塔里木大学《人工智能技术课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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塔里木大学《人工智能技术课程设计》
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、人工智能在艺术创作领域也有一定的应用。假设要使用人工智能生成音乐或绘画作品。以下关于人工智能在艺术创作中的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以为艺术家提供灵感和创意，辅助艺术创作过程
B. 生成的作品具有独特的风格和创意，完全可以与人类艺术家的作品媲美
C. 人工智能艺术创作仍然需要人类艺术家的指导和审美判断
D. 引发了关于艺术定义和创作本质的思考和讨论

2、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（ ）
A. 优先保护车内乘客的生命安全
B. 随机选择保护对象
C. 基于最大多数人的利益进行决策
D. 这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则

3、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

4、人工智能中的智能客服可以回答用户的各种问题。假设我们要评估一个智能客服的性能，以下关于评估指标的说法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 回答的准确性
B. 响应的速度
C. 语言的优美程度
D. 能够解决问题的复杂程度

5、在人工智能的目标检测任务中，假设图像中存在多个不同大小和形状的目标，且目标之间存在遮挡。以下哪种检测算法能够较好地应对这种复杂情况？（ ）
A. Faster R-CNN，基于区域建议网络
B. YOLO（You Only Look Once），一次性检测所有目标
C. SSD（Single Shot MultiBox Detector），多尺度检测
D. 以上都是

6、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

7、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

8、人工智能中的强化学习在机器人控制领域有重要应用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于奖励函数的设计，哪一项是最需要仔细考虑的？（ ）
A. 只根据机器人是否到达目标位置给予奖励
B. 综合考虑机器人的行走速度、稳定性和能量消耗等因素给予奖励
C. 给予固定的奖励值，不考虑机器人的表现
D. 随机给予奖励，增加学习的不确定性

9、在人工智能的自然语言生成任务中，预训练语言模型如 GPT-3 取得了显著进展。假设要使用预训练语言模型生成一篇新闻报道，以下哪个步骤是最重要的？（ ）
A. 选择合适的预训练模型
B. 对模型进行微调
C. 设计输入的提示信息
D. 评估生成的文本质量

10、人工智能在语音识别领域取得了重大进展。假设要开发一个能够实时将语音转换为文字的系统，以下关于语音识别的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 声学模型用于分析语音的声学特征，语言模型用于理解语言的语法和语义
B. 深度神经网络在语音识别中能够提高识别准确率和鲁棒性
C. 语音识别系统在各种环境和口音条件下都能达到 100%的准确率
D. 对大量不同口音和背景噪音的语音数据进行训练，可以提升系统的适应性

11、在人工智能的发展中，模型压缩和优化技术有助于在资源受限的设备上部署模型。假设要将一个大型的人工智能模型部署到移动设备上，以下关于模型压缩和优化的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以采用剪枝、量化等方法减少模型的参数数量和计算量
B. 模型压缩可能会导致一定程度的性能损失，但可以通过优化算法来弥补
C. 模型压缩和优化只适用于深度学习模型，对传统机器学习模型无效
D. 需要在模型性能和资源消耗之间进行平衡，找到最优的解决方案

12、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

13、人工智能在农业领域的应用包括作物监测、病虫害预测等。假设要利用人工智能技术预测农作物的病虫害发生情况，以下关于农业领域人工智能应用的描述，正确的是：（ ）
A. 仅依靠气象数据就能准确预测农作物的病虫害发生
B. 人工智能在农业中的应用成本过高，不具有实际推广价值
C. 综合考虑农作物的生长环境、图像数据和历史病虫害信息等，可以提高病虫害预测的准确性
D. 农业领域的数据质量和多样性对人工智能应用的效果没有影响

14、在人工智能的决策树算法中，当进行特征选择来构建决策树时，以下哪种特征选择标准通常能够产生更优的决策树？（ ）
A. 信息增益
B. 基尼系数
C. 随机选择特征
D. 选择特征数量最多的特征

15、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，以建立实体之间的关系。假设要构建一个关于历史人物和事件的知识图谱，以下哪种数据源对于丰富和准确的图谱构建是最有价值的？（ ）
A. 百科全书和历史书籍
B. 社交媒体上的相关讨论
C. 个人博客和论坛帖子
D. 未经证实的网络传闻

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）谈谈人工智能在智能生产排程中的优化。

2、（本题5分）谈谈人工智能在市场营销中的策略。

3、（本题5分）解释混淆矩阵的作用和解读。

三、操作题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）利用 Python 的 Scikit-learn 库，实现随机森林分类算法对信用风险评估问题进行处理。分析特征的重要性，建立有效的信用评估模型。

2、（本题5分）运用自然语言处理技术，对法律合同进行条款分析和风险评估。辅助法律专业人员进行合同审查。

3、（本题5分）运用 OpenCV 和深度学习模型，实现对视频中的人物动作进行精细分类，如舞蹈动作、体育动作等。对动作进行关键帧提取和特征分析，训练模型并在新的视频中进行动作分类，评估分类的准确率和细粒度程度。

4、（本题5分）使用 Python 的 Keras 库，实现一个基于 Transformer 架构的机器翻译模型。对大量的双语语料进行训练，能够实现从一种语言到另一种语言的准确翻译。

5、（本题5分）利用 Scikit-learn 中的主成分分析（PCA）算法对高维数据进行降维。可视化降维后的结果，分析数据的主要特征。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）以某智能民间艺术教育课程设计系统为例，探讨人工智能在课程内容和教学方法方面的创新。

2、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能水质监测系统，讨论其如何实时检测水质指标和预警污染事件。

3、（本题10分）研究一个使用人工智能的智能物流仓储管理系统，分析其如何优化货物存储和检索效率。

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