裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁晉中師范高等專科學校《智能系統軟件工程》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的訓練數據。假設要訓練一個用于圖像分類的卷積神經網絡（CNN），但可用的標注數據有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數據增強技術，如翻轉、旋轉、縮放圖像，增加數據的多樣性B.減少模型的層數和參數數量，以降低對數據的需求C.直接使用未標注的數據進行訓練D.放棄深度學習模型，選擇傳統的機器學習算法2、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3、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經濟、體育等類別。假設數據集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數類進行過采樣，增加其數量B.對多數類進行欠采樣，減少其數量C.使用不平衡數據直接訓練模型，不做處理D.只關注樣本數量多的類別，忽略少數類別4、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設要構建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統，需要考慮以下幾個方面。以下關于提高回答準確性的方法，哪一項是最重要的？（）A.建立一個龐大的知識庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運用自然語言生成技術，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對系統進行優化和改進D.使用多種語言模型進行融合，提高回答的多樣性5、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6、人工智能在自動駕駛領域的應用面臨著諸多技術和法律挑戰。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預設的規則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數據進行分析7、人工智能在智能家居領域的應用為人們的生活帶來了便利。以下關于人工智能在智能家居應用的描述，不準確的是（）A.可以實現家電的智能控制和自動化運行，根據用戶的習慣和需求進行個性化設置B.通過語音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務和環境監測C.智能家居中的人工智能系統容易受到網絡攻擊和數據泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應用還處于初級階段，功能較為單一，無法滿足用戶的多樣化需求8、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9、人工智能中的異常檢測在許多領域都有重要應用，如網絡安全、金融欺詐檢測等。假設我們要在金融交易數據中檢測異常行為，以下關于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規則的方法D.異常檢測不需要考慮數據的分布特征10、人工智能中的強化學習算法可以用于優化資源分配。假設一個數據中心要通過人工智能分配計算資源，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據服務器負載和任務需求，動態調整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務質量為目標，優化資源利用效率C.強化學習可以快速適應數據中心的變化，無需人工重新配置D.強化學習算法在資源分配中總是能夠找到最優解，不存在次優情況11、在人工智能的機器翻譯任務中，為了提高翻譯的質量和準確性，尤其是對于具有特定領域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規模通用語料庫B.引入領域特定的詞典和知識C.優化神經網絡架構D.以上都是12、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設我們要開發一個用于招聘的人工智能系統，以下關于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數據進行預處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據C.不考慮候選人的背景信息，只根據能力評估D.完全依賴人工智能系統的決策，不進行人工干預13、人工智能在農業領域的應用具有很大潛力。假設要利用人工智能技術實現農作物的病蟲害監測，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農作物的圖像和傳感器數據，及時發現病蟲害的跡象B.人工智能系統能夠完全替代農民的經驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農作物生長環境的復雜性，人工智能在病蟲害監測中的應用效果有限D.安裝在農田中的監測設備越多，人工智能病蟲害監測系統的準確性就越高14、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多需要思考的問題。假設一個基于人工智能的招聘系統根據候選人的簡歷和面試表現進行篩選。以下關于這種系統可能帶來的潛在問題，哪一項是最值得關注的？（）A.系統可能會因為數據偏差而對某些群體產生不公平的篩選結果B.系統的決策過程過于透明，導致企業招聘策略被競爭對手輕易了解C.系統可能會過于依賴簡歷信息，而忽略了候選人的實際能力和潛力D.系統的運行成本過高，對企業造成經濟負擔15、人工智能在教育領域的應用逐漸增多，例如個性化學習、智能輔導系統等。以下關于人工智能在教育領域應用的說法，錯誤的是（）A.可以根據學生的學習情況和特點，為其提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠實時監測學生的學習狀態，及時給予反饋和指導C.人工智能在教育領域的應用可以完全取代教師的作用，實現教育的自動化D.有助于提高教育的效率和質量，但也需要關注學生的隱私和數據安全問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在公共服務創新和社會治理中的應用。2、（本題5分）簡述人工智能在材料科學中的發展。3、（本題5分）談談人工智能在航海領域的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現Lasso回歸算法對數據進行特征選擇和回歸分析。分析特征的重要性和模型的性能。2、（本題5分）使用機器學習算法對地震數據進行分析，預測地震的發生時間和地點，為防災減災提供支持。3、（本題5分）運用深度學習框架構建一個圖像識別模型，對視頻中的物體進行實時識別，提高識別的速度和準確性。4、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現一個實時的面部年齡估計系統。能夠從攝像頭獲取的人臉圖像中估計出人的大致年齡，并給出相應的年齡區間。5、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個圖卷積神經網絡（GCN）模型，對社交網絡數據進行分析。通過分析節點之間的關系，預測用戶