江西師范大學科學技術學院《神經網絡與深度學習》2023-2024學年第二學期期末試卷

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2023-2024學年第二學期期末試卷院(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30個小題，每小題1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、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現病變。假設要評估一個深度學習模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個指標是最重要的？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性2、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結合使用以提高分割效果3、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結構。假設我們要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜的說法，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關系B.構建知識圖譜不需要領域專家的參與C.可以通過知識圖譜進行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易4、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務。假設我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望5、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多值得關注的問題。假設人工智能系統(tǒng)在招聘過程中被用于篩選候選人，以下關于這種應用的說法，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.可能會因為數據偏差導致某些群體受到不公平對待C.其決策結果應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6、在人工智能的語音合成領域，假設要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關于語音合成技術的描述，正確的是：（）A.參數合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學習的語音合成模型可以同時實現高質量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達只能通過調整語音的音調來實現7、在人工智能的模型評估中，假設已經有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數據集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調整超參數，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數據量C.只在訓練集上訓練模型，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，以確保結果的可靠性8、在人工智能的農業(yè)應用中，精準農業(yè)可以通過傳感器和數據分析實現對農作物的精細化管理。假設要根據土壤濕度和氣象數據決定灌溉量，以下哪個技術環(huán)節(jié)是最關鍵的？（）A.數據的采集和傳輸B.數據分析和建模C.灌溉設備的控制D.傳感器的校準9、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術，旨在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要聯合訓練一個人工智能模型，但又不希望共享各自的數據。那么，聯邦學習是如何實現這一目標的？（）A.將所有數據集中到一個中心服務器進行訓練B.每個機構只上傳模型參數，在云端進行聚合C.通過加密技術直接共享原始數據進行訓練D.不需要數據交互，各自獨立訓練模型10、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用11、當利用人工智能進行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數據來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數據和情感分析B.新聞評論數據和主題建模C.網絡搜索數據和趨勢預測D.以上都是12、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。以下哪種技術或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關鍵的？（）A.構建大規(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，只根據問題的關鍵詞生成回復13、在人工智能的情感分析任務中，假設要分析一段文本所表達的情感傾向，以下關于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀，但準確性較低，容易受到語境影響B(tài).基于機器學習的情感分析方法需要大量的標注數據，且模型訓練時間長C.深度學習的情感分析模型能夠自動學習文本的特征，無需人工設計特征D.以上方法在情感分析任務中都有各自的優(yōu)勢和局限性14、在人工智能的對話系統(tǒng)中，假設需要根據用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環(huán)神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM）捕捉序列信息B.只關注當前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統(tǒng)計分析D.隨機生成回復，不依賴上下文15、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數據隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習中，各機構的數據需要集中到一個中心服務器進行統(tǒng)一訓練B.聯邦學習能夠在不共享原始數據的情況下實現模型的協同訓練C.聯邦學習只適用于小規(guī)模的數據和簡單的模型結構D.聯邦學習過程中不存在數據安全和隱私泄露的風險16、在人工智能的語音合成任務中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術或方法是關鍵的？（）A.基于深度學習的語音合成模型，學習語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音17、在人工智能的語音合成任務中，假設要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關于模型訓練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數據進行訓練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結合聲學模型和語言模型，提高語音合成的質量18、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰(zhàn)。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規(guī)需要隨著技術發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任19、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設要解釋一個深度學習模型的決策過程和輸出結果，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的內部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術只能展示模型的結構，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應用沒有太大意義，只要模型性能好就行20、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21、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數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習策略函數，輸出動作的概率分布C.基于值函數的方法和基于策略的方法不能結合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點，在不同的應用場景中表現不同22、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應用可以改善交通流量和安全性。假設要開發(fā)一個能夠實時優(yōu)化交通信號燈的系統(tǒng)，以下關于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關鍵的？（）A.只考慮當前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設置交通信號燈，不進行實時調整D.忽略行人的需求，只關注車輛的通行23、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于獎勵函數的設計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性24、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的研究方向。假設要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進行高質量翻譯的系統(tǒng)。以下關于機器翻譯技術的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于規(guī)則的機器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進行翻譯B.統(tǒng)計機器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計分析來學習翻譯模式C.神經機器翻譯利用深度神經網絡模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結果D.現有的機器翻譯技術已經能夠完美處理各種領域和文體的文本，無需人工干預和修正25、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數據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確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數據增強操作，如翻轉、旋轉、縮放圖像B.使用更復雜的神經網絡架構，增加層數和參數C.只使用高質量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數據的數量，以加快訓練速度26、人工智能中的聯邦學習技術旨在保護數據隱私的同時實現模型訓練。假設多個機構想要聯合訓練一個人工智能模型，同時保護各自的數據隱私，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習可以在不共享原始數據的情況下，直接合并各機構的模型參數進行訓練B.聯邦學習過程中不存在通信開銷和安全風險C.采用加密技術和模型參數交換的方式，聯邦學習能夠在保護數據隱私的前提下協同訓練模型D.聯邦學習只適用于小規(guī)模的數據和簡單的模型，對于大規(guī)模和復雜的任務不適用27、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設的規(guī)則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響28、人工智能在語音識別領域取得了重大進展。假設要開發(fā)一個能夠實時將語音轉換為文字的系統(tǒng)，以下關于語音識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.聲學模型用于分析語音的聲學特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經網絡在語音識別中能夠提高識別準確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達到100%的準確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數據進行訓練，可以提升系統(tǒng)的適應性29、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關重要。假設要解決一個復雜的優(yōu)化問題。以下關于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應用中的數據特點和計算環(huán)境無關30、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機自動進行邏輯推理。假設要開發(fā)一個能夠自動證明數學定理的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識的表示和編碼D.計算資源的需求二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用量子遺傳算法優(yōu)化一個組合優(yōu)化問題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作，展示優(yōu)化結果。2、（本題5分）運用Python的Scikit-learn庫，實現層次聚類算法對客戶細分問題進行處理。通過可視化聚類結果，為客戶細分提供決策支持。3、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現線性判別分析（LDA）對數據集進行降維和分類，比較與主成分分析（PCA）的效果。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現支持向量回歸（SVR）算法對時間序列數據進行預測。通過調整核函數和超參數，提高預測的準確性。5、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現IsolationForest算法對異常數據