上海交通大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海交通大學(xué)

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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15個小題，每小題2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、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進(jìn)行決策。假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下關(guān)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(shù)據(jù)B.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)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(zhǔn)確性D.選擇算法時只考慮算法的準(zhǔn)確性，而無需考慮計算資源和訓(xùn)練時間的需求2、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護(hù)，因為知識是固定不變的3、在人工智能的機器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇4、在人工智能的模型評估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗證集和測試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗證集和測試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結(jié)果的可靠性5、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化6、在一個利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報的系統(tǒng)中，為了提高預(yù)測的精度和時效性，以下哪個因素可能是需要重點關(guān)注和改進(jìn)的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計算效率C.模型的融合和集成D.以上都是7、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是8、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，需要對大量的圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設(shè)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(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)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(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度9、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(xì)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(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)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(jìn)行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像10、人工智能中的強化學(xué)習(xí)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(guān)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(xué)習(xí)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(jié)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(yīng)用場景中表現(xiàn)不同11、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越普遍。假設(shè)要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進(jìn)行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣12、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡(luò)傳聞13、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務(wù)D.仍需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化，以提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度14、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析15、人工智能中的知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下哪個方面是需要重點考慮的？（）A.事件的時間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評估D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械乃惴ü叫浴?、（本題5分）說明SARSA算法與Q-learning算法的區(qū)別。3、（本題5分）解釋異常檢測在數(shù)據(jù)分析中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的混合模型，對視頻中的廣告片段進(jìn)行檢測和分類。分析模型在不同視頻質(zhì)量和時長下的性能表現(xiàn)。2、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測匯率的長期趨勢，為跨國企業(yè)和投資者提供參考。3、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強化學(xué)習(xí)的智能客服模型，能夠準(zhǔn)確理解用戶問題并提供滿意回答。4、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測未來的能源需求，為能源規(guī)劃提供支持。5、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于Transformer架構(gòu)的