新疆农业大学科学技术学院《深度学习与机器视觉应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页新疆农业大学科学技术学院《深度学习与机器视觉应用》

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15个小题，每小题1分，共15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、在人工智能的智能客服应用中，需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样，包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率，以下哪种技术或策略是重要的？（）A.建立大规模的问题库和标准答案B.运用自然语言生成技术生成回答C.引导用户提出更简单的问题D.对复杂问题直接拒绝回答2、在人工智能的优化算法中，随机梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假设在训练一个深度学习模型时，发现模型收敛速度较慢。以下哪种改进的SGD变种或优化策略能够加快模型的收敛速度，同时避免陷入局部最优解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略结合使用3、人工智能在工业生产中的质量检测环节具有应用价值。假设一个工厂要利用人工智能检测产品缺陷，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.通过图像分析和机器学习算法，自动识别产品表面的缺陷B.可以对大量的检测数据进行学习，不断提高缺陷检测的准确率C.人工智能检测系统能够完全取代人工检测，不需要人工复检D.结合深度学习模型和传统图像处理技术，提高检测的可靠性4、人工智能在农业领域的应用包括作物监测、病虫害预测等。假设要利用人工智能技术预测农作物的病虫害发生情况，以下关于农业领域人工智能应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠气象数据就能准确预测农作物的病虫害发生B.人工智能在农业中的应用成本过高，不具有实际推广价值C.综合考虑农作物的生长环境、图像数据和历史病虫害信息等，可以提高病虫害预测的准确性D.农业领域的数据质量和多样性对人工智能应用的效果没有影响5、人工智能中的模型压缩技术可以减少模型的参数数量和计算量。假设要在移动设备上部署一个深度学习模型，以下哪种模型压缩方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上都有可能6、自然语言处理是人工智能的重要研究方向之一。假设要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，以下关于自然语言处理在该系统中的应用描述，哪一项是不准确的？（）A.词法分析、句法分析和语义理解等技术有助于理解用户输入的问题B.机器翻译技术可以将用户的问题翻译成其他语言，以便更好地处理C.利用大规模的语料库和预训练模型，可以提高回答的准确性和合理性D.自然语言处理技术能够完美理解人类语言的所有含义和语境，不会出现误解7、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术，旨在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要联合训练一个人工智能模型，但又不希望共享各自的数据。那么，联邦学习是如何实现这一目标的？（）A.将所有数据集中到一个中心服务器进行训练B.每个机构只上传模型参数，在云端进行聚合C.通过加密技术直接共享原始数据进行训练D.不需要数据交互，各自独立训练模型8、在人工智能的图像生成领域，例如生成逼真的艺术作品或虚拟场景，以下哪种技术的发展起到了关键作用？（）A.生成对抗网络B.自编码器C.变分自编码器D.玻尔兹曼机9、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。假设一个医院要引入人工智能辅助诊断系统来检测癌症。以下关于该应用的描述，哪一项是错误的？（）A.能够提高诊断的准确性和效率，减少漏诊和误诊的情况B.可以与医生的经验和判断相结合，提供更全面的诊断依据C.人工智能诊断系统可以完全取代病理医生的工作，独立做出诊断结论D.需要经过严格的临床试验和验证，确保其安全性和有效性10、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。以下关于人工智能算法的叙述，不正确的是（）A.不同的算法适用于不同的问题和数据特点，需要根据具体情况进行选择B.算法的优化可以提高计算效率和模型性能，例如通过调整参数、使用更高效的计算框架等C.新的算法不断涌现，但传统的算法在某些情况下仍然具有不可替代的优势D.一旦选择了一种算法，就不能再进行更改和优化，否则会影响模型的稳定性11、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个人工智能系统被用于招聘决策，以下关于这种应用可能带来的问题，正确的是：（）A.人工智能系统能够完全消除招聘中的人为偏见，保证公平公正B.由于数据偏差和算法不透明，可能导致不公平的招聘结果和歧视C.企业无需对人工智能招聘系统的决策负责，因为是算法自动做出的决策D.人工智能招聘系统不会对求职者的个人隐私造成任何威胁12、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述，不正确的是（）A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果，增强信任B.一些复杂的深度学习模型，如深度神经网络，往往具有较低的可解释性C.为了提高模型的可解释性，可以采用特征重要性分析、可视化等方法D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的，不存在优先级的差异13、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型的性能至关重要。假设我们训练了一个分类模型，以下哪个评估指标在类别不平衡的情况下可能不太适用？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.混淆矩阵14、人工智能中的模型压缩技术用于减少模型的参数和计算量。假设要在资源受限的设备上部署一个大型的神经网络模型，以下关于模型压缩的描述，正确的是：（）A.剪枝技术通过删除不重要的神经元和连接来压缩模型，不会影响模型性能B.量化技术将模型的参数从浮点数转换为整数，会导致较大的精度损失C.知识蒸馏将复杂模型的知识转移到简单模型中，但效果不如直接使用复杂模型D.模型压缩技术会牺牲一定的模型性能，但可以显著提高模型的部署效率15、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.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释金融领域中人工智能的作用。2、（本题5分）解释人工智能在智能营销活动策划中的策略。3、（本题5分）简述沙普利值在特征重要性评估中的应用。4、（本题5分）解释人工智能的主要研究领域。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个多层LSTM网络，用于对语音信号进行情感识别，评估模型在不同数据集上的泛化能力。2、（本题5分）使用Python的Keras库，构建一个深度信念网络（DBN）模型，对音频数据进行分类。分析不同的网络层数和节点数量对分类性能的影响。3、（本题5分）使用PyTorch框架，构建一个卷积神经网络（CNN）模型来识别MNIST手写数字数据集。对图像数据进行增强操作，如翻转、旋转等，使用随机梯度下降（SGD）优化器训练模型，并绘制训练过程中的损失曲线和准确率曲线。4、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对农产品的品质检测和分级，如水果的成熟度、蔬菜的新鲜度等。对农产品的图像进行分析，提取品质特征，训练模型并在实际检测中评估分级的准确性和效率。5、（本题5分）在PyTorch中，构建一个基于Transformer架构的语言翻译模型，将一种语言翻译成另一种语言。使用大规模的平行语料库进行训练，评估翻译的准确性和流畅性，并与传统的机器翻译方法进行比较。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）考察一个基于人工智能