关于异常检测方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于统计的异常检测方法适用于所有类型的数据，准确性高
B. 基于机器学习的异常检测模型需要大量的正常数据进行训练
C. 深度学习的异常检测方法能够自动发现数据中的隐藏模式，无需人工特征工程
D. 以上方法在不同的应用场景中都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择

6、假设要开发一个能够在复杂的商业环境中进行智能决策支持的人工智能系统，例如投资决策或市场策略制定，以下哪种技术和知识的融合可能是必要的？（ ）
A. 数据分析和领域专家知识
B. 机器学习算法和经济学原理
C. 深度学习模型和管理学理论
D. 以上都是

7、在人工智能的模型训练中，过拟合和欠拟合是常见的问题。假设正在训练一个用于预测房价的人工智能模型，以下关于过拟合和欠拟合的描述，正确的是：（ ）
A. 过拟合是指模型在训练数据上表现差，在新数据上表现好；欠拟合则相反
B. 模型越复杂，越不容易出现过拟合问题，因此应该尽量增加模型的复杂度
C. 正则化技术可以有效地防止过拟合，而增加训练数据量可以解决欠拟合问题
D. 过拟合和欠拟合只与模型的架构有关，与数据和训练过程无关

8、当利用人工智能进行音乐创作，生成具有创新性和艺术价值的音乐作品，以下哪种方法和技术可能会被运用？（ ）
A. 基于模板的生成 B. 基于风格迁移 C. 基于生成模型 D. 以上都是

9、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

10、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、音频等。假设要开发一个能够同时理解视频中的图像内容和音频解说的系统，以下哪种多模态学习方法在整合和理解这些异构数据方面表现更为出色？（ ）
A. 早期融合
B. 晚期融合
C. 注意力机制
D. 混合融合

11、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

12、假设要开发一个能够在复杂环境中自主导航的智能机器人，例如在仓库中搬运货物，以下哪个模块对于机器人的决策和行动至关重要？（ ）
A. 环境感知模块 B. 路径规划模块 C. 运动控制模块 D. 以上都是

13、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。假设一个医疗人工智能系统被用于疾病诊断，它通过分析大量的医疗影像和患者数据来给出诊断建议。以下关于这种应用的描述，正确的是：（ ）
A. 该系统能够完全替代医生的诊断，因为其基于大数据的分析结果更准确
B. 医生仍需对系统的诊断结果进行最终判断和综合考量，因为存在数据偏差和模型局限性
C. 这种系统只适用于常见疾病的诊断，对于罕见病无能为力
D. 医疗人工智能系统的诊断结果不受数据质量和算法选择的影响

14、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

15、在计算机视觉中，以下哪种任务需要对图像中的目标进行定位和分类？（ ）
A. 图像分类
B. 目标检测
C. 图像分割
D. 图像生成

16、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的研究方向。假设要开发一个能够在多种语言之间进行高质量翻译的系统。以下关于机器翻译技术的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于规则的机器翻译依靠人工编写的语法和词汇规则进行翻译
B. 统计机器翻译通过对大量双语语料的统计分析来学习翻译模式
C. 神经机器翻译利用深度神经网络模型，能够生成更自然流畅的翻译结果
D. 现有的机器翻译技术已经能够完美处理各种领域和文体的文本，无需人工干预和修正

17、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

18、在一个利用人工智能进行供应链优化的项目中，例如预测需求、优化库存管理和物流路径规划，以下哪种能力是人工智能系统需要具备的关键特性？（ ）
A. 大规模数据处理能力 B. 动态适应能力 C. 全局优化能力 D. 以上都是

19、人工智能中的多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的。假设在一个物流配送场景中，多个配送车辆作为智能体需要协同工作以优化配送路线。那么，以下关于多智能体系统的特点，哪一项是不正确的？（ ）
A. 智能体之间需要进行有效的通信和协调
B. 单个智能体的决策会影响整个系统的性能
C. 多智能体系统总是能够达到全局最优解
D. 智能体可以具有不同的目标和策略

20、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

21、在人工智能的语音识别任务中，为了提高在嘈杂环境下的识别准确率，以下哪种技术或方法可能会被重点研究和应用？（ ）
A. 声学模型的改进 B. 噪声抑制技术 C. 多模态信息融合 D. 以上都是

22、人工智能中的迁移学习方法可以提高模型的泛化能力。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于特定领域的图像识别任务，以下关于迁移学习的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以将预训练模型的参数作为初始值，在新数据上进行微调
B. 能够利用已有的知识和特征，减少在新任务上的数据标注和训练时间
C. 迁移学习在任何情况下都能显著提高新任务的模型性能
D. 需要根据新任务的特点选择合适的预训练模型和迁移策略

23、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。以下关于联邦学习的说法，不正确的是（ ）
A. 联邦学习可以在保护数据隐私的前提下，实现多个参与方之间的模型训练和共享
B. 解决了数据在不同机构之间难以流通和共享的问题
C. 联邦学习的通信开销较大，限制了其在大规模数据上的应用
D. 联邦学习技术已经非常成熟，不存在任何技术挑战和安全风险

24、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

25、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

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）谈谈姿态估计在计算机视觉中的应用。

2、（本题5分）简述人工智能中的迁移学习概念和方法。

3、（本题5分）简述人工智能在智能人力资源离职预测中的技术。

4、（本题5分）简述人工智能在社会信任和合作机制建设中的贡献。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析一个基于人工智能的服装设计系统，探讨其设计风格和市场适应性。

2、（本题5分）考察某智能民间工艺品销售策略推荐系统中人工智能的策略合理性和销售效果影响。

3、（本题5分）研究一个基于人工智能的魔术道具创新设计系统，分析其创意和实用性。

4、（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。

5、（本题5分）考察某智能音乐教学系统中人工智能的教学方法和学习效果评估。

四、操作题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）利用 Python 的 TensorFlow 框架，构建一个基于注意力机制的 Transformer 模型，对机器翻译任务进行处理。使用大规模的平行语料库进行训练，评估模型在不同语言对之间的翻译质量。

2、（本题10分）使用 Python 的 PyTorch 库，构建一个基于图卷积神经网络（GCN）的社交网络关系预测模型。利用节点特征和边信息，预测节点之间可能存在的关系。

3、（本题10分）利用 Scikit-learn 中的朴素贝叶斯算法，对电子邮件进行垃圾邮件分类。提取邮件的文本特征，如词频、词性等，计算分类的准确率和召回率，并通过特征选择优化模型性能。

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