站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁廣東工業(yè)大學《人工智能數(shù)學基礎》

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、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎設施進行有效的通信和協(xié)作。假設要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信2、在計算機視覺中，以下哪種任務需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.圖像生成3、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護車內乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則4、人工智能中的模型壓縮技術用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設要在資源受限的設備上部署一個大型的神經網絡模型，以下關于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術通過刪除不重要的神經元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉換為整數(shù)，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率5、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用越來越廣泛，但也存在誤診的風險。假設要提高一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要6、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務。假設我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望7、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結果影響較大C.深度學習模型由于其復雜性，無法進行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關鍵領域至關重要8、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法9、人工智能在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關于圖像數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最關鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質量D.隨機打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性10、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復。假設用戶提出了一個復雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關鍵的？（）A.構建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復B.運用深度學習模型，如Transformer架構進行訓練C.基于模板的回復生成，限制回復的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關鍵詞生成回復11、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因為其基于大數(shù)據(jù)的分析結果更準確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數(shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結果不受數(shù)據(jù)質量和算法選擇的影響12、人工智能在教育領域的應用有望實現(xiàn)個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關于教育領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領域的應用可能會導致學生過度依賴技術，降低自主學習能力D.教育領域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題13、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是14、人工智能在工業(yè)生產中的質量檢測環(huán)節(jié)具有應用價值。假設一個工廠要利用人工智能檢測產品缺陷，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像分析和機器學習算法，自動識別產品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數(shù)據(jù)進行學習，不斷提高缺陷檢測的準確率C.人工智能檢測系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測，不需要人工復檢D.結合深度學習模型和傳統(tǒng)圖像處理技術，提高檢測的可靠性15、在人工智能的知識圖譜構建中，需要整合大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關系。假設要構建一個關于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準確的圖譜構建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關討論C.個人博客和論壇帖子D.未經證實的網絡傳聞二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明人工智能在新聞報道中的作用和影響。2、（本題5分）簡述人工智能在軍事領域的應用和風險。3、（本題5分）簡述深度強化學習的發(fā)展和應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的圖像描述生成模型。根據(jù)輸入的圖像生成準確、豐富的文字描述，使用評價指標評估生成描述的質量。2、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對人臉表情的識別。分析不同表情的特征和識別準確率。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的嶺回歸算法，對傳感器網絡中的數(shù)據(jù)進行回歸分析，預測環(huán)境參數(shù)的變化。分析數(shù)據(jù)的噪聲和相關性對模型性能的影響，評估模型在不同環(huán)境條件下的預測精度和可靠性。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的支持向量機（SVM）算法，對信用卡交易數(shù)據(jù)進行欺詐檢測。提取交易的特征，如金額、時間、地點等，調整SVM的核函數(shù)和參數(shù)，評估模型的檢測準確率和誤報率。5、（本題5分）運用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)聚類有效性評估指標，對不同聚類算法的結果進行評估和比較。選擇最優(yōu)的聚類算法