同济大学浙江学院《机器学习及工程应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《机器学习及工程应用》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（）A.优先保护车内乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.基于最大多数人的利益进行决策D.这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则2、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的研究方向。假设要开发一个能够在多种语言之间进行高质量翻译的系统。以下关于机器翻译技术的描述，哪一项是不准确的？（）A.基于规则的机器翻译依靠人工编写的语法和词汇规则进行翻译B.统计机器翻译通过对大量双语语料的统计分析来学习翻译模式C.神经机器翻译利用深度神经网络模型，能够生成更自然流畅的翻译结果D.现有的机器翻译技术已经能够完美处理各种领域和文体的文本，无需人工干预和修正3、人工智能中的迁移学习可以利用已有的预训练模型来加速新任务的学习。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型迁移到医学图像分析任务中，以下关于迁移学习的步骤，哪一项是不准确的？（）A.冻结预训练模型的部分层，只训练特定任务相关的层B.直接在新的医学图像数据集上微调整个预训练模型C.对新的数据集进行数据增强，以增加数据的多样性D.分析预训练模型和新任务之间的差异，选择合适的迁移策略4、人工智能中的专家系统是一种基于知识的系统。假设有一个用于故障诊断的专家系统，需要将专家的知识和经验转化为系统的规则和推理机制。以下关于专家系统的描述，哪一项是不准确的？（）A.专家系统的性能取决于知识的准确性和完整性B.专家系统能够处理不确定性和模糊性的知识C.专家系统的开发需要大量的时间和专业知识D.专家系统一旦开发完成，就不需要进行更新和维护5、在人工智能的图像语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分配到不同的类别，例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样，以下哪种方法能够提高语义分割的精度？（）A.使用更高分辨率的图像进行训练B.采用简单的分割算法，降低计算复杂度C.忽略物体边界的像素，只关注主要区域D.不进行任何预处理，直接对原始图像进行分割6、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的计算资源，如GPU集群，可以加速模型的训练过程B.云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求C.算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关D.合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要7、当使用人工智能进行疾病诊断时，需要综合分析患者的各种临床数据，如症状、检查结果、病史等。假设这些数据来源多样、格式不统一，且存在一定的噪声和缺失值。在这种情况下，以下哪种方法能够更有效地处理和利用这些数据进行准确的诊断？（）A.数据清洗和预处理，去除噪声和填充缺失值B.直接使用原始数据进行诊断，不做任何处理C.只选择部分关键数据，忽略其他数据D.对数据进行简单的统计分析，不使用机器学习算法8、假设要开发一个能够在复杂环境中自主导航的智能机器人，例如在仓库中搬运货物，以下哪个模块对于机器人的决策和行动至关重要？（）A.环境感知模块B.路径规划模块C.运动控制模块D.以上都是9、在人工智能的研究中，模型的可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于预测股票价格的人工智能模型，但用户对模型的决策过程和结果缺乏理解和信任。以下哪种方法能够提高模型的可解释性，让用户更好地理解模型是如何做出预测的？（）A.绘制复杂的模型架构图B.提供特征重要性分析C.使用更多的隐藏层D.增加模型的参数数量10、在人工智能的应用于教育领域，个性化学习是一个重要的方向。假设我们要为学生提供个性化的学习路径推荐，以下关于个性化学习的说法，哪一项是不正确的？（）A.需要根据学生的学习历史和特点进行定制B.完全依赖人工智能算法，不需要教师的参与C.可以提高学生的学习效率和效果D.要考虑学生的兴趣和能力差异11、在人工智能的推荐系统中，为用户提供个性化的推荐服务。假设我们要构建一个电影推荐系统，以下关于推荐算法的选择，哪一项是不准确的？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.随机推荐D.混合推荐12、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。假设一个医疗人工智能系统被用于疾病诊断，它通过分析大量的医疗影像和患者数据来给出诊断建议。以下关于这种应用的描述，正确的是：（）A.该系统能够完全替代医生的诊断，因为其基于大数据的分析结果更准确B.医生仍需对系统的诊断结果进行最终判断和综合考量，因为存在数据偏差和模型局限性C.这种系统只适用于常见疾病的诊断，对于罕见病无能为力D.医疗人工智能系统的诊断结果不受数据质量和算法选择的影响13、在人工智能的发展历程中，机器学习算法起到了关键作用。假设我们要开发一个能够预测股票价格走势的模型，需要处理大量的历史交易数据和财务报表等信息。以下关于选择机器学习算法的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.选择简单直观的线性回归算法，因为其易于理解和解释B.采用复杂的深度学习算法，如卷积神经网络，以捕捉数据中的复杂模式C.运用决策树算法，其能够生成易于理解的规则D.随机选择一种算法，碰碰运气14、在人工智能的文本生成任务中，除了生成连贯的文字内容，还需要考虑语言的逻辑性和合理性。假设我们要生成一篇新闻报道，以下关于文本生成的说法，哪一项是正确的？（）A.可以完全依靠随机生成来创造新颖的内容B.语言模型的规模越大，生成的质量一定越高C.预训练语言模型结合微调可以提高生成效果D.不需要考虑语法和语义的约束15、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16、人工智能中的自动机器学习（AutoML）旨在自动化模型的选择和调优过程。假设一个企业没有专业的数据科学家，希望使用AutoML来构建模型。以下关于自动机器学习的描述，哪一项是错误的？（）A.AutoML可以自动搜索合适的算法、超参数和特征工程方法B.能够降低模型开发的门槛，使非专业人员也能构建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型总是优于由经验丰富的数据科学家手动构建的模型D.但仍需要一定的人工干预和监督，以确保模型的合理性和可靠性17、机器学习是人工智能的重要分支，其中监督学习是一种常见的学习方式。以下关于监督学习的描述，不正确的是（）A.监督学习需要有标记的训练数据，即输入数据和对应的期望输出B.常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等C.监督学习的目标是通过学习训练数据中的模式和规律，对新的未知数据进行准确的预测或分类D.监督学习只能处理数值型数据，对于文本、图像等非数值型数据无法处理18、在人工智能的语音合成任务中，要生成自然流畅且富有情感的语音。假设需要模拟不同人的声音特点和情感表达，以下哪种技术或方法是关键的？（）A.基于深度学习的语音合成模型，学习语音特征B.使用固定的语音模板，进行简单组合C.随机生成语音的音调和语速D.不考虑情感因素，只生成清晰的语音19、人工智能在教育领域的应用逐渐兴起。假设要开发一个智能辅导系统，以下关于这种系统的描述，正确的是：（）A.智能辅导系统能够根据每个学生的学习进度和特点，提供个性化的学习方案B.智能辅导系统可以完全取代教师的作用，学生无需与教师进行交流C.智能辅导系统的效果只取决于系统的功能，与学生的学习态度和习惯无关D.智能辅导系统不需要考虑教育伦理和学生隐私保护问题20、在自然语言处理中，词向量表示是基础技术之一。假设要对大量文本进行处理和分析。以下关于词向量的描述，哪一项是不准确的？（）A.词向量可以将单词转换为数值向量，便于计算机处理和计算B.常见的词向量模型有One-Hot编码、Word2Vec和GloVe等C.词向量的维度越高，表达能力越强，但计算和存储成本也越高D.词向量一旦生成就固定不变，不能根据新的文本数据进行更新和优化二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）说明人工智能在社会发展战略规划和路径选择中的应用。2、（本题5分）简述人工智能中的优化问题和求解方法。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。4、（本题5分）解释人工智能在国际贸易和金融监管中的应用。5、（本题5分）简述人工智能在项目管理中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究一个基于人工智能的化妆品市场需求预测模型，评估其预测精度和影响因素。2、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐制作资源管理系统，讨论其如何优化音乐制作资源的配置。3、（本题5分）以某智能乐器调音系统为例，探讨人工智能在音准调整和音色优化中的作用。4、（本题5分）分析一个基于人工智能的智能家居控制系统，如灯光、温度和家电的自动化管理，探讨其用户体验和节能效果。5、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能航空订票系统，分析其如何预测票价和提供最优订票方案。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题1