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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,共3頁豫章師范學(xué)院《智能算法應(yīng)用開發(fā)》
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15個(gè)小題,每小題2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、在人工智能的可解釋性研究中,對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋?()A.特征重要性分析,確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋,描述模型的推理過程D.以上都是2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來學(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)中的智能體通過不斷嘗試不同的動(dòng)作來獲取最大的累積獎(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,完全通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單快速,通常能夠在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)的策略3、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識(shí)別功能的監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.需要考慮個(gè)人隱私保護(hù),確保人臉識(shí)別數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和使用B.應(yīng)該評(píng)估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險(xiǎn)C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性,就無需考慮倫理和社會(huì)影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中,表達(dá)自己的意見和關(guān)切4、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種用于整合和表示知識(shí)的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜,以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.知識(shí)圖譜只能表示簡(jiǎn)單的事實(shí)關(guān)系B.構(gòu)建知識(shí)圖譜不需要領(lǐng)域?qū)<业膮⑴cC.可以通過知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)推理和查詢D.知識(shí)圖譜的更新和維護(hù)非常容易5、在人工智能的知識(shí)表示方法中,語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于動(dòng)物分類的知識(shí)系統(tǒng),以下關(guān)于這兩種表示方法的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.語義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識(shí)B.框架表示難以處理知識(shí)的不確定性和模糊性C.語義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對(duì)象及其關(guān)系D.框架表示在知識(shí)的擴(kuò)展和更新方面較為困難6、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)我們想要生成逼真的人臉圖像,使用GAN來實(shí)現(xiàn)。那么,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成,它們通過相互對(duì)抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本,以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng),生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的,不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問題7、在人工智能的語音合成任務(wù)中,要生成自然流暢且富有情感的語音。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)的語音合成模型,學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板,進(jìn)行簡(jiǎn)單組合C.隨機(jī)生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素,只生成清晰的語音8、在人工智能的應(yīng)用中,語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)要為一款智能導(dǎo)航應(yīng)用開發(fā)語音合成功能,以下哪個(gè)因素對(duì)于合成語音的質(zhì)量影響最大?()A.語音的音色選擇B.文本的語法結(jié)構(gòu)C.語音的韻律和語調(diào)D.文本的詞匯量9、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí),在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能10、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題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開銷較大,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)11、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的波動(dòng),以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最???()A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)12、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析用戶用電模式和需求,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測(cè)電力負(fù)荷變化,提前做好發(fā)電和儲(chǔ)能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng),不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動(dòng)性,優(yōu)化能源組合,提高電網(wǎng)穩(wěn)定性13、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像,以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵?()A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇14、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)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果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15、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)(CapsuleNetwork)”的主要優(yōu)勢(shì)是?()A.對(duì)姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強(qiáng)可解釋性二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋圖像生成的技術(shù)和應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在智能培訓(xùn)內(nèi)容推薦中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋人工智能在智能營(yíng)銷活動(dòng)策劃中的策略。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用Python的PyTorch庫,構(gòu)建一個(gè)變分自編碼器(VAE)模型,對(duì)音樂旋律數(shù)據(jù)進(jìn)行生成和潛在空間的探索。分析生成的音樂旋律的創(chuàng)新性和合理性。2、(本題5分)運(yùn)用Python的OpenCV庫,實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和計(jì)數(shù)。使用背景減除算法或光流法,實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量和運(yùn)動(dòng)軌跡。3、(本題5分)利用Python中的PyTorch框架,構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的圖像問答模型,根據(jù)給定圖像回答相關(guān)問題。4、(本題5分)使用Python的PyTorch框架,搭建一個(gè)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)模型,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分類問題進(jìn)行處理。分析不同的圖卷積層結(jié)構(gòu)和參數(shù)對(duì)分類效果的影響。5、(本題5分)借助TensorFlow構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,讓智能體學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中做出決
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