河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院《智能數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院《智能數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院《智能數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院《智能數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院《智能數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

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)河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院《智能數(shù)據(jù)挖掘》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、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(lèi)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2、在人工智能的聚類(lèi)分析中,例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組,假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類(lèi)算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類(lèi)算法,基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類(lèi)算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類(lèi)算法,基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類(lèi)算法,隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組3、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4、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評(píng)價(jià)中,例如評(píng)價(jià)一幅由人工智能生成的繪畫(huà)作品,以下哪種標(biāo)準(zhǔn)和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的?()A.創(chuàng)新性和獨(dú)特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達(dá)和審美價(jià)值D.以上都是5、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足,例如音樂(lè)生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述,不正確的是()A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂(lè)作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類(lèi)藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論6、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類(lèi)模型應(yīng)用到一個(gè)特定的小數(shù)據(jù)集上,以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)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(jìn)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(wú)法在新數(shù)據(jù)集上使用,需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進(jìn)行,不同領(lǐng)域無(wú)法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致模型過(guò)擬合新數(shù)據(jù)集,降低泛化能力7、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中,以下哪種方式可能會(huì)引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)的爭(zhēng)議?()A.基于已有作品的風(fēng)格進(jìn)行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術(shù)作品C.人類(lèi)藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能8、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)信用卡交易中的欺詐行為,需要實(shí)時(shí)分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術(shù)或方法在處理這種實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)最為有效?()A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則判斷D.隨機(jī)抽樣檢查9、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)和分析,及時(shí)了解公眾對(duì)某一事件或話題的看法和情緒傾向,以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源和分析手段可能是有效的?()A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評(píng)論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)D.以上都是10、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(chē)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(chē)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11、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(lèi)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(lèi),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12、在人工智能的圖像增強(qiáng)技術(shù)中,目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會(huì)引入任何噪聲13、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中,為了提高在嘈雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率,以下哪種技術(shù)或方法可能會(huì)被重點(diǎn)研究和應(yīng)用?()A.聲學(xué)模型的改進(jìn)B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是14、對(duì)于一個(gè)智能聊天機(jī)器人,需要理解用戶輸入的自然語(yǔ)言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個(gè)復(fù)雜且含義模糊的問(wèn)題,聊天機(jī)器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對(duì)于提高聊天機(jī)器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的?()A.構(gòu)建大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù),通過(guò)匹配來(lái)生成回復(fù)B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,如Transformer架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成,限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文,只根據(jù)問(wèn)題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)15、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測(cè)試集上性能很差。為了緩解過(guò)擬合,以下哪種方法是有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù),如L1和L2正則化D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋人工智能在智能市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)中的方法。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在交通領(lǐng)域的作用。3、(本題5分)說(shuō)明人工智能在航空航天領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在Python中,運(yùn)用量子遺傳算法優(yōu)化一個(gè)組合優(yōu)化問(wèn)題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作,展示優(yōu)化結(jié)果。2、(本題5分)利用Python的Keras庫(kù),構(gòu)建一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的圖像超分辨率模型。將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像,評(píng)估重建圖像的清晰度和細(xì)節(jié)恢復(fù)情況。3、(本題5分)使用Python的PyTorch框架,構(gòu)建一個(gè)基于注意力機(jī)制的Seq2Seq模型,用于機(jī)器翻譯任務(wù),分析注意力權(quán)重的變化。4、(本題5分)利用Python的TensorFlow庫(kù),構(gòu)建一個(gè)自編碼變分Bayes網(wǎng)絡(luò),用于數(shù)據(jù)的生成和壓縮,分析模型的復(fù)雜度和性能。5、(本題5分)使用Python中的PyTorch框架,構(gòu)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)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)分析節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,預(yù)測(cè)用戶的行為或關(guān)系。四、案例分析題(本大題共3個(gè)小題,

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論