浙江經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以實現(xiàn)家電的智能控制和自動化運(yùn)行，根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段，功能較為單一，無法滿足用戶的多樣化需求2、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥檢測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗證和監(jiān)管3、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，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化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮4、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理5、在人工智能的模型評估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗證集和測試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗證集和測試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)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(jié)果的可靠性6、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會導(dǎo)致較大的精度損失C.知識蒸餾將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到簡單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率7、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練8、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓(xùn)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(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是9、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn)，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，提供相應(yīng)的激勵和支持C.人工智能驅(qū)動的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色，實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)，創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗10、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，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11、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要12、人工智能中的知識圖譜技術(shù)可以將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式表示，為智能應(yīng)用提供豐富的語義信息。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關(guān)鍵？（）A.自然語言處理技術(shù)B.圖像識別技術(shù)C.音頻處理技術(shù)D.以上技術(shù)綜合運(yùn)用13、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)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(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)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(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響14、在一個利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對于實時處理和準(zhǔn)確識別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是15、在人工智能的圖像語義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的分割算法，降低計算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始圖像進(jìn)行分割二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能客服智能助手開發(fā)中的方法。2、（本題5分）簡述人工智能在智能質(zhì)量追溯中的技術(shù)。3、（本題5分）解釋人工智能在供應(yīng)商評估和選擇中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，運(yùn)用IsolationForest算法對一個工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常值檢測。通過對比不同的異常檢測算法，確定最適合該數(shù)據(jù)集的方法。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。3、（本題5分）運(yùn)用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于注意力機(jī)制的Transformer模型，對長文本進(jìn)行摘要生成，評估生成摘要的質(zhì)量。4、（本題5分）使用TensorFlow實現(xiàn)一個圖像風(fēng)格遷移模型，將一張普通圖像轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像。展示風(fēng)格遷移的過程和最終效果，調(diào)整參數(shù)以獲得更好的視覺效果。5、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準(zhǔn)確