云南农业大学《人工智能前沿技术（1）》2025-2026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页云南农业大学《人工智能前沿技术（1）》2025-2026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25个小题，每小题1分，共25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、在自然语言处理领域，情感分析是一项重要的任务。假设要分析大量的在线商品评论，以确定消费者对产品的态度是积极、消极还是中性。在进行情感分析时，以下哪种方法可能不是最有效的？（）A.基于词典的方法，通过查找预定义的情感词来判断情感倾向B.利用深度学习模型，如循环神经网络（RNN），自动学习语言的特征和模式C.仅仅依靠人工阅读和判断，不使用任何自动化的技术D.结合词向量和机器学习分类算法，如支持向量机（SVM）2、在人工智能的图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像或风景图像，假设需要生成具有高度细节和真实感的图像。以下哪种技术或模型在图像生成方面表现较为出色？（）A.生成对抗网络（GANs），通过对抗训练生成图像B.自编码器（Autoencoder），压缩和解压缩图像C.传统的图像处理算法，如滤波和边缘检测D.随机生成像素值来创建图像3、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统，以下关于智能监控的功能，哪一项是不准确的？（）A.实时检测异常行为B.自动识别人员身份C.预测潜在的安全威胁D.智能监控系统不需要考虑隐私保护问题4、人工智能中的机器翻译是一项具有挑战性的任务。假设我们要将一段中文文本翻译成英文，以下关于机器翻译的挑战，哪一项是不正确的？（）A.词汇的多义性B.语法结构的差异C.文化背景的不同D.机器翻译的质量已经超越了人类翻译5、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（）A.数据的质量和数量B.算法的复杂度C.计算资源的多少D.模型的训练时间6、在人工智能的机器人控制领域，强化学习可以让机器人通过与环境的交互不断优化自己的行为。假设一个机器人需要学会在不同地形上行走，以下哪个因素对于强化学习的效果影响最大？（）A.环境的复杂度B.机器人的初始状态C.奖励函数的设计D.机器人的硬件性能7、人工智能中的智能代理能够自主地感知环境、做出决策并执行动作。假设一个智能代理在游戏中与其他玩家交互。以下关于智能代理的描述，哪一项是错误的？（）A.智能代理可以通过学习和经验积累来改进自己的策略B.它能够根据环境的变化实时调整自己的行为，以达到目标C.智能代理的决策完全基于预设的规则，无法从环境中学习和适应D.多个智能代理之间可以通过协作或竞争来实现更复杂的任务8、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9、在人工智能的数据分析中，假设要从大量的数据中发现潜在的模式和关系，以下关于数据分析方法的描述，正确的是：（）A.关联规则挖掘只能发现简单的关联关系，无法处理复杂的数据结构B.聚类分析可以将数据自动分为不同的类别，但类别数量需要事先指定C.主成分分析能够降低数据的维度，同时保留主要的信息D.以上数据分析方法在实际应用中通常单独使用，不需要结合其他方法10、人工智能在气象预测中的应用可以提高预测的准确性和精细化程度。假设要开发一个能够预测局部地区短期天气变化的人工智能模型，需要考虑多种气象因素的相互作用。以下哪种模型架构和训练方法在处理这种复杂的时空数据方面表现更为出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.门控循环单元（GRU）D.以上模型结合使用11、当利用人工智能进行欺诈检测，例如在金融交易中识别异常行为，以下哪种特征和模型可能是关键的因素？（）A.用户行为特征B.交易模式特征C.复杂的深度学习模型D.以上都是12、在人工智能的图像识别任务中，对抗样本的存在对模型的安全性构成威胁。假设一个图像识别模型容易受到对抗样本的攻击，导致错误的分类结果。以下哪种方法在提高模型对对抗样本的鲁棒性方面最为有效？（）A.数据增强B.模型正则化C.对抗训练D.以上方法综合运用13、在人工智能的情感识别中，假设要从一段较长的语音中准确捕捉到细微的情感变化。以下哪种技术或方法可能有助于实现这一目标？（）A.分析语音的韵律特征，如语调、语速B.只关注语音的内容，忽略语音的表现形式C.对语音进行分段处理，分别进行情感识别D.不进行任何预处理，直接分析原始语音14、人工智能中的多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的。假设在一个物流配送场景中，多个配送车辆作为智能体需要协同工作以优化配送路线。那么，以下关于多智能体系统的特点，哪一项是不正确的？（）A.智能体之间需要进行有效的通信和协调B.单个智能体的决策会影响整个系统的性能C.多智能体系统总是能够达到全局最优解D.智能体可以具有不同的目标和策略15、在人工智能的图像生成领域，例如生成逼真的艺术作品或虚拟场景，以下哪种技术的发展起到了关键作用？（）A.生成对抗网络B.自编码器C.变分自编码器D.玻尔兹曼机16、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17、在人工智能的语音识别领域，假设要开发一个能够准确识别不同口音和背景噪声下的语音识别系统，以下关于语音识别技术的描述，正确的是：（）A.语音识别系统只需要对清晰、标准的语音进行训练，就能应对各种复杂情况B.增加训练数据中的口音和噪声样本可以提高系统在复杂环境下的识别能力C.语音识别的准确率只取决于声学模型，与语言模型无关D.现有的语音识别技术已经能够达到100%的准确率，无需进一步改进18、人工智能中的可解释性是一个重要的研究方向。假设要解释一个深度学习模型的决策过程和输出结果，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.深度学习模型的内部运作非常复杂，无法进行任何形式的解释B.特征重要性分析可以帮助理解模型对输入特征的依赖程度C.可视化技术只能展示模型的结构，不能解释模型的决策逻辑D.模型可解释性对于实际应用没有太大意义，只要模型性能好就行19、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据，需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀？（）A.横向联邦学习B.纵向联邦学习C.联邦迁移学习D.以上框架根据具体情况选择20、在自然语言处理中，词向量是一种重要的表示方法。假设要对一段文本进行语义分析，使用词向量模型。以下关于词向量的描述，正确的是：（）A.词向量的维度越高，对词语的表示就越精确，不会出现语义混淆B.不同的词向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的词向量不能相互转换和比较C.词向量可以捕捉词语之间的语义关系，例如相似性和相关性D.词向量一旦生成就固定不变，不能根据新的文本数据进行更新和优化21、在人工智能的自然语言处理领域中，当需要开发一个能够准确理解和生成人类语言的智能系统，以用于智能客服回答各种复杂的问题时，以下哪种技术或方法通常是关键的基础？（）A.词法分析B.句法分析C.语义理解D.语用分析22、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23、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24、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。假设多个机构想要在保护数据隐私的前提下共同训练一个模型，以下关于联邦学习的描述，正确的是：（）A.联邦学习中，各机构的数据需要集中到一个中心服务器进行统一训练B.联邦学习能够在不共享原始数据的情况下实现模型的协同训练C.联邦学习只适用于小规模的数据和简单的模型结构D.联邦学习过程中不存在数据安全和隐私泄露的风险25、在人工智能的图像生成任务中，生成对抗网络（GAN）表现出色。假设要生成逼真的人物肖像，以下哪个因素对于生成效果的影响最为关键？（）A.判别器的精度B.生成器的网络结构C.训练数据的质量和多样性D.优化算法的选择二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释词向量表示方法，如Word2Vec和GloVe。2、（本题5分）说明人工智能与传统程序设计的区别。3、（本题5分）简述人工智能在跨文化交流和国际合作中的应用。4、（本题5分）简述人工智能在智能客服情感分析中的技术。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究一个基于人工智能的化妆品市场需求预测模型，评估其预测精度和影响因素。2、（本题5分）研究一个利用人工智能进行传统手工艺制作教程生成的案例，分析其易懂性和实用性。3、（本题5分）考察一个利用人工智能进行情感分析的系统，如在社交媒体监测中的应用，分析其如何判断文本的情感倾向。4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能化妆品推荐系统，讨论其如何根据用户肤质和需求推荐产品。5、（本题5分）以某智能珠宝鉴定系统为例，研究人工智能在宝石品质评估和真伪鉴别中的作用。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本