六盤水師范學院《深度學習應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁六盤水師范學院《深度學習應用》

2023-2024學年第一學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、在一個利用人工智能進行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關鍵的？（）A.知識庫的構建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設計D.以上都是2、在人工智能的圖像識別領域，除了卷積神經網絡，還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛(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網絡結合使用，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3、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）在圖像生成、數據增強等方面表現出色。假設要使用GAN生成逼真的藝術圖像，以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質量的圖像，無需判別器的參與D.調整生成器和判別器的網絡結構和參數，可以影響生成圖像的質量和多樣性4、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設一個用于信用評估的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預測結果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應用中的用戶不重要C.通過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，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分5、人工智能中的人工神經網絡具有強大的學習能力。假設我們正在訓練一個多層神經網絡來預測股票價格的走勢。如果網絡的訓練數據包含了過多的噪聲，會產生什么后果？（）A.網絡的泛化能力增強B.網絡的訓練速度加快C.網絡可能對新的數據預測不準確D.網絡的結構變得更加復雜6、隨著人工智能技術的發(fā)展，倫理和社會問題也日益受到關注。假設一個人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據候選人的數據分析做出決策，可能會導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鍵？（）A.對數據進行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機制C.限制人工智能在招聘中的應用D.不使用敏感數據進行分析7、在人工智能的自動駕駛領域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數據進行決策。以下哪種傳感器的數據融合方法可能是關鍵的技術挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是8、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進行大量的訓練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進一步調整D.合理設計獎勵函數對于引導機器人學習到期望的行為至關重要9、人工智能在智能家居領域的應用為人們的生活帶來了便利。以下關于人工智能在智能家居應用的描述，不準確的是（）A.可以實現家電的智能控制和自動化運行，根據用戶的習慣和需求進行個性化設置B.通過語音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網絡攻擊和數據泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應用還處于初級階段，功能較為單一，無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)是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協調B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略11、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環(huán)境進行交互并根據獎勵信號來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環(huán)境有先驗的了解，完全通過與環(huán)境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內得到最優(yōu)的策略12、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結構化文本數據時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的分類方法C.基于深度學習的神經網絡方法D.人工閱讀和判斷13、人工智能在教育領域的應用有望實現個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關于教育領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領域的應用可能會導致學生過度依賴技術，降低自主學習能力D.教育領域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題14、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰(zhàn)。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規(guī)需要隨著技術發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任15、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。假設已經有一個在大規(guī)模圖像數據集上訓練好的卷積神經網絡模型，現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16、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務中取得了顯著成果。假設要將預訓練語言模型應用于特定領域的文本分類任務，以下關于預訓練模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預訓練模型進行分類，無需任何微調就能獲得良好的效果B.預訓練模型的參數是固定的，不能根據新的任務和數據進行調整C.在預訓練模型的基礎上，使用特定領域的數據進行微調，可以提高在該領域任務中的性能D.預訓練語言模型對計算資源要求不高，任何設備都能輕松應用17、在人工智能的語音合成任務中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術或方法是關鍵的？（）A.基于深度學習的語音合成模型，學習語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音18、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協同過濾進行推薦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)可以結合內容過濾和協同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應用戶興趣的變化19、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數據，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經網絡D.樸素貝葉斯20、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。以下關于聯邦學習的說法，不正確的是（）A.聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下，實現多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數據在不同機構之間難以流通和共享的問題C.聯邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數據上的應用D.聯邦學習技術已經非常成熟，不存在任何技術挑戰(zhàn)和安全風險21、在人工智能的算法選擇中，需要根據具體問題和數據特點進行決策。假設要對大量的文本數據進行分類，以下關于算法選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.決策樹算法簡單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數據B.支持向量機在小樣本數據上表現較好，可用于高精度的文本分類C.隨機森林算法通過集成多個決策樹，能夠提高分類的穩(wěn)定性和準確性D.選擇算法時只考慮算法的準確性，而無需考慮計算資源和訓練時間的需求22、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測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。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓練過程B.云計算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關D.合理分配和利用算力資源對于提高訓練效率和降低成本至關重要24、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關于模型訓練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預訓練的語言模型，并在特定任務上進行微調B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數據驅動的學習D.引入對抗訓練，提高生成文本的質量和多樣性25、當利用人工智能進行文本摘要生成，從長篇文章中提取關鍵信息并形成簡潔的摘要，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是一項重要任務。假設要在一個工業(yè)生產過程中檢測出異常的數據點，以下關于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數據，準確性高B.基于機器學習的異常檢測模型需要大量的正常數據進行訓練C.深度學習的異常檢測方法能夠自動發(fā)現數據中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據實際情況選擇27、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設要訓練一個深度神經網絡來識別各種動物的圖像，然而數據量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網絡層數B.減少訓練輪數C.使用數據增強技術D.降低學習率28、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術可能對于實時處理和準確識別起到重要作用？（）A.快速目標檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是29、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現較為出色？（）A.生成對抗網絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像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D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像30、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.以上策略結合使用二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個膠囊網絡（CapsuleNetwork）模型，對Fashion-MNIST數據集進