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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁荊州理工職業(yè)學(xué)院
《深度學(xué)習及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在人工智能的文本分類任務(wù)中,例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題,某些類別的樣本數(shù)量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能,以下哪種方法是有效的?()A.對少數(shù)類進行過采樣,增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣,減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型,不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別,忽略少數(shù)類別2、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用,例如個性化學(xué)習系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個性化的學(xué)習路徑,以下哪種數(shù)據(jù)對于系統(tǒng)的設(shè)計最為關(guān)鍵?()A.學(xué)生的考試成績B.學(xué)生的學(xué)習時間C.學(xué)生的學(xué)習風格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置3、在人工智能的圖像識別任務(wù)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下哪個因素對于提高識別準確率至關(guān)重要?()A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量4、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關(guān)于知識圖譜的描述,哪一項是錯誤的?()A.知識圖譜將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來,便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構(gòu)建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的,一旦構(gòu)建完成就無需更新D.結(jié)合自然語言處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理5、人工智能中的遷移學(xué)習是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類模型應(yīng)用到一個特定的小數(shù)據(jù)集上,以下關(guān)于遷移學(xué)習的描述,正確的是:()A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進行微調(diào),快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大,原模型無法在新數(shù)據(jù)集上使用,需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進行,不同領(lǐng)域無法應(yīng)用D.遷移學(xué)習會導(dǎo)致模型過擬合新數(shù)據(jù)集,降低泛化能力6、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中,為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度,以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用?()A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是7、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.根據(jù)家庭成員的習慣和環(huán)境條件,自動調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語音識別和自然語言處理技術(shù),實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖,不會出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機器學(xué)習算法,實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約8、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種熱門的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像,以下關(guān)于GAN的描述,正確的是:()A.GAN由一個生成器和一個判別器組成,它們相互競爭,共同提高生成效果B.生成器的目標是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大,以迷惑判別器C.判別器的能力越強,生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成,不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域,如音頻生成9、人工智能中的深度學(xué)習模型通常需要大量的計算資源進行訓(xùn)練。假設(shè)一個研究團隊資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述,哪一項是不正確的?()A.可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù),通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級的模型架構(gòu),減少參數(shù)數(shù)量和計算量C.降低模型的訓(xùn)練精度,如使用低精度數(shù)值表示,以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能,無論資源如何有限,都不能對模型進行任何簡化和壓縮10、在人工智能的文本摘要生成中,假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡潔準確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點?()A.基于注意力機制的模型,關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機選擇文章中的段落作為摘要D.不進行任何分析,直接輸出原文的前幾段11、在自然語言處理中,機器翻譯是一個重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機器翻譯模型,以下關(guān)于機器翻譯技術(shù)的描述,正確的是:()A.基于規(guī)則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓(xùn)練就能達到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和語義D.機器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法,與語言的文化背景和語境無關(guān)12、在一個利用人工智能進行自動化文本分類的項目中,例如將新聞文章分類為不同的主題,為了提高分類的準確性,以下哪種措施可能是有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復(fù)雜的分類算法C.對文本進行更精細的預(yù)處理D.以上都是13、人工智能中的遷移學(xué)習技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(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)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)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(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進行壓縮14、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測,以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷,獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性,人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多,人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高15、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述,不正確的是()A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線,降低運輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高,傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求16、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力,但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個醫(yī)療機構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病,同時要確?;颊邤?shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效?()A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴格的訪問控制機制D.以上方法綜合運用17、在人工智能的自然語言生成任務(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,哪一項是不正確的?()A.使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型,并在特定任務(wù)上進行微調(diào)B.從簡單的句子生成開始,逐漸過渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則,完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習D.引入對抗訓(xùn)練,提高生成文本的質(zhì)量和多樣性18、假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷的人工智能系統(tǒng),需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù),如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中,以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的?()A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性19、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件,以下關(guān)于其應(yīng)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(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jié)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(quán)仍在法官手中20、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會問題日益受到關(guān)注。例如,自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時,需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下,以下哪種觀點是需要重點考慮的?()A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進行決策,不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素,如法律、道德和社會影響21、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中,需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業(yè)性?()A.使用通用的機器翻譯模型,不進行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯,不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結(jié)果,不考慮準確性22、假設(shè)在一個智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中,需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預(yù)測病蟲害的發(fā)生,以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分?()A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機器學(xué)習模型D.以上都是23、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中,例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián),以下哪種方法和工具可能是常用的?()A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是24、在人工智能的圖像識別領(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)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類,以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用,以提高分類效果?()A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能25、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域,感知模塊負責對周圍環(huán)境進行理解。假設(shè)要實現(xiàn)對道路上行人的準確檢測,以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的?()A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器26、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓(xùn)練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓(xùn)練一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效?()A.隨機梯度下降(SGD)算法,簡單直接,適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計(Adam)算法,能夠自動調(diào)整學(xué)習率,收斂速度快C.牛頓法,計算精度高,但計算復(fù)雜度大,不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu),需要進行實驗和比較27、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果?()A.基于深度學(xué)習的超分辨率模型,學(xué)習圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法,如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像28、人工智能中的遷移學(xué)習是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習的描述,不正確的是()A.遷移學(xué)習可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識,在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學(xué)習能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習可以提高模型的泛化能力和性能29、在人工智能的發(fā)展中,硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習模型,需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢?()A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA30、在人工智能的應(yīng)用中,自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項是不準確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學(xué)習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素二、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Python的Scikit-learn庫,實現(xiàn)一個決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進行分類。詳細展示數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和預(yù)測的過程,并分析模型的性能和決策路徑。2、(本題5分)使用聚類算法對傳感器數(shù)據(jù)進行分析,找出異常數(shù)據(jù)點并進行處理,提高數(shù)據(jù)的可靠性。3、(本題5分)利用Python中的Keras庫,搭建一個基于強化學(xué)習的能源管理模型,優(yōu)化能源消耗和分配。4、(本題5分)在Python中,運用禁忌搜索算法解決一個組合優(yōu)化問題。定義問題的解空間和評價函數(shù),設(shè)置禁忌表和特赦規(guī)則,展示搜索過程和找到的最優(yōu)解。5、(本題5分)使用TensorFlow構(gòu)建一個生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),用于生成手寫數(shù)字圖像。定義生成器和判別器的結(jié)構(gòu),通過對抗訓(xùn)練使生成器能夠生成逼真的數(shù)字圖像,展
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