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頁南通職業大學《計算智能技術的實現》

2023-2024學年第二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20個小題，每小題1分，共20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、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經網絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網絡的層數一定能提高模型的識別準確率，層數越多越好B.訓練數據的數量和質量對模型的性能影響不大，關鍵在于網絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現了過擬合現象D.深度學習模型不需要進行調參和優化，直接使用默認參數就能得到較好的結果2、假設在一個智能農業的應用中，需要利用人工智能技術來監測農作物的生長狀況并預測病蟲害的發生，以下哪種數據源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛星圖像和圖像分析B.傳感器數據和時間序列分析C.氣象數據和機器學習模型D.以上都是3、在自然語言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設要對一段文本進行語義分析，使用詞向量模型。以下關于詞向量的描述，正確的是：（）A.詞向量的維度越高，對詞語的表示就越精確，不會出現語義混淆B.不同的詞向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的詞向量不能相互轉換和比較C.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關系，例如相似性和相關性D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據新的文本數據進行更新和優化4、假設要開發一個能夠在復雜的商業環境中進行智能決策支持的人工智能系統，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術和知識的融合可能是必要的？（）A.數據分析和領域專家知識B.機器學習算法和經濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是5、在人工智能的遷移學習中，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一個特定領域的小數據集上。以下哪種方法能夠有效地利用預訓練模型的知識？（）A.直接在新數據集上微調預訓練模型B.重新訓練一個新的模型，不使用預訓練模型C.只使用預訓練模型的最后一層輸出D.拋棄預訓練模型，完全依靠隨機初始化訓練6、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創意的任務。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，哪一項是不正確的？（）A.創造新穎和有趣的情節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、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。以下關于聯邦學習的說法，不正確的是（）A.聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下，實現多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數據在不同機構之間難以流通和共享的問題C.聯邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規模數據上的應用D.聯邦學習技術已經非常成熟，不存在任何技術挑戰和安全風險8、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據。假設要為一個特定領域構建知識圖譜，以下關于數據來源的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.只選擇權威的學術文獻和研究報告，確保知識的準確性B.廣泛收集互聯網上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結合行業專家的經驗和知識，以及相關的數據庫和文檔D.隨機選擇一些數據來源，不進行篩選和評估9、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10、在人工智能的發展過程中，倫理和社會問題日益受到關注。以下關于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業結構的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發社會就業問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術的發展，個人隱私保護面臨更大的挑戰，因為大量的數據被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術的發展應該優先于倫理和社會問題的考慮11、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12、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結構的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質量已經超越了人類翻譯13、在人工智能的研究中，算法的選擇和優化至關重要。以下關于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問題和數據特點，需要根據具體情況進行選擇B.算法的優化可以提高計算效率和模型性能，例如通過調整參數、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現，但傳統的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優勢D.一旦選擇了一種算法，就不能再進行更改和優化，否則會影響模型的穩定性14、在人工智能的應用場景中，比如醫療診斷領域，要開發一個能夠根據患者的癥狀、檢查結果和病史準確預測疾病的系統。為了實現高精度的預測，以下哪種因素可能起到決定性作用？（）A.數據的質量和數量B.算法的復雜度C.計算資源的多少D.模型的訓練時間15、在人工智能的計算機視覺任務中，目標跟蹤是一個具有挑戰性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響16、人工智能中的聯邦學習技術旨在保護數據隱私的同時實現模型的協同訓練。假設多個機構擁有各自的私有數據，需要共同訓練一個模型。以下哪種聯邦學習算法或框架在處理數據異構和通信效率方面表現更為優秀？（）A.橫向聯邦學習B.縱向聯邦學習C.聯邦遷移學習D.以上框架根據具體情況選擇17、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據，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，以下哪種數據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18、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環境中做出最優決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優策略B.獎勵函數的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環境的動態變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環境中無需重新學習就能表現良好19、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設開發了一個用于醫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，有助于提高醫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.開發具有可解釋性的人工智能模型對于醫療等關鍵領域至關重要20、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設要解釋一個深度學習模型的決策過程和輸出結果，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的內部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術只能展示模型的結構，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應用沒有太大意義，只要模型性能好就行二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）談談人工智能在市場營銷中的策略。2、（本題5分）說明人工智能在虛擬現實和增強現實中的應用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能績效改進方案生成中的方法。4、（本題5分）說明正則化方法防止過擬合的原理。5、（本題5分）說明人工智能在社會發展戰略規劃和路徑選擇中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能檔案管理系統為例，探討人工智能在文件分類和檢索中的應用。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行民間戲曲角色塑造指導的項目，討論其角色特點和表演效果。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的魔術道具創新設計系統，分析其創意和實用性。4、（本題5分）分析一款利用人工智能進行音樂創作的工具，研究其創作風格和對音樂產業的潛在影響。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂人才評估與發展系統，討論其如何評估音樂人才的潛力和發展方向。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個生成對抗網絡（GAN），用于生成具有特定風格的建筑設計圖。通過引入條件生成機制，控制