站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、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頁私立華聯學院《高級人工智能》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數的方法通過估計狀態值或動作值來選擇最優動作B.基于策略的方法直接學習策略函數，輸出動作的概率分布C.基于值函數的方法和基于策略的方法不能結合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優缺點，在不同的應用場景中表現不同2、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，只根據問題的關鍵詞生成回復3、人工智能中的遷移學習方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型應用到小樣本的特定領域圖像分類任務中。以下關于遷移學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以將預訓練模型的特征提取部分應用到新任務中，并在新數據上微調B.遷移學習能夠有效解決新任務數據量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預訓練模型的輸出結果，無需任何調整，就能在新任務中取得好的效果D.選擇合適的預訓練模型和遷移策略對于遷移學習的成功至關重要4、人工智能中的情感識別不僅可以應用于人類的情感分析，還可以用于動物的行為研究。假設我們要通過動物的行為來判斷其情感狀態，以下關于動物情感識別的說法，哪一項是正確的？（）A.動物的情感表達和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識別的模型和方法C.需要結合動物的生理特征和行為模式進行分析D.動物的情感識別沒有實際應用價值5、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統進行信用評估，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統能夠完全取代人工評估，不會出現任何錯誤B.數據的質量和特征選擇對人工智能信用評估系統的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統只考慮客戶的財務數據，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統的結果進行審核和監督6、在人工智能的發展中，算力是重要的支撐因素。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓練過程B.云計算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規模的訓練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優化無關D.合理分配和利用算力資源對于提高訓練效率和降低成本至關重要7、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數據集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數據增強操作，如翻轉、旋轉、縮放圖像B.使用更復雜的神經網絡架構，增加層數和參數C.只使用高質量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數據的數量，以加快訓練速度8、在人工智能的目標檢測任務中，假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠實現高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數據無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務9、人工智能在醫療影像診斷中的應用不斷發展。以下關于人工智能在醫療影像診斷應用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫生更快速、準確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結果可以完全替代醫生的專業判斷D.需要與醫生的臨床經驗和專業知識相結合，共同為患者提供診斷服務10、在強化學習中，智能體通過與環境進行交互并根據獎勵來學習最優策略。假設一個機器人要在一個復雜的迷宮環境中找到出口，每次到達出口會獲得高獎勵，碰到墻壁會獲得低獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合訓練機器人找到最優路徑？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態動作值來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行學習C.策略梯度算法，直接優化策略D.蒙特卡羅方法，通過多次試驗估計價值11、人工智能中的專家系統是一種基于知識的系統。假設有一個用于故障診斷的專家系統，需要將專家的知識和經驗轉化為系統的規則和推理機制。以下關于專家系統的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統的開發需要大量的時間和專業知識D.專家系統一旦開發完成，就不需要進行更新和維護12、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術的描述，正確的是：（）A.基于規則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結果B.神經網絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結合統計方法和神經網絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結構和語義D.機器翻譯的質量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關13、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰。假設要訓練一個深度神經網絡來識別各種動物的圖像，然而數據量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網絡層數B.減少訓練輪數C.使用數據增強技術D.降低學習率14、在人工智能的強化學習中，假設環境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發式策略C.增加訓練的迭代次數D.以上都是15、人工智能中的智能監控系統可以對視頻內容進行分析。假設要在一個公共場所的監控系統中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測的準確性至關重要？（）A.監控攝像頭的分辨率B.視頻數據的存儲方式C.算法對異常行為的定義和建模D.網絡帶寬二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領域。2、（本題5分）說明聚類算法的分類和常見算法。3、（本題5分）談談文本分類的常見算法和模型。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用PyTorch框架，搭建一個卷積神經網絡用于手寫數字的識別。對MNIST數據集進行數據增強操作，如添加噪聲、平移和旋轉等，使用Adam優化器訓練模型，觀察不同的卷積核大小和層數對模型性能的影響，并繪制準確率曲線。2、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于自監督圖學習（Self-SupervisedGraphLearning）的模型，對圖結構數據進行特征學習和分析。3、（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。4、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個卷積神經網絡（CNN）模型，用于對MNIST手寫數字數據集進行識別。采用數據增強技術增加訓練數據量，使用Adam優化器進行訓練，并在測試集上報告準確率。5、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于生成式流網絡（