廣東醫(yī)科大學《深度學習實驗》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頁廣東醫(yī)科大學

《深度學習實驗》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15個小題，每小題1分，共15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、在自然語言處理領域，情感分析是一項重要的任務。假設要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學習模型，如循環(huán)神經網絡（RNN），自動學習語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術D.結合詞向量和機器學習分類算法，如支持向量機（SVM）2、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數據，如圖像、文本和音頻。假設要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內容的系統，以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數據的標注和對齊B.模型的訓練效率C.不同模態(tài)數據的特征提取D.模型的可擴展性3、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設要開發(fā)一個能夠自動解決數學定理證明問題的系統，以下關于自動推理的描述，正確的是：（）A.現有的自動推理技術可以輕松解決所有復雜的數學定理證明問題B.自動推理系統只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學習和適應新的推理模式C.結合機器學習和符號推理的方法，可以提高自動推理系統的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應用范圍非常有限，沒有實際價值4、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設一個醫(yī)生正在借助人工智能系統輔助診斷X光片，以下關于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統的診斷結果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無需再進行分析B.醫(yī)生應該將人工智能系統的診斷結果作為唯一參考，忽略自己的臨床經驗C.人工智能系統可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價值的幫助5、強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設有一個機器人需要通過學習在復雜的環(huán)境中行走，并且根據行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關于強化學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學習至關重要C.強化學習不需要對環(huán)境進行建模D.智能體的最終目標是最大化累積獎勵6、人工智能在智能家居領域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統要利用人工智能實現自動化控制，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據家庭成員的習慣和環(huán)境條件，自動調整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術，實現與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現誤解D.結合傳感器數據和機器學習算法，實現能源的高效管理和節(jié)約7、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8、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權利C.不同的文化和價值觀可能導致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響9、生成對抗網絡（GAN）是一種熱門的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像，以下關于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量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域，如音頻生成10、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作。假設要實現車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術和協議在可靠性和低延遲方面表現最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯網專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信11、人工智能中的機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。假設要對一組未標記的數據進行分類，以下哪種學習算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學習中的線性回歸算法，通過擬合數據的線性關系進行分類B.無監(jiān)督學習中的K-Means聚類算法，自動將數據分為不同的簇C.強化學習中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標記數據進行分類12、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設評估一個分類模型，以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數占總樣本數的比例，是常用的評估指標之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值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表現良好，無需考慮其他指標13、人工智能中的知識圖譜用于表示實體之間的關系和知識。假設一個知識圖譜被用于智能問答系統，以下關于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進行更新和擴展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現隱藏的知識和關系D.知識圖譜只適用于特定領域的知識表示，通用性較差14、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，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15、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。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下關于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關鍵詞匹配就能夠準確判斷文本的情感傾向B.深度學習模型在情感分析中總是比傳統的機器學習方法更準確C.考慮文本的上下文、語義和語法結構等多方面信息，能夠提高情感分析的準確性D.情感分析的結果不受文本的語言風格和表達方式的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在虛擬現實和增強現實中的應用。2、（本題5分）談談人工智能的法律責任和監(jiān)管。3、（本題5分）解釋人工智能在生物科學中的研究方向。4、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲庫存控制中的策略。三、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，實現隨機森林分類算法對信用風險評估問題進行處理。分析特征的重要性，建立有效的信用評估模型。2、（本題5分）利用TensorFlow構建一個異常檢測模型，對工業(yè)傳感器數據中的異常值進行檢測，如設備故障、生產流程異常等。分析模型的檢測靈敏度和誤報率，研究如何提高模型對復雜異常模式的識別能力。3、（本題5分）使用機器學習算法對交通流量數據進行預測，為交通管理和規(guī)劃提供決策支持。4、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用邏輯回歸算法對一個信用卡交易數據集進行欺詐檢測。通過特征選擇和模型評估指標，優(yōu)化模型的檢測性能。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現一個基于門控循環(huán)單元（GRU）的自然語言處理模型，用于情感分析。對大量的影評數據進行訓練，判斷影評的情感傾向是積極還是消極。四、案例分析題（本大題共4個小題，