六盤水師范學(xué)院《深度學(xué)習(xí)應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)六盤水師范學(xué)院《深度學(xué)習(xí)應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性，以下哪個(gè)方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和更新B.自然語(yǔ)言處理模型的改進(jìn)C.對(duì)話流程的設(shè)計(jì)D.以上都是2、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類分析D.以上都有可能3、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來(lái)欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器的性能會(huì)交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無(wú)需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性4、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確就行B.可解釋性只對(duì)研究人員有意義，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過(guò)特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強(qiáng)用戶對(duì)模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無(wú)法解釋的黑盒部分5、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過(guò)多的噪聲，會(huì)產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜6、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會(huì)問(wèn)題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會(huì)導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析7、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計(jì)D.以上都是8、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要9、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來(lái)了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)家電的智能控制和自動(dòng)化運(yùn)行，根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置B.通過(guò)語(yǔ)音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測(cè)C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級(jí)階段，功能較為單一，無(wú)法滿足用戶的多樣化需求10、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11、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)不斷嘗試不同的動(dòng)作來(lái)獲取最大的累積獎(jiǎng)勵(lì)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于解決序列決策問(wèn)題，如機(jī)器人控制和游戲策略制定C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有先驗(yàn)的了解，完全通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單快速，通常能夠在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的策略12、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷13、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個(gè)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)使用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化課程推薦，以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)來(lái)推薦課程，無(wú)需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識(shí)水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生過(guò)度依賴技術(shù)，降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問(wèn)題14、人工智能中的無(wú)人駕駛技術(shù)面臨著眾多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)我們?cè)谟懻摕o(wú)人駕駛汽車的責(zé)任歸屬問(wèn)題，以下關(guān)于無(wú)人駕駛責(zé)任的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.事故責(zé)任的判定應(yīng)該綜合考慮多種因素B.完全由無(wú)人駕駛汽車的制造商承擔(dān)責(zé)任C.法律法規(guī)需要隨著技術(shù)發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔(dān)一定責(zé)任15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型D.對(duì)原模型進(jìn)行壓縮16、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無(wú)需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用17、在人工智能的語(yǔ)音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語(yǔ)音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點(diǎn)和情感表達(dá)，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型，學(xué)習(xí)語(yǔ)音特征B.使用固定的語(yǔ)音模板，進(jìn)行簡(jiǎn)單組合C.隨機(jī)生成語(yǔ)音的音調(diào)和語(yǔ)速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語(yǔ)音18、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺(tái)通過(guò)分析用戶的購(gòu)買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過(guò)濾和協(xié)同過(guò)濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶興趣的變化19、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于識(shí)別不同種類的動(dòng)物。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯20、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說(shuō)法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問(wèn)題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開(kāi)銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)21、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下關(guān)于算法選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.決策樹(shù)算法簡(jiǎn)單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數(shù)據(jù)B.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，可用于高精度的文本分類C.隨機(jī)森林算法通過(guò)集成多個(gè)決策樹(shù)，能夠提高分類的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性D.選擇算法時(shí)只考慮算法的準(zhǔn)確性，而無(wú)需考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的需求22、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個(gè)不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測(cè)算法能夠較好地應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測(cè)所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測(cè)D.以上都是23、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過(guò)程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無(wú)關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要24、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡(jiǎn)單的句子生成開(kāi)始，逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗(yàn)知識(shí)或語(yǔ)言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)D.引入對(duì)抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性25、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行文本摘要生成，從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡(jiǎn)潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是26、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27、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過(guò)擬合、計(jì)算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別各種動(dòng)物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過(guò)擬合同時(shí)提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率28、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是29、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測(cè)D.隨機(jī)生成像素值來(lái)創(chuàng)建圖像30、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）模型，對(duì)Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)