學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京交通大學

《人工智能導論》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在一個利用人工智能進行供應鏈優化的項目中，例如預測需求、優化庫存管理和物流路徑規劃，以下哪種能力是人工智能系統需要具備的關鍵特性？（）A.大規模數據處理能力B.動態適應能力C.全局優化能力D.以上都是2、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的研究方向。假設要開發一個能夠在多種語言之間進行高質量翻譯的系統。以下關于機器翻譯技術的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于規則的機器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規則進行翻譯B.統計機器翻譯通過對大量雙語語料的統計分析來學習翻譯模式C.神經機器翻譯利用深度神經網絡模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結果D.現有的機器翻譯技術已經能夠完美處理各種領域和文體的文本，無需人工干預和修正3、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機制的優化算法。考慮一個優化問題，需要在一個復雜的搜索空間中找到最優解。以下關于遺傳算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優解B.遺傳算法容易陷入局部最優解C.遺傳算法對于大規模的優化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機的，沒有任何規律可循4、在人工智能的推薦系統中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設一個用戶的興趣偏好經常變化，以下哪種方法能夠更好地適應這種動態的用戶偏好？（）A.基于協同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調整5、人工智能在物流領域的應用能夠提高物流效率和服務質量。以下關于人工智能在物流應用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規劃算法優化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術實現貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領域的應用面臨數據安全和隱私保護等挑戰D.物流領域對人工智能技術的需求不高，傳統的管理方法已經足夠滿足需求6、在人工智能的自然語言處理領域中，當需要開發一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統，以用于智能客服回答各種復雜的問題時，以下哪種技術或方法通常是關鍵的基礎？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析7、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、欺詐檢測等。假設一家銀行要利用人工智能進行客戶信用評估。以下關于人工智能在金融領域應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數據來評估信用風險B.人工智能模型能夠自適應地學習和更新，以適應不斷變化的金融市場環境C.人工智能的決策結果完全可靠，不需要人類專家的監督和審核D.可以幫助金融機構降低成本，提高風險控制的準確性和效率8、人工智能中的優化算法用于訓練模型和尋找最優解。假設要訓練一個復雜的神經網絡模型，以下哪種優化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應矩估計（Adam）算法，能夠自動調整學習率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復雜度大，不適合大規模數據D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結構，需要進行實驗和比較9、在人工智能的醫療影像診斷中，假設要利用深度學習模型輔助醫生進行癌癥檢測，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的診斷結果總是準確無誤的，可以直接作為最終診斷依據B.醫生的經驗和專業知識在與模型的結合中仍然起著關鍵作用C.訓練模型的數據越多，模型在醫療影像診斷中的表現就一定越好D.醫療影像診斷中的深度學習模型不需要經過嚴格的驗證和監管10、在人工智能的發展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結合越來越受到關注。假設我們要在物聯網設備上實現實時的人工智能推理，以下關于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數據傳輸延遲，提高響應速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設備的計算能力足以處理所有復雜的人工智能任務D.需要考慮能源消耗和設備成本等因素11、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網絡（GAN）表現出色。假設要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網絡結構C.訓練數據的質量和多樣性D.優化算法的選擇12、人工智能中的自動規劃和調度問題在許多領域都有應用，如生產制造、物流配送等。假設一個工廠要安排生產任務，需要考慮機器的可用性、訂單的優先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規劃算法在處理這種復雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法13、在人工智能領域，機器學習是重要的分支之一。假設一個醫療診斷系統需要通過大量的病例數據來預測疾病，以下關于機器學習在該場景中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.監督學習可以利用有標記的病例數據訓練模型，以進行疾病預測B.無監督學習能夠發現病例數據中的隱藏模式和結構，輔助診斷C.強化學習可以通過與環境的交互和獎勵機制，優化診斷策略D.機器學習在醫療診斷中完全可以替代醫生的經驗和判斷，不需要人工干預14、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統中，為了實現高效的路徑規劃和車輛調度，以下哪種算法和技術可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是15、當利用人工智能進行金融風險評估，例如評估信用風險和市場風險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務指標B.決策樹模型和交易數據C.深度學習模型和宏觀經濟數據D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明游戲開發中的人工智能技術。2、（本題5分）解釋人工智能在定價策略和收益管理中的優化。3、（本題5分）簡述自動駕駛中的人工智能技術。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的環境中進行任務規劃和執行，提高其效率和準確性，同時考慮不確定性因素。2、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學習的資源分配模型，例如在云計算環境中合理分配計算資源。3、（本題5分）運用Python中的Scikit-learn庫，實現密度聚類算法（Density-BasedClustering）對數據進行聚類分析，處理具有不同密度分布的數據。4、（本題5分）在Python中，運用粒子群優化算法優化一個復雜的多峰函數，展示粒子的位置更新過程和函數值的優化曲線，以及最終找到的最優解。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網絡（GAN）的圖像風格遷移模型。將一種圖像的風格應用到另一種圖像上，實現風格的轉換。四、案例分