重庆财经学院《智能数据可视化技术》2022-2023学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页重庆财经学院

《智能数据可视化技术》2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型训练。假设多个机构想要联合训练一个人工智能模型，同时保护各自的数据隐私，以下关于联邦学习的描述，正确的是：（）A.联邦学习可以在不共享原始数据的情况下，直接合并各机构的模型参数进行训练B.联邦学习过程中不存在通信开销和安全风险C.采用加密技术和模型参数交换的方式，联邦学习能够在保护数据隐私的前提下协同训练模型D.联邦学习只适用于小规模的数据和简单的模型，对于大规模和复杂的任务不适用2、强化学习是人工智能中的一种学习方法，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走而不摔倒。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励来调整自己的行为策略B.强化学习需要大量的试验和错误来找到最优策略，计算成本较高C.可以用于解决连续动作空间和高维度状态空间的问题D.强化学习不需要对环境有任何先验知识，完全依靠随机探索来学习3、在人工智能的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下关于情感分析的描述，正确的是：（）A.仅仅依靠关键词匹配就能够准确判断文本的情感倾向B.深度学习模型在情感分析中总是比传统的机器学习方法更准确C.考虑文本的上下文、语义和语法结构等多方面信息，能够提高情感分析的准确性D.情感分析的结果不受文本的语言风格和表达方式的影响4、在人工智能的发展中，模型压缩和优化技术有助于在资源受限的设备上部署模型。假设要将一个大型的人工智能模型部署到移动设备上，以下关于模型压缩和优化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法减少模型的参数数量和计算量B.模型压缩可能会导致一定程度的性能损失，但可以通过优化算法来弥补C.模型压缩和优化只适用于深度学习模型，对传统机器学习模型无效D.需要在模型性能和资源消耗之间进行平衡，找到最优的解决方案5、图像识别是人工智能的一个重要应用领域。假设一个安防系统需要通过摄像头实时识别出特定的人物或物体。以下关于图像识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.深度学习算法在图像识别中表现出色，能够自动学习图像的特征B.图像识别系统需要大量的标注数据进行训练，以提高识别准确率C.图像的光照、角度和背景变化等因素会对识别结果产生较大影响D.一旦图像识别模型训练完成，就无需再进行更新和改进，可以一直准确识别各种新的图像6、在人工智能的模型评估中，除了准确率和召回率等常见指标，以下哪种指标对于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，综合考虑准确率和召回率B.均方误差，用于回归问题C.混淆矩阵，详细展示分类结果D.以上都是7、在一个利用人工智能进行智能物流配送的系统中，为了实现高效的路径规划和车辆调度，以下哪种算法和技术可能会被运用？（）A.遗传算法B.蚁群算法C.模拟退火算法D.以上都是8、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇连贯且有逻辑的文章，以下关于模型训练的策略，哪一项是不正确的？（）A.使用预训练的语言模型，并在特定任务上进行微调B.从简单的句子生成开始，逐渐过渡到复杂的文章生成C.不使用任何先验知识或语言规则，完全依靠数据驱动的学习D.引入对抗训练，提高生成文本的质量和多样性9、人工智能中的知识图谱用于表示实体之间的关系和知识。假设一个知识图谱被用于智能问答系统，以下关于知识图谱的描述，正确的是：（）A.知识图谱中的知识是固定不变的，不能进行更新和扩展B.知识图谱能够自动从大量文本中抽取知识，无需人工干预C.可以通过知识图谱的推理功能发现隐藏的知识和关系D.知识图谱只适用于特定领域的知识表示，通用性较差10、在人工智能的发展中，模型的评估指标至关重要。以下关于人工智能模型评估指标的描述，不准确的是（）A.准确率、召回率和F1值常用于分类任务的评估B.均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）常用于回归任务的评估C.评估指标的选择只取决于数据的类型，与具体的应用场景无关D.可以结合多个评估指标来全面评估模型的性能11、在人工智能的图像生成领域，生成对抗网络（GAN）取得了令人瞩目的成果。假设要生成逼真的艺术画作，同时具有独特的风格和创造力。以下哪种改进的GAN架构或训练方法能够更好地实现这一目标？（）A.条件GANB.循环GANC.自监督GAND.以上方法结合使用12、生成对抗网络（GAN）是一种新兴的人工智能技术。假设要使用GAN生成逼真的图像。以下关于生成对抗网络的描述，哪一项是不准确的？（）A.GAN由生成器和判别器组成，两者通过对抗训练不断优化B.生成器负责生成假样本，判别器负责判断样本的真假C.GAN可以生成具有高度创造性和多样性的新数据D.GAN的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题13、人工智能中的迁移学习技术可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下哪种迁移学习策略最有可能取得较好的效果？（）A.直接使用原模型进行预测B.微调原模型的部分层C.重新训练一个新的模型D.对原模型进行压缩14、人工智能中的情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下哪种方法可能不太适用？（）A.基于词典的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.基于人工判断的方法15、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成和数据增强等方面表现出色。假设要使用GAN生成逼真的人脸图像，以下关于GAN的描述，正确的是：（）A.GAN的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题B.生成器和判别器的能力不需要平衡，只要其中一个强大就能生成好的图像C.GAN可以通过不断的对抗训练，学习到真实数据的分布，从而生成逼真的新样本D.GAN只能用于图像生成，不能应用于其他领域的数据生成二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）谈谈人工智能在智能招聘人才匹配中的策略。2、（本题5分）谈谈聚类算法在数据分析中的作用。3、（本题5分）解释人工智能在智能设备预防性维护中的方法。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的Scikit-learn库，实现支持向量机（SVM）算法对鸢尾花数据集进行分类，并通过调整核函数和参数来优化分类效果，比较不同设置下的性能。2、（本题5分）运用深度学习框架构建一个图像分类模型，对卫星图像进行分类，如土地利用类型分类。3、（本题5分）利用Scikit-learn中的岭回归算法，对传感器网络中的数据进行回归分析，预测环境参数的变化。分析数据的噪声和相关性对模型性能的影响，评估模型在不同环境条件下的预测精度和可靠性。4、（本题5分）借助强化学习算法，如Q-learning或DeepQ-Network，实现一个简单的游戏环境（如迷宫游戏）的智能体，让其通过学习找到最优策略。5、（本题5分）运用深度学习框架构建一个自然语言翻译模型，提高翻译