景德鎮(zhèn)藝術職業(yè)大學《人工神經網絡與深度學習》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《人工神經網絡與深度學習》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經網絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網絡的層數一定能提高模型的識別準確率，層數越多越好B.訓練數據的數量和質量對模型的性能影響不大，關鍵在于網絡結構的設計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參和優(yōu)化，直接使用默認參數就能得到較好的結果2、人工智能在醫(yī)療領域的應用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數據，該系統(tǒng)就能準確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經驗仍然至關重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準確性不受數據質量和多樣性的影響3、人工智能在農業(yè)領域的精準種植方面有潛在應用。假設利用人工智能監(jiān)測農作物的生長狀況，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數據，實時獲取農作物的生長參數B.基于數據分析預測病蟲害的發(fā)生，及時采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進行農作物的種植和管理，無需人工干預D.結合氣象數據優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率4、人工智能在制造業(yè)中的應用可以提高生產效率和產品質量。假設一家工廠使用人工智能進行質量檢測。以下關于人工智能在制造業(yè)中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.通過機器視覺技術檢測產品表面的缺陷和瑕疵B.利用數據分析預測設備的故障，提前進行維護C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產流程，無需人工干預D.與機器人技術結合，實現(xiàn)自動化生產和裝配5、人工智能在交通領域的應用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設一個城市要實施智能交通系統(tǒng)。以下關于人工智能在交通中的應用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數據，優(yōu)化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎設施的改進D.利用人工智能預測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點6、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7、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設我們已經有一個在大規(guī)模圖像數據集上訓練好的卷積神經網絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下關于遷移學習的說法，哪一項是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數，無需任何調整B.只需要對模型的最后幾層進行重新訓練C.遷移學習一定能提高新任務的性能D.原模型的架構和新任務必須完全相同8、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個二分類模型的性能，除了準確率之外，以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差9、假設要開發(fā)一個能夠在復雜環(huán)境中自主導航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是10、在人工智能的醫(yī)療應用中，例如疾病預測和診斷輔助，假設需要確保模型的結果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經驗和專業(yè)知識結合進行驗證B.只依靠模型的輸出，不進行額外驗證C.隱藏模型的內部工作原理，避免質疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準確率11、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12、人工智能在醫(yī)療領域有廣泛的應用前景。假設要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要整合患者的病歷、檢查報告和影像資料等信息。以下關于數據隱私和安全的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.采用加密技術對患者數據進行加密存儲和傳輸，確保數據不被泄露B.允許醫(yī)療數據在未經患者同意的情況下用于研究和開發(fā)新的診斷模型C.忽略數據隱私和安全問題，優(yōu)先考慮系統(tǒng)的診斷準確性D.將患者數據存儲在公共云服務上，以降低存儲成本13、在人工智能的模型訓練中，數據預處理是重要的環(huán)節(jié)。假設要訓練一個用于圖像識別的模型，以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據清洗可以去除噪聲和異常值，提高數據質量B.數據增強可以通過旋轉、縮放等操作增加數據的多樣性C.數據歸一化可以將數據的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓練和收斂D.數據預處理對模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進行模型訓練14、強化學習在機器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于強化學習在該場景中的描述，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，從而調整自己的行為策略B.設計合理的獎勵函數對于機器人的學習效果至關重要C.強化學習可以使機器人快速適應新的環(huán)境和任務，無需重新訓練D.機器人在學習過程中可能會經歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠學會行走15、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調，就能適應新的任務，無需額外的訓練數據B.預訓練模型的參數固定，不能根據任務需求進行調整和優(yōu)化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優(yōu)的效果16、在人工智能的文本生成任務中，假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經能夠生成與人類寫作水平相當的文章17、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發(fā)一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結果B.神經網絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結合統(tǒng)計方法和神經網絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結構和語義D.機器翻譯的質量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關18、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(xiàn)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19、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）具有強大的生成能力。假設使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，哪一項是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.GAN可以學習到數據的分布特征，從而生成新的、與真實數據相似的樣本C.GAN生成的圖像在質量和真實性上可以與真實拍攝的圖像完全無法區(qū)分D.調整GAN的網絡結構和訓練參數可以影響生成圖像的效果20、在強化學習中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態(tài)價值B.動作價值C.策略D.獎勵21、在人工智能的情感計算領域，除了文本和語音，面部表情的分析也具有重要意義。假設要開發(fā)一個能夠實時分析人類面部表情來推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下哪種方法在準確性和實時性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計算機視覺的方法B.基于深度學習的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當22、人工智能在教育領域有潛在的應用，例如個性化學習系統(tǒng)。假設要為學生提供個性化的學習路徑，以下哪種數據對于系統(tǒng)的設計最為關鍵？（）A.學生的考試成績B.學生的學習時間C.學生的學習風格和偏好D.學校的課程設置23、人工智能中的情感計算旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設我們要開發(fā)一個能夠根據用戶的語音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關于情感計算的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機器學習算法C.情感計算的準確性完全取決于數據的質量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結合了語音、文本、面部表情等多種信息源24、在機器學習中，監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習是兩種主要的學習方式?？紤]一個場景，我們有大量未標記的圖像數據，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結構。以下哪種機器學習方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸25、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關重要。假設要訓練一個大規(guī)模的深度學習模型，需要快速處理海量的數據。以下哪種硬件架構或設備在加速模型訓練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在采購決策和成本控制中的應用。2、（本題5分）說明人工智能中的可解釋性問題。3、（本題5分）簡述語音識別技術的原理和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）談談人工智能在智能財務管理預算編制中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個利用人工智能進行寵物健康監(jiān)測的案例，包括生理數據監(jiān)測和疾病預警。2、（本題5分）考察某智能漁業(yè)資源管理系統(tǒng)中人工智能的魚類數量監(jiān)測和捕撈策略制定。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能繪畫風格模仿系統(tǒng)，分析其如何學習和模仿特定的繪畫風格。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂作品消費者反饋收集系統(tǒng)，討論其如何收集消費者的反饋意見。5、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視劇本情節(jié)生成系統(tǒng)，分析其如何生成新穎的劇本情節(jié)。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使