新疆第二醫(yī)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)應(yīng)用基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)新疆第二醫(yī)學(xué)院

《深度學(xué)習(xí)應(yīng)用基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能中的聚類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。以下關(guān)于聚類(lèi)算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法是一種常見(jiàn)的聚類(lèi)算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類(lèi)算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分等應(yīng)用C.不同的聚類(lèi)算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場(chǎng)景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇D.聚類(lèi)結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響2、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度，以下哪個(gè)方面的考慮可能是至關(guān)重要的？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是3、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問(wèn)題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動(dòng)化取代，從而引發(fā)社會(huì)就業(yè)問(wèn)題B.人工智能在決策過(guò)程中可能存在偏見(jiàn)和不公平，例如在信用評(píng)估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問(wèn)題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會(huì)問(wèn)題的考慮4、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)？（）A.基于注意力機(jī)制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開(kāi)頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語(yǔ)句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段5、在人工智能的音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂(lè)作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂(lè)風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類(lèi)音樂(lè)家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂(lè)可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)6、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型，以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用7、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量，以下哪個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準(zhǔn)8、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問(wèn)題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)9、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠理解人類(lèi)情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識(shí)別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語(yǔ)言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是10、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準(zhǔn)確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量11、在人工智能的教育應(yīng)用中，個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)這樣的系統(tǒng)，需要準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的知識(shí)水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評(píng)估方法和模型在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)方面最為準(zhǔn)確和有效？（）A.基于標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的評(píng)估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)評(píng)估C.教師的主觀評(píng)價(jià)D.同學(xué)之間的相互評(píng)價(jià)12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的學(xué)習(xí)方式?？紤]一個(gè)場(chǎng)景，我們有大量未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.邏輯回歸13、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)輔助診斷疾病，同時(shí)要確?；颊邤?shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制機(jī)制D.以上方法綜合運(yùn)用14、假設(shè)在一個(gè)智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實(shí)時(shí)交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬15、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論，以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性?？紤]到語(yǔ)言的復(fù)雜性和多義性，以及評(píng)論中可能存在的諷刺、反語(yǔ)等情況，以下哪種方法在進(jìn)行情感分析時(shí)更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過(guò)查找情感詞來(lái)判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來(lái)判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行建模D.人工閱讀和判斷，確保準(zhǔn)確性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明人工智能在廣告和營(yíng)銷(xiāo)中的精準(zhǔn)策略。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诠?yīng)鏈管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋組合優(yōu)化問(wèn)題的類(lèi)型和算法。4、（本題5分）解釋人工智能中的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)問(wèn)題。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的文本生成模型，能夠生成連貫、有邏輯的文章。研究不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和超參數(shù)對(duì)生成文本質(zhì)量的影響，評(píng)估生成文本的語(yǔ)法正確性和語(yǔ)義合理性。2、（本題5分）在Python中，運(yùn)用和聲搜索算法優(yōu)化一個(gè)約束優(yōu)化問(wèn)題。定義和聲的生成和更新方式，展示算法的求解過(guò)程。3、（本題5分）借助OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)和分割。處理CT、MRI等圖像數(shù)據(jù)，標(biāo)記出病變的位置和范圍，評(píng)估分割結(jié)果的準(zhǔn)確性和臨床應(yīng)用價(jià)值。4、（本題5分）運(yùn)用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于變分自編碼器（VAE）的異常檢測(cè)模型，用于檢測(cè)工業(yè)設(shè)備的故障。5、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音合成模型，生成具有不同情感和風(fēng)格的語(yǔ)音。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)基于人工智