鄭州澍青醫(yī)學高等?？茖W?！渡疃葘W習及應(yīng)用》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁鄭州澍青醫(yī)學高等?？茖W校《深度學習及應(yīng)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、深度學習模型在圖像識別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物，以下關(guān)于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結(jié)果2、人工智能在金融領(lǐng)域的風險管理中具有潛在應(yīng)用價值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風險，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進行信用評估B.深度學習模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進行定期監(jiān)測和驗證3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測、病蟲害預測等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準確預測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過高，不具有實際推廣價值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預測的準確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對人工智能應(yīng)用的效果沒有影響4、在人工智能的語音識別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會對識別準確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復雜的聲學模型C.優(yōu)化語音信號的預處理D.提高麥克風的質(zhì)量5、情感計算是人工智能的一個新興領(lǐng)域，旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關(guān)于情感計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過分析語音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計算的應(yīng)用可以包括心理咨詢、客戶服務(wù)等領(lǐng)域C.目前的情感計算技術(shù)已經(jīng)能夠準確無誤地識別和理解所有復雜的人類情感D.情感模型的訓練需要大量標注了情感標簽的數(shù)據(jù)6、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多值得關(guān)注的問題。假設(shè)人工智能系統(tǒng)在招聘過程中被用于篩選候選人，以下關(guān)于這種應(yīng)用的說法，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.可以完全避免人為的偏見和不公平B.可能會因為數(shù)據(jù)偏差導致某些群體受到不公平對待C.其決策結(jié)果應(yīng)該無條件被接受和執(zhí)行D.不需要對其進行監(jiān)管和評估7、人工智能在金融風險管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預測市場風險，以下關(guān)于模型評估指標的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準確率，即模型正確預測的比例B.召回率，即模型正確識別出風險的比例C.F1值，綜合考慮準確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預測值與實際值之間的差異8、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強化學習算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法9、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是10、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術(shù)，旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓練一個人工智能模型，但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么，聯(lián)邦學習是如何實現(xiàn)這一目標的？（）A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務(wù)器進行訓練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù)，在云端進行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓練D.不需要數(shù)據(jù)交互，各自獨立訓練模型11、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復。假設(shè)用戶提出了一個復雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復B.運用深度學習模型，如Transformer架構(gòu)進行訓練C.基于模板的回復生成，限制回復的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復12、在人工智能的語音識別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會被重點研究和應(yīng)用？（）A.聲學模型的改進B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是13、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準確率只取決于聲學模型，語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練，可以提高語音識別的準確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統(tǒng)一處理14、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是15、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和用途。2、（本題5分）說明人工智能在文化傳承和創(chuàng)新中的角色。3、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化評估中的作用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度玻爾茲曼機（DBM）的模型，對數(shù)據(jù)進行特征學習和分類。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的FAST角點檢測。分析檢測結(jié)果的準確性和實時性。3、（本題5分）運用深度學習框架構(gòu)建一個人臉識別模型，實現(xiàn)人臉檢測和識別功能，提高準確率和魯棒性。4、（本題5分）使用自然語言處理技術(shù)，對醫(yī)療病歷進行信息抽取和病情診斷輔助。提取病歷中的癥狀、檢查結(jié)果和治療方案等關(guān)鍵信息，構(gòu)建診斷模型，評估模型在輔助醫(yī)生診斷方面的準確性和實用性。5、（本題5分）利用PyTorch構(gòu)建一個知識圖譜嵌入模型，將知識圖譜中的實體和關(guān)系映射到低維向量空間