安徽农业大学《人工智能与机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页安徽农业大学《人工智能与机器学习》

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、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2、在人工智能的医疗影像诊断中，假设要利用深度学习模型辅助医生进行癌症检测，以下关于这种应用的描述，正确的是：（）A.深度学习模型的诊断结果总是准确无误的，可以直接作为最终诊断依据B.医生的经验和专业知识在与模型的结合中仍然起着关键作用C.训练模型的数据越多，模型在医疗影像诊断中的表现就一定越好D.医疗影像诊断中的深度学习模型不需要经过严格的验证和监管3、强化学习是人工智能中的一种学习方法，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走而不摔倒。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励来调整自己的行为策略B.强化学习需要大量的试验和错误来找到最优策略，计算成本较高C.可以用于解决连续动作空间和高维度状态空间的问题D.强化学习不需要对环境有任何先验知识，完全依靠随机探索来学习4、机器学习是人工智能的重要分支，其中监督学习是一种常见的学习方式。以下关于监督学习的描述，不正确的是（）A.监督学习需要有标记的训练数据，即输入数据和对应的期望输出B.常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等C.监督学习的目标是通过学习训练数据中的模式和规律，对新的未知数据进行准确的预测或分类D.监督学习只能处理数值型数据，对于文本、图像等非数值型数据无法处理5、人工智能在智能推荐系统中的应用越来越普遍。假设要为一个电商平台开发推荐系统，以下关于考虑用户兴趣动态变化的方法，哪一项是最重要的？（）A.定期重新训练模型，以反映用户兴趣的最新变化B.只根据用户的历史购买记录进行推荐，不考虑近期行为C.为用户推荐始终不变的热门商品，不考虑其个人兴趣D.随机推荐商品，期望能够满足用户的动态兴趣6、人工智能中的“胶囊网络（CapsuleNetwork）”的主要优势是？（）A.对姿态和变形的鲁棒性B.减少参数数量C.提高训练速度D.增强可解释性7、在人工智能的语音情感识别中，以下哪个特征对于准确判断情感可能最具挑战性？（）A.语音的语调B.语音的语速C.说话人的口音D.背景噪音8、在人工智能的自动驾驶场景中，车辆需要与周围的其他车辆和基础设施进行有效的通信和协作。假设要实现车辆之间的安全、高效的信息交互，以下哪种通信技术和协议在可靠性和低延迟方面表现最为突出？（）A.4G通信B.5G通信C.车联网专用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信9、在强化学习中，“Q-learning”算法通过估计什么来进行决策？（）A.状态价值B.动作价值C.策略D.奖励10、在人工智能的自动驾驶感知任务中，假设需要同时处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征层面进行融合B.中期融合，在决策层面进行融合C.晚期融合，在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据11、深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像分类等任务中取得了显著成果。假设要使用CNN对大量的动物图片进行分类。以下关于卷积神经网络的描述，哪一项是不正确的？（）A.卷积层通过卷积操作提取图像的局部特征B.池化层用于减少特征图的尺寸，降低计算量，同时保留主要特征C.随着网络层数的增加，CNN的性能一定会不断提高D.可以通过调整卷积核的大小、数量和网络结构来优化CNN的性能12、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的训练和性能有着重要的影响。以下关于数据在人工智能中的作用的描述，不正确的是（）A.高质量、大规模的数据能够帮助模型学习到更准确和通用的模式B.数据清洗和预处理是提高数据质量的重要步骤，可以减少噪声和错误C.即使数据量较少，通过巧妙的算法设计和模型架构，也能训练出性能优异的人工智能模型D.数据的标注工作对于监督学习非常重要，准确的标注能够提高模型的学习效果13、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预B.人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误C.自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定D.自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患14、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模数据集上训练好的图像分类模型应用到一个特定的小数据集上，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（）A.可以直接将原模型在新数据集上进行微调，快速获得较好的性能B.由于数据集差异较大，原模型无法在新数据集上使用，需要重新训练C.迁移学习只能在相同领域的任务之间进行，不同领域无法应用D.迁移学习会导致模型过拟合新数据集，降低泛化能力15、在人工智能的对话系统中，假设需要根据用户的上下文和历史对话信息生成连贯且有针对性的回复。以下哪种方法能够更好地利用上下文信息？（）A.使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）捕捉序列信息B.只关注当前输入的文本，不考虑历史信息C.对上下文信息进行简单的统计分析D.随机生成回复，不依赖上下文16、在人工智能的模型评估中，假设已经有了训练集、验证集和测试集。以下关于使用这些数据集的方法，哪一项是不正确的？（）A.在训练集上训练模型，在验证集上调整超参数，在测试集上评估最终模型的性能B.将训练集、验证集和测试集混合在一起进行训练，以增加数据量C.只在训练集上训练模型，然后直接在测试集上评估性能D.多次使用测试集来评估模型，以确保结果的可靠性17、自动驾驶是人工智能的一个具有挑战性的应用领域。以下关于自动驾驶的描述，不正确的是（）A.自动驾驶分为不同的级别，从辅助驾驶到完全自动驾驶B.自动驾驶需要依靠传感器、计算机视觉和决策算法等技术的协同工作C.目前的自动驾驶技术已经非常成熟，可以在任何路况下安全可靠地运行D.自动驾驶面临着法律、道德和技术等多方面的挑战和问题18、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，例如疾病诊断和医疗影像分析。假设一个基于人工智能的医疗诊断系统正在研发中，以下关于该系统的描述，正确的是：（）A.只要输入足够多的病例数据，该系统就能准确诊断所有疾病，无需医生干预B.该系统可以完全替代医生的经验和判断，因为人工智能算法更加精确C.虽然人工智能可以提供辅助诊断，但医生的专业知识和临床经验仍然至关重要D.人工智能医疗诊断系统的准确性不受数据质量和多样性的影响19、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20、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的性能有着重要影响。假设要训练一个高精度的图像识别模型。以下关于数据的描述，哪一项是不准确的？（）A.数据的多样性和代表性对于模型的泛化能力至关重要B.大量的高质量标注数据通常能够显著提升模型的性能C.数据中的噪声和错误对模型的训练影响不大，可以忽略D.对数据进行清洗、预处理和增强等操作可以提高数据质量二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明人工智能在水利和水资源管理中的潜力。2、（本题5分）解释人工智能在绩效评估中的方法。3、（本题5分）说明聚类算法的分类和常见算法。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漫画创作的尝试，讨论其创意和艺术表现力。2、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能戏曲作品传播效果监测系统，分析其如何监测戏曲作品的传播效果。3、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能艺术作品营销渠道分析系统，探讨其如何分析有效的营销渠道。4、（本题5分）分析一个利用人工智能进行书法字体生成的项目，讨论其字体风格和应用场景。5、（本题5分）分析一个利用人工智