长春职业技术学院《人工智能与大数据基础及应用》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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长春职业技术学院《人工智能与大数据基础及应用》2024-2025学年第一学期期末试卷
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、在人工智能的智能客服应用中，需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样，包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率，以下哪种技术或策略是重要的？（ ）
A. 建立大规模的问题库和标准答案
B. 运用自然语言生成技术生成回答
C. 引导用户提出更简单的问题
D. 对复杂问题直接拒绝回答

2、深度学习模型在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功，但也面临着过拟合、计算资源需求大等挑战。假设要训练一个深度神经网络来识别各种动物的图像，然而数据量有限，为了避免过拟合同时提高模型的性能，以下哪种方法最为有效？（ ）
A. 增加网络层数
B. 减少训练轮数

C. 使用数据增强技术
D. 降低学习率

3、人工智能中的优化算法用于训练模型和寻找最优解。假设要训练一个复杂的神经网络模型，以下哪种优化算法可能最为有效？（ ）
A. 随机梯度下降（SGD）算法，简单直接，适用于各种模型
B. 自适应矩估计（Adam）算法，能够自动调整学习率，收敛速度快
C. 牛顿法，计算精度高，但计算复杂度大，不适合大规模数据
D. 以上算法的效果取决于具体的问题和模型结构，需要进行实验和比较

4、深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。假设我们正在训练一个深度神经网络来识别不同种类的动物。如果训练数据中某些动物类别的样本数量过少，可能会导致什么问题？（ ）
A. 模型过拟合
B. 模型欠拟合
C. 训练速度加快
D. 模型的准确率提高

5、知识图谱是一种用于表示知识和关系的结构化数据模型。以下关于知识图谱的说法，不正确的是（ ）
A. 知识图谱可以整合来自不同来源的知识，构建一个全面的知识体系
B. 知识图谱中的节点表示实体，边表示实体之间的关系
C. 知识图谱在智能搜索、推荐系统和问答系统等领域有着重要的应用
D. 构建知识图谱非常简单，不需要大量的人力和时间投入

6、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 GAN
B. 循环 GAN
C. 自监督 GAN
D. 以上方法结合使用

7、在人工智能的图像语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分配到不同的类别，例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样，以下哪种方法能够提高语义分割的精度？（ ）
A. 使用更高分辨率的图像进行训练
B. 采用简单的分割算法，降低计算复杂度
C. 忽略物体边界的像素，只关注主要区域
D. 不进行任何预处理，直接对原始图像进行分割

8、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

9、人工智能在工业生产中的质量检测方面有广泛应用。假设要开发一个能够检测产品缺陷的系统，需要考虑光照、拍摄角度等因素对图像的影响。以下关于解决这些影响的方法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 使用多光源和多角度拍摄，获取更全面的产品图像
B. 对图像进行预处理，如归一化和标准化，减少光照和角度的影响
C. 忽略光照和角度的变化，依靠模型的自适应能力
D. 建立光照和角度的模型，对图像进行校正

10、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

11、人工智能中的无人驾驶技术面临着众多技术和法律挑战。假设我们在讨论无人驾驶汽车的责任归属问题，以下关于无人驾驶责任的说法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 事故责任的判定应该综合考虑多种因素
B. 完全由无人驾驶汽车的制造商承担责任
C. 法律法规需要随着技术发展不断完善
D. 乘客在某些情况下也可能承担一定责任

12、在人工智能的机器翻译任务中，为了提高翻译的质量和准确性，尤其是对于具有特定领域知识的文本，以下哪种策略可能是有效的？（ ）
A. 使用大规模通用语料库
B. 引入领域特定的词典和知识
C. 优化神经网络架构
D. 以上都是

13、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用 GAN 来实现。那么，以下关于 GAN 的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习
B. 生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器
C. 判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征
D. GAN 的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题

14、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上性能很差。为了缓解过拟合，以下哪种方法是有效的？（ ）
A. 增加训练数据的数量
B. 减少模型的复杂度
C. 应用正则化技术，如 L1 和 L2 正则化
D. 以上都是

15、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型的性能至关重要。假设我们训练了一个分类模型，以下哪个评估指标在类别不平衡的情况下可能不太适用？（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1 值
D. 混淆矩阵

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）说明人工智能在文化传承和创新中的角色。

2、（本题5分）解释人工智能在智能企业文化建设评估中的方法。

3、（本题5分）谈谈人工智能在流程优化中的作用。

4、（本题5分）解释人工智能在环境保护中的作用。

三、操作题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）运用 Python 中的 OpenCV 库，实现对多摄像头视频的同步处理和分析，例如检测不同视角下的同一目标。

2、（本题5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。

3、（本题5分）利用 Python 的 PyTorch 库，构建一个变分自编码器（VAE）模型，对音乐旋律数据进行生成和潜在空间的探索。分析生成的音乐旋律的创新性和合理性。

4、（本题5分）利用 Python 的 PyTorch 框架，搭建一个基于注意力机制的视频摘要生成模型。能够从长视频中提取关键帧和关键内容，生成简洁的视频摘要。

5、（本题5分）运用 Python 的 TensorFlow 框架，构建一个生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。设计合适的生成器和判别器架构，训练网络直到生成逼真的手写数字，通过可视化生成的图像评估效果。

四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）分析一个基于人工智能的建筑能耗优化方案，探讨其节能效果和实施难度。

2、（本题10分）研究一个使用人工智能的智能舞蹈作品版权监测系统，分析其如何发现舞蹈作品的盗版和侵权。

3、（本题10分）分析一款利用人工智能进行个性化推荐的电商平台，研究其推荐算法的工作原理和对用户购买行为的影响。

4、（本题10分）剖析某智能民间音乐创作风格演变分析系统中人工智能的分析能力和历史脉络呈现。

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