北京邮电大学《人工智能学科前沿》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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北京邮电大学

《人工智能学科前沿》2023-2024学年第二学期期末试卷

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15个小题，每小题1分，共15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、人工智能在金融领域的应用不断拓展，假设一个银行使用人工智能系统进行信用评估，以下关于这种应用的描述，正确的是：（）

A.人工智能信用评估系统能够完全取代人工评估，不会出现任何错误

B.数据的质量和特征选择对人工智能信用评估系统的准确性至关重要

C.人工智能信用评估系统只考虑客户的财务数据，不考虑其他非财务因素

D.银行不需要对人工智能信用评估系统的结果进行审核和监督

2、人工智能中的自动机器学习（AutoML）旨在自动化模型的选择和调优过程。假设一个企业没有专业的数据科学家，希望使用AutoML来构建模型。以下关于自动机器学习的描述，哪一项是错误的？（）

A.AutoML可以自动有哪些信誉好的足球投注网站合适的算法、超参数和特征工程方法

B.能够降低模型开发的门槛，使非专业人员也能构建有效的人工智能模型

C.AutoML生成的模型总是优于由经验丰富的数据科学家手动构建的模型

D.但仍需要一定的人工干预和监督，以确保模型的合理性和可靠性

3、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的计算资源进行训练。假设一个研究团队资源有限。以下关于在有限资源下训练模型的策略描述，哪一项是不正确的？（）

A.可以使用数据增强技术，通过对原始数据进行随机变换来增加数据量

B.选择轻量级的模型架构，减少参数数量和计算量

C.降低模型的训练精度，如使用低精度数值表示，以加快训练速度

D.为了保证模型性能，无论资源如何有限，都不能对模型进行任何简化和压缩

4、在人工智能的情感计算领域，除了文本和语音，面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统，以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战？（）

A.基于传统计算机视觉的方法

B.基于深度学习的方法

C.基于传感器的方法

D.以上方法难度相当

5、自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，需要对大量的文本数据进行学习和理解。在这个过程中，词向量模型如Word2Vec和GloVe起到了关键作用。那么，关于词向量模型，以下说法哪一项是不准确的？（）

A.能够将单词表示为低维的实数向量，捕捉单词之间的语义关系

B.可以通过对大规模语料库的无监督学习得到

C.不同的词向量模型在处理多义词时效果都很好

D.词向量的计算可以基于单词的上下文信息

6、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

7、在一个利用人工智能进行供应链优化的项目中，例如预测需求、优化库存管理和物流路径规划，以下哪种能力是人工智能系统需要具备的关键特性？（）

A.大规模数据处理能力B.动态适应能力C.全局优化能力D.以上都是

8、在人工智能的发展过程中，可解释性是一个重要的问题。假设一个深度学习模型在医疗诊断中做出了关键决策，但无法解释其决策的依据。这可能会带来哪些潜在的风险？（）

A.医生可能无法信任模型的结果

B.模型的准确率可能会下降

C.模型的训练时间可能会增加

D.模型的复杂度可能会降低

9、人工智能中的人工神经网络具有强大的学习能力。假设我们正在训练一个多层神经网络来预测股票价格的走势。如果网络的训练数据包含了过多的噪声，会产生什么后果？（）

A.网络的泛化能力增强

B.网络的训练速度加快

C.网络可能对新的数据预测不准确

D.网络的结构变得更加复杂

10、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型训练。假设多个机构想要联合训练一个人工智能模型，同时保护各自的数据隐私，以下关于联邦学习的描述，正确的是：（）

A.联邦学习可以在不共享原始数据的情况下，直接合并各机构的模型参数进行训练

B.联邦学习过程中不存在通信开销和安全风险

C.采用加密技术和模型参数交换的方式，联邦学习能够在保护数据隐私的前提下协同训练