廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《人工智能與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、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、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2、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無(wú)需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用3、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí)，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無(wú)法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能4、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛(ài)好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績(jī)，了解其知識(shí)掌握程度D.通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好5、在人工智能的決策樹(shù)算法中，當(dāng)進(jìn)行特征選擇來(lái)構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹(shù)？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機(jī)選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征6、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對(duì)于具有特定領(lǐng)域知識(shí)的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語(yǔ)料庫(kù)B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識(shí)C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是7、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通流量和識(shí)別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測(cè)和分類車輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場(chǎng)景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)算法D.光流法8、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個(gè)招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡(jiǎn)歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行篩選B.算法的決策過(guò)程對(duì)用戶不可見(jiàn)C.算法對(duì)不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)9、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率10、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說(shuō)法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)11、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問(wèn)題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問(wèn)題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法12、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷13、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯14、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法15、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)B.能夠?yàn)橥顿Y者提供個(gè)性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤，保障了金融交易的絕對(duì)安全D.金融機(jī)構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時(shí)，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能的定義和發(fā)展歷程。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茇?cái)務(wù)管理欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述決策樹(shù)算法的原理和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用PyTorch構(gòu)建一個(gè)知識(shí)圖譜補(bǔ)全模型，根據(jù)已有的知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)和部分節(jié)點(diǎn)信息，預(yù)測(cè)缺失的關(guān)系和節(jié)點(diǎn)。評(píng)估模型在不同領(lǐng)域知識(shí)圖譜上的補(bǔ)全效果和準(zhǔn)確性。2、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)K近鄰（KNN）算法對(duì)葡萄酒數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。調(diào)整K值并比較不同K值下的分類準(zhǔn)確率，使用網(wǎng)格搜索法尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的AdaBoost回歸算法，對(duì)股票價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。評(píng)估模型在不同市場(chǎng)條件下的適應(yīng)性。4、（本題5分）借助Python的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如SpaCy或NLTK，對(duì)大量的英文文本進(jìn)行情感分析。提取文本中的詞匯、語(yǔ)法和語(yǔ)義特征，使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性，并評(píng)估模型在不同領(lǐng)域文本上的泛化能力。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于生成具有特定藝術(shù)風(fēng)格的書(shū)法作品。通過(guò)引入風(fēng)格遷移技術(shù)，模仿不同書(shū)法家的風(fēng)格特點(diǎn)。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）以某智能民間藝術(shù)文化