九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在大規(guī)模通用語(yǔ)料上學(xué)習(xí)了語(yǔ)言的通用知識(shí)和模式B.微調(diào)時(shí)可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化2、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題和知識(shí)漏洞，提高教學(xué)效果3、深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)取得了顯著的成果，特別是在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問(wèn)題，如語(yǔ)義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無(wú)法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化4、在深度學(xué)習(xí)中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是5、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則，以下關(guān)于其制定的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問(wèn)題，無(wú)需考慮社會(huì)和文化因素D.廣泛征求各界意見(jiàn)，確保倫理原則的合理性和可行性6、在人工智能的情感識(shí)別中，假設(shè)要從一段較長(zhǎng)的語(yǔ)音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語(yǔ)音的韻律特征，如語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速B.只關(guān)注語(yǔ)音的內(nèi)容，忽略語(yǔ)音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識(shí)別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語(yǔ)音7、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)，旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)人工智能模型，但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行訓(xùn)練B.每個(gè)機(jī)構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進(jìn)行聚合C.通過(guò)加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨(dú)立訓(xùn)練模型8、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都有可能9、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)要利用人工智能為用戶提供個(gè)性化推薦，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過(guò)分析用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)行為等數(shù)據(jù)，了解用戶的興趣偏好B.利用協(xié)同過(guò)濾算法可以找到與目標(biāo)用戶相似的其他用戶，進(jìn)行推薦C.深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的用戶行為模式，提供更精準(zhǔn)的推薦D.智能推薦系統(tǒng)能夠完全滿足用戶的所有需求，不需要用戶進(jìn)一步篩選和選擇10、在人工智能的模型評(píng)估中，需要使用多種指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)評(píng)估一個(gè)分類模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評(píng)估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識(shí)別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評(píng)估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說(shuō)明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無(wú)需考慮其他指標(biāo)11、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)中，為了提高預(yù)測(cè)的精度和時(shí)效性，以下哪個(gè)因素可能是需要重點(diǎn)關(guān)注和改進(jìn)的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計(jì)算效率C.模型的融合和集成D.以上都是12、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配13、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患14、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置15、人工智能中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中檢測(cè)出異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無(wú)需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇16、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，各機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)需要集中到一個(gè)中心服務(wù)器進(jìn)行統(tǒng)一訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)17、深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著成果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在該任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像特征提取和分類，能有效識(shí)別動(dòng)物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以優(yōu)化圖像識(shí)別模型的性能D.深度學(xué)習(xí)模型一旦訓(xùn)練完成，就無(wú)需再進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，能夠始終保持高精度18、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個(gè)相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個(gè)物流配送場(chǎng)景中，多個(gè)配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體之間需要進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個(gè)智能體的決策會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略19、在人工智能的自然語(yǔ)言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望20、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)，哪一項(xiàng)是最需要仔細(xì)考慮的？（）A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎(jiǎng)勵(lì)B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎(jiǎng)勵(lì)C.給予固定的獎(jiǎng)勵(lì)值，不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎(jiǎng)勵(lì)，增加學(xué)習(xí)的不確定性二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋組合優(yōu)化問(wèn)題的類型和算法。2、（本題5分）解釋隨機(jī)森林算法的特點(diǎn)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察某智能民間戲曲文化傳承效果監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中人工智能的監(jiān)測(cè)指標(biāo)和反饋機(jī)制。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書(shū)法教育指導(dǎo)系統(tǒng)，探討其如何糾正書(shū)法練習(xí)中的錯(cuò)誤。3、（本題5分）以某智能保險(xiǎn)理賠評(píng)估系統(tǒng)為例，探討人工智能在理賠決策中的作用。4、（本題5分）剖析某智能安防系統(tǒng)中人工智能的角色，如入侵檢測(cè)和人員識(shí)別。5、（本題5分）考察一個(gè)基