江苏农牧科技职业学院《人工智能与创新设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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江苏农牧科技职业学院《人工智能与创新设计》
2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、在人工智能的强化学习中，探索与利用的平衡是一个关键问题。假设一个智能体在一个未知的环境中学习，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪种策略在平衡探索与利用方面表现较好？（ ）
A. ε-贪心策略
B. 基于置信上限的策略
C. 随机策略
D. 固定策略

2、在人工智能的数据分析中，假设要从大量的数据中发现潜在的模式和关系，以下关于数据分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 关联规则挖掘只能发现简单的关联关系，无法处理复杂的数据结构
B. 聚类分析可以将数据自动分为不同的类别，但类别数量需要事先指定
C. 主成分分析能够降低数据的维度，同时保留主要的信息
D. 以上数据分析方法在实际应用中通常单独使用，不需要结合其他方法

3、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互并根据奖励来学习最优策略。假设一个机器人要在一个复杂的迷宫环境中找到出口，每次到达出口会获得高奖励，碰到墙壁会获得低奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合训练机器人找到最优路径？（ ）
A. Q-learning 算法，通过估计状态动作值来选择动作
B. SARSA 算法，基于当前策略进行学习
C. 策略梯度算法，直接优化策略
D. 蒙特卡罗方法，通过多次试验估计价值

4、当利用人工智能进行药物研发，例如预测药物分子的活性和副作用，以下哪种技术和数据可能是重要的支撑？（ ）
A. 化学信息学和分子模拟
B. 生物医学数据和机器学习
C. 药物临床试验数据和统计分析
D. 以上都是

5、在人工智能的智能推荐系统中，假设要为用户提供个性化的推荐服务，以下关于推荐算法的描述，正确的是：（ ）
A. 协同过滤算法只考虑用户的历史行为，不考虑物品的特征
B. 基于内容的推荐算法能够根据物品的属性为用户推荐相似的物品
C. 混合推荐算法结合了多种推荐方法的优点，能够提供更准确的推荐
D. 以上推荐算法都存在一定的局限性，无法满足所有用户的需求

6、在人工智能的知识图谱构建中，需要整合大量的结构化和非结构化数据。假设要为一个特定领域构建知识图谱，以下关于数据来源的选择，哪一项是最关键的？（ ）
A. 只选择权威的学术文献和研究报告，确保知识的准确性
B. 广泛收集互联网上的各种信息，包括社交媒体和博客等
C. 结合行业专家的经验和知识，以及相关的数据库和文档
D. 随机选择一些数据来源，不进行筛选和评估

7、在人工智能的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下哪种方法在处理大量非结构化文本数据时效果较好？（ ）
A. 基于词典的方法
B. 基于机器学习的分类方法
C. 基于深度学习的神经网络方法
D. 人工阅读和判断

8、在人工智能的语音识别任务中，环境噪声和口音的多样性会影响识别效果。假设要开发一个能够在嘈杂环境和多种口音下准确识别语音的系统，以下哪种技术或方法在提高系统的适应性方面最为关键？（ ）
A. 声学模型的优化
B. 语言模型的融合
C. 多模态信息的利用
D. 以上方法结合使用

9、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的应用。假设正在开发一种新的机器翻译模型，以下关于机器翻译技术的描述，正确的是：（ ）
A. 基于规则的机器翻译方法总是能够生成最准确和自然的翻译结果
B. 神经网络机器翻译模型不需要大量的平行语料进行训练就能达到很好的效果
C. 结合统计方法和神经网络的机器翻译模型能够更好地处理复杂的语言结构和语义
D. 机器翻译的质量只取决于所使用的算法，与语言的文化背景和语境无关

10、人工智能在自动驾驶领域有重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于自动驾驶中的人工智能决策的描述，正确的是：（ ）
A. 自动驾驶汽车的决策完全依赖于预先设定的规则和算法，不具备自主学习和适应能力
B. 复杂的交通环境和意外情况不会对自动驾驶汽车的决策造成困难，因为其具有完美的感知和预测能力
C. 自动驾驶汽车在决策时需要综合考虑多种因素，如交通规则、行人行为和车辆状态等
D. 人类驾驶员的干预对自动驾驶汽车的决策没有任何帮助，反而可能导致系统混乱

11、人工智能在金融领域的应用越来越广泛，如风险评估、投资决策和欺诈检测等。以下关于人工智能在金融领域应用的描述，不准确的是（ ）
A. 可以通过分析大量的金融数据，更准确地评估风险和预测市场趋势
B. 能够为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合
C. 人工智能在金融领域的应用完全消除了风险和错误，保障了金融交易的绝对安全
D. 金融机构在采用人工智能技术时，需要考虑合规性和监管要求

12、在人工智能的发展趋势中，边缘计算与人工智能的结合越来越受到关注。假设我们要在物联网设备上实现实时的人工智能推理，以下关于边缘计算与人工智能融合的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以减少数据传输延迟，提高响应速度
B. 能够降低对云计算中心的依赖
C. 边缘设备的计算能力足以处理所有复杂的人工智能任务
D. 需要考虑能源消耗和设备成本等因素

13、人工智能在农业领域的精准种植方面有潜在应用。假设利用人工智能监测农作物的生长状况，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 通过图像识别和传感器数据，实时获取农作物的生长参数
B. 基于数据分析预测病虫害的发生，及时采取防治措施
C. 人工智能可以完全自主地进行农作物的种植和管理，无需人工干预
D. 结合气象数据优化灌溉和施肥方案，提高资源利用效率

14、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 强大的计算资源，如 GPU 集群，可以加速模型的训练过程
B. 云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求
C. 算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关
D. 合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要

15、在人工智能的优化算法中，随机梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假设在训练一个深度学习模型时，发现模型收敛速度较慢。以下哪种改进的 SGD 变种或优化策略能够加快模型的收敛速度，同时避免陷入局部最优解？（ ）
A. Adagrad
B. Adadelta
C. RMSProp
D. 以上策略结合使用

16、人工智能在金融领域的风险管理中具有潜在应用价值。假设一家银行要利用人工智能评估客户的信用风险，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以分析客户的交易记录、财务状况等多维度数据，进行信用评估
B. 深度学习模型能够自动提取数据中的隐藏特征，提高信用评估的准确性
C. 人工智能评估的信用结果可以完全取代传统的信用评估方法，无需人工审核
D. 为了保证评估的公正性和可靠性，需要对人工智能模型进行定期监测和验证

17、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的肿瘤区域准确分割出来，以下关于选择分割算法的考虑，哪一项是最关键的？（ ）
A. 算法的计算复杂度，以确保能够快速处理大量图像
B. 算法在其他领域的应用效果，而不是针对医学图像的特定性能
C. 算法是否能够利用多模态的医学图像数据，如 CT 、MRI 等
D. 算法是否具有漂亮的可视化效果，而不是分割的准确性

18、在人工智能的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下关于情感分析的描述，正确的是：（ ）
A. 仅仅依靠关键词匹配就能够准确判断文本的情感倾向
B. 深度学习模型在情感分析中总是比传统的机器学习方法更准确
C. 考虑文本的上下文、语义和语法结构等多方面信息，能够提高情感分析的准确性
D. 情感分析的结果不受文本的语言风格和表达方式的影响

19、在人工智能的模型评估中，需要选择合适的指标来衡量模型的性能。假设一个图像分类模型，以下关于模型评估指标的描述，正确的是：（ ）
A. 准确率是唯一重要的评估指标，其他指标如召回率和 F1 值都不重要
B. 对于不平衡的数据集，准确率可能会产生误导，应该使用更合适的指标如召回率和 F1 值
C. 模型评估指标只与模型的架构有关，与数据分布无关
D. 选择评估指标时不需要考虑具体的应用场景和需求

20、在人工智能的目标检测任务中，假设图像中存在多个不同大小和形状的目标，且目标之间存在遮挡。以下哪种检测算法能够较好地应对这种复杂情况？（ ）
A. Faster R-CNN，基于区域建议网络
B. YOLO（You Only Look Once），一次性检测所有目标
C. SSD（Single Shot MultiBox Detector），多尺度检测
D. 以上都是

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）简述神经网络的结构和工作原理。

2、（本题5分）说明人工智能在广告和营销中的精准策略。

3、（本题5分）谈谈人工智能在语言学中的应用。

4、（本题5分）说明自动驾驶中的人工智能技术。

5、（本题5分）解释生成对抗网络的原理和用途。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）剖析一个利用人工智能进行城市规划的案例，包括数据分析和方案生成。

2、（本题5分）以某智能语音助手为例，探讨人工智能在自然语言处理方面的应用，包括语音识别和语义理解。

3、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能法律辅助系统，讨论其在法律文件分析和案例预测方面的应用。

4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐制作资源管理系统，讨论其如何优化音乐制作资源的配置。

5、（本题5分）以某智能民间艺术教育课程设计系统为例，探讨人工智能在课程内容和教学方法方面的创新。

四、操作题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）利用 Python 的 TensorFlow 库，构建一个生成对抗网络（GAN），用于生成具有特定风格的建筑设计图。通过引入条件生成机制，控制生成图的风格和特征。

2、（本题10分）利用 Python 的 TensorFlow 库，构建一个生成对抗网络（GAN），用于生成具有特定主题的诗歌。通过引入韵律和格律约束，提高生成诗歌的质量和艺术性。

3、（本题10分）使用机器学习算法对金融市场数据进行分析，预测股票价格的波动趋势，为投资决策提供参考。

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