香港中文大学（深圳）《深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页香港中文大学（深圳）《深度学习》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在人工智能的发展过程中，算法的创新起着关键作用。假设我们要设计一种新的人工智能算法，以下关于算法设计的原则，哪一项是不正确的？（）A.高效性B.可扩展性C.复杂性优先D.创新性2、在人工智能的发展趋势中，边缘计算与人工智能的结合越来越受到关注。假设我们要在物联网设备上实现实时的人工智能推理，以下关于边缘计算与人工智能融合的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以减少数据传输延迟，提高响应速度B.能够降低对云计算中心的依赖C.边缘设备的计算能力足以处理所有复杂的人工智能任务D.需要考虑能源消耗和设备成本等因素3、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（）A.只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯B.在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行C.应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用D.人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑4、人工智能在自动驾驶领域有重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于自动驾驶中的人工智能决策的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车的决策完全依赖于预先设定的规则和算法，不具备自主学习和适应能力B.复杂的交通环境和意外情况不会对自动驾驶汽车的决策造成困难，因为其具有完美的感知和预测能力C.自动驾驶汽车在决策时需要综合考虑多种因素，如交通规则、行人行为和车辆状态等D.人类驾驶员的干预对自动驾驶汽车的决策没有任何帮助，反而可能导致系统混乱5、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6、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术手段。以下关于迁移学习的描述，不正确的是（）A.迁移学习可以利用已有的预训练模型和知识，在新的任务和数据上进行微调B.迁移学习能够减少新任务中的数据标注工作量和训练时间C.迁移学习只能在相似的领域和任务中应用，无法跨越不同的领域D.合理运用迁移学习可以提高模型的泛化能力和性能7、在人工智能的智能推荐系统中，冷启动问题是指在新用户或新物品加入时缺乏足够的历史数据进行准确推荐。假设要解决一个新上线电商平台的冷启动问题，以下哪种策略最为有效？（）A.基于内容的推荐B.基于热门商品的推荐C.基于用户社交关系的推荐D.以上策略结合使用8、人工智能中的智能搜索算法常用于解决复杂的优化问题。假设我们要在一个大规模的状态空间中寻找最优解，例如在物流配送中规划最优的路线。以下哪种智能搜索算法在处理这类问题时可能具有优势？（）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.模拟退火算法D.回溯算法9、当利用人工智能进行语音合成，使合成的语音听起来更加自然和富有情感，以下哪种方法可能是重点研究和改进的方向？（）A.改进声学模型B.优化韵律模型C.提升文本分析精度D.以上都是10、在人工智能的知识图谱构建中，例如整合多个领域的知识并建立关联，以下哪种方法和工具可能是常用的？（）A.本体论和语义网技术B.信息抽取和实体识别C.关系抽取和图数据库D.以上都是11、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12、在人工智能的语音情感识别中，以下哪个特征对于准确判断情感可能最具挑战性？（）A.语音的语调B.语音的语速C.说话人的口音D.背景噪音13、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇结构清晰、逻辑连贯的文章。以下哪种方法能够有助于提高生成文章的质量？（）A.引入先验知识和约束，指导生成过程B.完全依靠模型的随机输出，不进行任何引导C.减少生成的文本长度，降低复杂性D.不考虑语法和逻辑，只关注内容的丰富性14、在人工智能的模型训练中，过拟合和欠拟合是常见的问题。假设正在训练一个用于预测房价的人工智能模型，以下关于过拟合和欠拟合的描述，正确的是：（）A.过拟合是指模型在训练数据上表现差，在新数据上表现好；欠拟合则相反B.模型越复杂，越不容易出现过拟合问题，因此应该尽量增加模型的复杂度C.正则化技术可以有效地防止过拟合，而增加训练数据量可以解决欠拟合问题D.过拟合和欠拟合只与模型的架构有关，与数据和训练过程无关15、在人工智能的文本分类任务中，除了传统的机器学习算法，深度学习方法也取得了很好的效果。以下关于文本分类中深度学习方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以自动学习文本的特征表示B.对于长文本的处理能力优于短文本C.不需要进行特征工程D.训练数据量越大，效果一定越好16、人工智能在金融领域的应用包括风险评估、欺诈检测等。假设一家银行要利用人工智能进行客户信用评估。以下关于人工智能在金融领域应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析客户的交易记录、信用历史等多维度数据来评估信用风险B.人工智能模型能够自适应地学习和更新，以适应不断变化的金融市场环境C.人工智能的决策结果完全可靠，不需要人类专家的监督和审核D.可以帮助金融机构降低成本，提高风险控制的准确性和效率17、人工智能中的机器翻译是一项具有挑战性的任务。假设我们要将一段中文文本翻译成英文，以下关于机器翻译的挑战，哪一项是不正确的？（）A.词汇的多义性B.语法结构的差异C.文化背景的不同D.机器翻译的质量已经超越了人类翻译18、在人工智能的自然语言生成任务中，需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（）A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道B.仅仅依靠语言模型的概率预测，不考虑语义和上下文信息，也能生成高质量的文本C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据，并结合语义理解和规划，可以生成较为准确和流畅的新闻报道D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁，能够生成通用的文本19、人工智能在智能推荐系统中发挥着重要作用。例如，电商平台通过分析用户的购买历史和浏览行为为用户推荐商品。以下关于智能推荐系统的描述，哪一项是不正确的？（）A.推荐系统可以基于用户的协同过滤进行推荐B.推荐系统只考虑用户的近期行为，忽略历史行为C.推荐系统可以结合内容过滤和协同过滤提高推荐效果D.推荐系统需要不断更新和优化以适应用户兴趣的变化20、人工智能中的智能客服可以回答用户的各种问题。假设我们要评估一个智能客服的性能，以下关于评估指标的说法，哪一项是不正确的？（）A.回答的准确性B.响应的速度C.语言的优美程度D.能够解决问题的复杂程度二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述人工智能在农业中的发展前景。2、（本题5分）解释人工智能在智能营销个性化推荐中的策略。3、（本题5分）解释人工智能在质量控制和检测中的方法。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能物流包装优化系统，探讨其如何根据货物特性选择合适包装材料和方式。2、（本题5分）研究一个基于人工智能的魔术道具创新设计系统，分析其创意和实用性。3、（本题5分）研究一个利用人工智能进行舆情监测和分析的系统，分析其如何捕捉公众意见和趋势。4、（本题5分）剖析一个利用人工智能进行股票市场预测的尝试，讨论其可靠性和局限性。5、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能摄影后期处理建议系