山东交通学院《人工智能技术课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《人工智能技术课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、在人工智能的自动驾驶伦理问题中，假设一辆自动驾驶汽车面临不可避免的碰撞，必须在保护车内乘客和避免撞到行人之间做出选择。以下关于这种伦理困境的解决方法，哪一项是最具争议的？（）A.优先保护车内乘客的生命安全，因为他们是车辆的使用者B.随机做出选择，将命运交给概率C.设计算法，根据具体情况（如行人的数量、年龄等）进行权衡D.完全由汽车制造商决定默认的选择策略，用户无法干预2、在人工智能领域，机器学习是重要的分支之一。假设一个医疗诊断系统需要通过大量的病例数据来预测疾病，以下关于机器学习在该场景中的应用描述，哪一项是不准确的？（）A.监督学习可以利用有标记的病例数据训练模型，以进行疾病预测B.无监督学习能够发现病例数据中的隐藏模式和结构，辅助诊断C.强化学习可以通过与环境的交互和奖励机制，优化诊断策略D.机器学习在医疗诊断中完全可以替代医生的经验和判断，不需要人工干预3、在人工智能的研究领域中，自然语言处理是重要的一部分。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，需要对大量的文本数据进行学习和分析。以下哪种技术在处理自然语言的语义理解方面可能发挥关键作用？（）A.词法分析B.句法分析C.语义网络D.语音识别4、假设要构建一个能够自主学习并改进其性能的人工智能图像识别系统，用于识别不同种类的动物。在训练过程中，需要处理大量的图像数据，以下哪种机器学习算法可能最为适合？（）A.决策树B.支持向量机C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯5、在人工智能的语音识别任务中，噪声环境会对识别准确率产生显著影响。假设要提高在嘈杂环境下的语音识别性能，以下哪种方法可能最有效？（）A.增加训练数据中的噪声样本B.使用更复杂的声学模型C.优化语音信号的预处理D.提高麦克风的质量6、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7、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。假设要为一个特定领域构建知识图谱，以下关于数据来源的选择，哪一项是最关键的？（）A.只选择权威的学术文献和研究报告，确保知识的准确性B.广泛收集互联网上的各种信息，包括社交媒体和博客等C.结合行业专家的经验和知识，以及相关的数据库和文档D.随机选择一些数据来源，不进行筛选和评估8、人工智能在医疗领域的应用日益广泛，假设一家医院正在考虑引入人工智能辅助诊断系统。该系统通过分析大量的医疗影像和病历数据来提供诊断建议。以下关于人工智能在医疗诊断中应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.人工智能可以快速处理和分析海量的医疗数据，提高诊断效率B.它能够发现人类医生可能忽略的细微模式和特征，提高诊断的准确性C.人工智能诊断系统完全可以替代人类医生，独立做出最终的诊断决策D.可以为医生提供参考和补充信息，帮助医生做出更全面和准确的诊断9、在一个利用人工智能进行智能安防的系统中，例如识别监控视频中的异常行为或可疑人员，以下哪种技术可能对于实时处理和准确识别起到重要作用？（）A.快速目标检测算法B.高效的特征提取方法C.分布式计算框架D.以上都是10、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11、在人工智能的模型训练中，数据预处理是重要的环节。假设要训练一个用于图像识别的模型，以下关于数据预处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据清洗可以去除噪声和异常值，提高数据质量B.数据增强可以通过旋转、缩放等操作增加数据的多样性C.数据归一化可以将数据的值范围统一，有助于模型的训练和收敛D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略这一环节，直接进行模型训练12、在人工智能的艺术创作评价中，例如评价一幅由人工智能生成的绘画作品，以下哪种标准和方法可能是具有挑战性的？（）A.创新性和独特性B.技术技巧和表现力C.情感传达和审美价值D.以上都是13、人工智能中的聚类算法用于将数据分组为不同的簇。假设要对一组客户数据进行聚类分析。以下关于聚类算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.K-Means算法是一种常见的聚类算法，需要事先指定簇的数量B.聚类算法可以发现数据中的潜在模式和结构，帮助进行市场细分等应用C.不同的聚类算法在不同的数据分布和场景下表现各异，需要根据实际情况选择D.聚类结果是唯一确定的，不受算法参数和初始值的影响14、在人工智能的可解释性研究中，对于一个复杂的深度学习模型，假设需要向用户解释模型的决策依据和输出结果。以下哪种方法能够提供更直观和易于理解的解释？（）A.特征重要性分析，确定输入特征对输出的影响B.可视化中间层的激活值C.生成文本解释，描述模型的推理过程D.以上都是15、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的图像分割方法简单快速，但对复杂图像的效果不佳B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域，但容易出现过度分割C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘，但对噪声敏感D.以上图像分割方法各有优缺点，常常结合使用以提高分割效果二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释人工智能在医疗中的伦理和法律问题。2、（本题5分）解释人工智能在生物科学中的研究方向。3、（本题5分）解释生成对抗网络的原理和应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5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5分）利用自然语言处理技术进行机器翻译，将一段文本从一种语言翻译成另一种语言，评估翻译质量。3、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对图像的阈值分割。尝试不同的阈值方法，比较分割效果。4、（本题5分）在Python中，运用蚁群算法解决一个路径规划问题。定义地图环境，设置蚂蚁的行为规则和信息素更新策略，展示算法找到的最优路径。5、（本题5分）通过强化学习训练一个智能体在模拟的环境中进行自主学习和适应，提高其智能水