上海震旦职业学院《人工智能导论实践》2023-2024学年第二学期期末试卷

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2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、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2、在人工智能的发展中，机器学习是一个重要的分支。假设一个医疗团队想要利用机器学习来预测某种疾病的发病风险，他们收集了大量患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息。在选择机器学习算法时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测的准确性等因素。以下哪种机器学习算法可能最适合这个任务？（）A.决策树算法，通过对特征的逐步划分进行预测B.线性回归算法，建立变量之间的线性关系进行预测C.支持向量机算法，寻找最优分类超平面进行分类预测D.朴素贝叶斯算法，基于概率计算进行分类3、在人工智能的研究中，强化学习被广泛应用于智能体的决策和优化问题。假设一个智能机器人需要在复杂的环境中学习如何行走并避开障碍物，以最快的速度到达目标位置。在这种情况下，以下哪种强化学习算法能够使机器人更快地学习到有效的策略，同时具有较好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡罗方法4、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5、在人工智能的自动驾驶领域，感知模块负责对周围环境进行理解。假设要实现对道路上行人的准确检测，以下哪种技术可能是最关键的？（）A.激光雷达B.毫米波雷达C.摄像头D.超声波传感器6、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的计算资源，如GPU集群，可以加速模型的训练过程B.云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求C.算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关D.合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要7、人工智能在教育领域的应用逐渐兴起。假设要开发一个智能辅导系统，以下关于这种系统的描述，正确的是：（）A.智能辅导系统能够根据每个学生的学习进度和特点，提供个性化的学习方案B.智能辅导系统可以完全取代教师的作用，学生无需与教师进行交流C.智能辅导系统的效果只取决于系统的功能，与学生的学习态度和习惯无关D.智能辅导系统不需要考虑教育伦理和学生隐私保护问题8、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（）A.基于规则的专家系统B.强化学习C.遗传算法D.模糊逻辑9、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10、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个图像分类模型的性能，以下关于评估指标的描述，正确的是：（）A.准确率是唯一可靠的评估指标，能够全面反映模型的性能B.召回率和精确率相互独立，没有关联C.F1值综合考虑了召回率和精确率，能够更全面地评估模型D.混淆矩阵只适用于二分类问题，对于多分类问题没有作用11、人工智能在医疗领域的应用不断拓展。假设利用人工智能辅助医生进行疾病诊断，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.人工智能可以分析医学影像，帮助医生发现潜在的病变B.基于大数据的人工智能模型能够提供更准确的诊断建议，但不能取代医生的最终判断C.人工智能在医疗中的应用可以完全避免误诊和漏诊的情况发生D.医生和人工智能系统的合作可以提高医疗效率和质量12、人工智能中的异常检测技术可以在数据中发现不符合正常模式的样本。假设要在网络流量数据中检测异常行为，以下哪个因素对于检测算法的选择影响最大？（）A.数据的维度B.异常行为的类型C.数据的分布特征D.计算资源的可用性13、在人工智能的发展历程中，机器学习算法起到了关键作用。假设我们要开发一个能够预测股票价格走势的模型，需要处理大量的历史交易数据和财务报表等信息。以下关于选择机器学习算法的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.选择简单直观的线性回归算法，因为其易于理解和解释B.采用复杂的深度学习算法，如卷积神经网络，以捕捉数据中的复杂模式C.运用决策树算法，其能够生成易于理解的规则D.随机选择一种算法，碰碰运气14、假设在一个智能农业的应用中，需要利用人工智能技术来监测农作物的生长状况并预测病虫害的发生，以下哪种数据源和分析方法可能是重要的组成部分？（）A.卫星图像和图像分析B.传感器数据和时间序列分析C.气象数据和机器学习模型D.以上都是15、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（）A.只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯B.在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行C.应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用D.人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑16、图像识别是人工智能的常见应用之一。假设要开发一个能够准确识别各种动物的图像识别系统，以下关于图像识别技术的描述，正确的是：（）A.仅仅依靠像素级的特征提取就能实现高精度的图像识别，无需考虑对象的形状和结构B.深度学习模型在图像识别中总是能够自动学习到最有效的特征，无需人工干预特征设计C.对于复杂的图像场景，传统的图像识别方法比基于深度学习的方法更具优势D.图像识别系统的性能不受图像质量、光照条件和拍摄角度等因素的影响17、在人工智能的伦理原则中，“公平性”是一个重要的考量因素。假设一个人工智能招聘系统对不同性别、种族的候选人给出了不同的评价结果。以下关于解决这种公平性问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.对数据进行预处理，消除可能导致偏差的因素B.定期审查和更新模型，以确保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群体之间的差异D.建立公平性评估指标，对模型进行监测和改进18、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19、在人工智能的自然语言生成任务中，如何生成连贯、有逻辑的文本是一个挑战。假设要开发一个能够自动撰写新闻报道的系统，需要考虑文章的结构、语法和语义的一致性。以下哪种方法或技术在提高文本生成质量方面最为关键？（）A.预训练语言模型B.强化学习中的奖励机制C.语法规则约束D.以上方法结合使用20、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21、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22、在人工智能的伦理原则中，公平性是一个重要的考量因素。假设我们要开发一个用于招聘的人工智能系统，以下关于确保公平性的方法，哪一项是不正确的？（）A.对数据进行预处理，消除潜在的偏差B.透明公开算法的工作原理和决策依据C.不考虑候选人的背景信息，只根据能力评估D.完全依赖人工智能系统的决策，不进行人工干预23、在人工智能的机器人控制领域，假设要让一个机器人通过学习来适应不同的环境和任务，以下关于机器人学习的描述，正确的是：（）A.机器人可以通过预先编程来应对所有可能的情况，无需学习能力B.强化学习是机器人学习的唯一有效方法，其他学习方法不适用C.机器人在学习过程中可以通过与环境的交互和试错来不断改进自己的行为D.机器人的学习能力受到硬件限制，无法达到与人类相似的学习效果24、在人工智能的图像分割任务中，需要将图像划分成不同的区域。假设要对医学影像中的病变区域进行分割，以下关于图像分割技术的描述，正确的是：（）A.传统的图像分割方法在处理复杂的医学影像时效果总是优于深度学习方法B.深度学习中的全卷积神经网络（FCN）在医学图像分割中能够自动学习特征，具有很大的潜力C.图像分割的结果只取决于所使用的算法，与图像的质量和分辨率无关D.图像分割技术在医学领域的应用已经非常成熟，不需要进一步的研究和改进25、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的训练数据。假设要训练一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN），但可用的标注数据有限。以下哪种方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用数据增强技术，如翻转、旋转、缩放图像，增加数据的多样性B.减少模型的层数和参数数量，以降低对数据的需求C.直接使用未标注的数据进行训练D.放弃深度学习模型，选择传统的机器学习算法26、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27、图像识别是人工智能的一个重要应用领域。假设一个安防系统需要通过摄像头实时识别出特定的人物或物体。以下关于图像识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.深度学习算法在图像识别中表现出色，能够自动学习图像的特征B.图像识别系统需要大量的标注数据进行训练，以提高识别准确率C.图像的光照、角度和背景变化等因素会对识别结果产生较大影响D.一旦图像识别模型训练完成，就无需再进行更新和改进，可以一直准确识别各种新的图像28、人工智能中的知识图谱是一种结构化的知识表示方法。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下哪个方面是需要重点考虑的？（）A.事件的时间顺序B.事件的参与者C.事件的影响力评估D.以上都是29、在人工智能的语音识别任务中，需要克服许多挑战。假设要开发一个能够在嘈杂环境中准确识别语音的系统，以下关于解决噪声问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用麦克风阵列技术，对多个麦克风采集的信号进行处理，增强有用信号，抑制噪声B.采用深度学习中的降噪自编码器，对输入的语音信号进行预处理，去除噪声C.完全忽略噪声，只关注语音的关键特征D.利用语音增强算法，提高语音的信噪比30、人工智能在社交媒体的内容管理中发挥作用。假设一个社交媒体平台要利用人工智能过滤不良信息，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于自然语言处理技术和机器学习算法，识别不良内容B.不断学习和更新不良信息的模式，提高过滤的准确性C.人工智能过滤系统能够完全杜绝不良信息的出现，无需人工监督D.平衡过滤的严格程度和用户体验，避免误判正常内容二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的PyTorch库，构建一个深度信念网络（DBN）模型，对音频信号数据进行分类，如区分不同类型的乐器演奏声音。分析模型的训练过程和性能表现。2、（本题5分）利用自然语言处理技术进行文本情感分析，对产品评论进行情感分类，了解用户对产品的满意度。3、（本题5分）使用Python的TensorFlow库，构建一个深度神经网络模型来预测股票价格的走势。要求对历史股票数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程和划分训练集与测试集。选择合适的激活函数和优化器，训练模型并评估其在未来一段时间内的预测准确性。4、（本题5分）运用Python中的Keras库，搭建一个基于强化学习的物流路径优化模型，降低运输成本和时间。5、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对工业零件的