哈爾濱電力職業技術學院《人工智能基礎》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁
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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頁哈爾濱電力職業技術學院《人工智能基礎》

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、人工智能在制造業中的應用可以提高生產效率和質量。以下關于人工智能在制造業應用的說法,不正確的是()A.可以實現生產過程的自動化監控和故障預測,減少停機時間B.能夠優化生產流程和資源配置,降低生產成本C.人工智能在制造業的應用需要大量的前期投資,但長期來看效益顯著D.制造業中的所有環節都已經實現了人工智能的全面應用,不存在尚未被覆蓋的領域2、在人工智能的發展中,倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監控系統,以下關于人工智能倫理的描述,正確的是:()A.只要人工智能系統能夠提高安全性,就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統時,不需要考慮公平性和透明度,只要結果有效就行C.應該在開發和使用人工智能技術時,遵循倫理原則,制定相關法規和政策,以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的,技術發展才是關鍵,倫理可以在后期考慮3、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4、在人工智能的模型訓練中,過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數字識別的神經網絡,以下關于防止過擬合的方法,哪一項是最有效的?()A.增加訓練數據的數量B.減少神經網絡的層數C.使用更復雜的激活函數D.不進行任何處理,認為過擬合不會影響模型性能5、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上,同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數數量和計算量方面最為有效?()A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用6、人工智能中的預訓練語言模型,如GPT-3,在自然語言處理任務中取得了顯著成果。假設要將預訓練語言模型應用于特定領域的文本分類任務,以下關于預訓練模型應用的描述,正確的是:()A.可以直接使用預訓練模型進行分類,無需任何微調就能獲得良好的效果B.預訓練模型的參數是固定的,不能根據新的任務和數據進行調整C.在預訓練模型的基礎上,使用特定領域的數據進行微調,可以提高在該領域任務中的性能D.預訓練語言模型對計算資源要求不高,任何設備都能輕松應用7、人工智能在醫療領域有廣泛的應用前景。假設要開發一個能夠輔助醫生診斷疾病的系統,需要對大量的醫療數據進行分析。以下哪種技術可能有助于提高診斷的準確性?()A.數據挖掘B.虛擬現實C.增強現實D.3D打印8、人工智能在語音識別領域取得了重大進展。假設要開發一個能夠實時將語音轉換為文字的系統,以下關于語音識別的描述,哪一項是不正確的?()A.聲學模型用于分析語音的聲學特征,語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經網絡在語音識別中能夠提高識別準確率和魯棒性C.語音識別系統在各種環境和口音條件下都能達到100%的準確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數據進行訓練,可以提升系統的適應性9、人工智能中的多智能體系統是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中,多個配送車輛作為智能體需要協同工作以優化配送路線。那么,以下關于多智能體系統的特點,哪一項是不正確的?()A.智能體之間需要進行有效的通信和協調B.單個智能體的決策會影響整個系統的性能C.多智能體系統總是能夠達到全局最優解D.智能體可以具有不同的目標和策略10、人工智能在醫療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設一個醫生正在借助人工智能系統輔助診斷X光片,以下關于醫療影像診斷中人工智能的描述,正確的是:()A.人工智能系統的診斷結果可以完全替代醫生的判斷,醫生無需再進行分析B.醫生應該將人工智能系統的診斷結果作為唯一參考,忽略自己的臨床經驗C.人工智能系統可以提供輔助信息和提示,幫助醫生更準確地診斷,但最終決策仍由醫生做出D.醫療影像診斷中的人工智能技術還不夠成熟,不能為醫生提供任何有價值的幫助11、機器學習是人工智能的重要分支,其中監督學習是一種常見的學習方式。以下關于監督學習的描述,不正確的是()A.監督學習需要有標記的訓練數據,即輸入數據和對應的期望輸出B.常見的監督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經網絡等C.監督學習的目標是通過學習訓練數據中的模式和規律,對新的未知數據進行準確的預測或分類D.監督學習只能處理數值型數據,對于文本、圖像等非數值型數據無法處理12、人工智能中的生成對抗網絡(GAN)在圖像生成、數據增強等方面表現出色。假設我們想要生成逼真的人臉圖像,使用GAN來實現。那么,以下關于GAN的描述,哪一項是錯誤的?()A.由生成器和判別器兩個部分組成,它們通過相互對抗來學習B.生成器的目標是生成盡可能逼真的假樣本,以欺騙判別器C.判別器的能力越強,生成器就越難學習到有效的特征D.GAN的訓練過程是穩定的,不會出現模式崩潰等問題13、知識圖譜是一種用于表示知識和關系的結構化數據模型。以下關于知識圖譜的說法,不正確的是()A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識,構建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節點表示實體,邊表示實體之間的關系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統和問答系統等領域有著重要的應用D.構建知識圖譜非常簡單,不需要大量的人力和時間投入14、人工智能在智能客服領域的應用需要能夠理解用戶的復雜問題并給出準確的回答。假設要構建一個智能客服系統,能夠處理多種領域的問題,以下哪種技術或方法在提高系統的泛化能力和回答準確性方面最為重要?()A.大規模預訓練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構建和維護D.以上方法同等重要15、自動駕駛是人工智能的一個具有挑戰性的應用領域。以下關于自動駕駛的描述,不正確的是()A.自動駕駛分為不同的級別,從輔助駕駛到完全自動駕駛B.自動駕駛需要依靠傳感器、計算機視覺和決策算法等技術的協同工作C.目前的自動駕駛技術已經非常成熟,可以在任何路況下安全可靠地運行D.自動駕駛面臨著法律、道德和技術等多方面的挑戰和問題二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋知識表示在人工智能中的重要性。2、(本題5分)簡述語音識別的技術和發展。3、(本題5分)談談自然語言生成的方法和應用。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)借助TensorFlow實現一個情感分析模型,對社交媒體上的評論進行情感傾向判斷。分析不同領域評論的情感特點。2、(本題5分)使用Python的Scikit-learn庫,實現IsolationForest算法對異常數據進行檢測,通過調整參數提高檢測準確率。3、(本題5分)利用PyTorch構建一個知識圖譜補全模型,根據已有的知識圖譜結構和部分節點信息,預測缺失的關系和節點。評估模型在不同領域知識圖譜上的補全效果和準確性。4、(本題5分)運用Python的Keras庫,構建一個長短時記憶網絡(LSTM)來預測某城市未來一周的空氣質量指數。收集相關的氣象和污染數據,進行數據標準化和歸一化處理,設置合適的超參數,如隱藏層單元數量和學習率,評估模型的預測效果。5、(本題5分)使用機器學習算法對金融數據

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