廣東交通職業(yè)技術學院《模式識別與機器學習》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁廣東交通職業(yè)技術學院《模式識別與機器學習》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用越來越廣泛，但也存在誤診的風險。假設要提高一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要2、在人工智能的圖像生成領域，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）取得了令人矚目的成果。假設要生成逼真的藝術畫作，同時具有獨特的風格和創(chuàng)造力。以下哪種改進的GAN架構或訓練方法能夠更好地實現(xiàn)這一目標？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結合使用3、人工智能中的自動推理技術在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設我們要證明一個復雜的數(shù)學定理，使用自動推理系統(tǒng)。那么，關于自動推理，以下哪一項是不正確的？（）A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實進行推導B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對于復雜問題可能會面臨計算復雜性的挑戰(zhàn)D.其結果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準確性4、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關于強化學習算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法5、在人工智能的藝術創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關于作品原創(chuàng)性和版權的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能6、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數(shù)綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中一定表現(xiàn)良好7、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設要對一組客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結構，幫助進行市場細分等應用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實際情況選擇D.聚類結果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響8、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務，不能跨越不同領域9、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學習策略函數(shù)，輸出動作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點，在不同的應用場景中表現(xiàn)不同10、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權仍在法官手中11、在人工智能的文本分類任務中，假設要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下關于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結構特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內(nèi)容12、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設一個銀行正在使用人工智能進行風險評估，以下關于金融領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準確的風險評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對人工智能在金融領域的應用效果沒有影響C.結合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗，可以更有效地進行金融風險評估和管理D.人工智能在金融領域的應用不存在任何風險和監(jiān)管挑戰(zhàn)13、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術可以減少模型的參數(shù)和計算量。以下關于模型壓縮和量化的敘述，不準確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會導致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計算效率C.模型壓縮和量化技術只適用于小型模型，對于大型復雜模型效果不佳D.這些技術對于在資源受限的設備上部署人工智能模型具有重要意義14、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡的深度B.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能15、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構。以下關于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強等領域取得了顯著的成果C.GAN的訓練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓練不穩(wěn)定等16、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮17、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡，以下關于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能18、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設要開發(fā)一個能夠?qū)崟r監(jiān)測交通流量和識別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法19、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結合使用以提高分割效果20、在人工智能的自動駕駛領域，感知模塊負責對周圍環(huán)境進行理解。假設要實現(xiàn)對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術可能是最關鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器21、在人工智能的圖像識別模型中，假設需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強方法可能有效？（）A.隨機改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是22、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓練速度23、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準確率可能會產(chǎn)生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數(shù)據(jù)分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求24、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應用潛力。假設要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會受到任何突發(fā)情況的影響D.實時更新路況信息，動態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率25、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用26、在人工智能的應用于教育領域，個性化學習是一個重要的方向。假設我們要為學生提供個性化的學習路徑推薦，以下關于個性化學習的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據(jù)學生的學習歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學生的學習效率和效果D.要考慮學生的興趣和能力差異27、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎設施進行有效的通信和協(xié)作。假設要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信28、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關注的重點。假設一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運用29、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術和網(wǎng)絡結構可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡D.以上都是30、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體做出最優(yōu)決策。假設一個智能體在一個復雜的環(huán)境中學習，以下關于強化學習的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習，不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數(shù)的設計對智能體的學習效果沒有影響，只要有足夠的訓練時間就能學會最優(yōu)策略C.強化學習算法能夠保證智能體在有限的時間內(nèi)找到絕對最優(yōu)的決策策略D.智能體在學習過程中會不斷調(diào)整策略以最大化累積獎勵二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助TensorFlow構建一個強化學習模型，讓智能體學習在自動駕駛場景中做出決策?？紤]安全性和效率。2、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構建一個多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型，對醫(yī)學X光圖像數(shù)據(jù)進行疾病診斷。研究不同的網(wǎng)絡深度和卷積核大小對診斷準確率的影響。3、（本題5分）在PyTorch中，構建一個對抗樣本生成模型，對圖像分類模型進行攻擊。分析攻擊的效果和模型的魯棒性，研究防御對抗攻擊的方法。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構建一個基于Transformer架構的模型，用于自然語言生成任務，分析生成文本的質(zhì)量和連貫性。5、（本題5分）通過強化學習訓練一個智