抚州幼儿师范高等专科学校《深度学习应用基础》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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、强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设有一个机器人需要通过学习在复杂的环境中行走，并且根据行走的效果获得奖励或惩罚。以下关于强化学习的描述，哪一项是不准确的？（）A.智能体通过不断尝试和错误来改进策略B.奖励信号对于智能体的学习至关重要C.强化学习不需要对环境进行建模D.智能体的最终目标是最大化累积奖励2、知识图谱是人工智能中用于表示知识和关系的一种技术。假设一个智能问答系统基于知识图谱来回答用户的问题。以下关于知识图谱的描述，哪一项是错误的？（）A.知识图谱将实体、关系和属性以图的形式组织起来，便于知识的表示和查询B.可以通过从大量文本中自动抽取信息来构建知识图谱C.知识图谱中的知识是固定不变的，一旦构建完成就无需更新D.结合自然语言处理技术，能够实现基于知识图谱的智能问答和推理3、在人工智能的语音识别任务中，需要克服许多挑战。假设要开发一个能够在嘈杂环境中准确识别语音的系统，以下关于解决噪声问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用麦克风阵列技术，对多个麦克风采集的信号进行处理，增强有用信号，抑制噪声B.采用深度学习中的降噪自编码器，对输入的语音信号进行预处理，去除噪声C.完全忽略噪声，只关注语音的关键特征D.利用语音增强算法，提高语音的信噪比4、在人工智能的自动驾驶伦理问题中，例如在面临不可避免的事故时如何做出决策，以下哪种思考角度和原则可能是需要被考虑的？（）A.功利主义原则B.道义论原则C.权利主义原则D.以上都是5、在人工智能的研究中，可解释性是一个重要的问题。假设我们训练了一个复杂的深度学习模型用于医疗诊断，但是其决策过程难以理解。那么，以下关于模型可解释性的说法，哪一项是不正确的？（）A.可解释性对于建立用户信任至关重要B.一些可视化技术可以帮助理解模型的内部工作机制C.为了追求高精度，模型的可解释性可以被牺牲D.可解释性有助于发现模型可能存在的偏差和错误6、在人工智能的异常检测任务中，例如检测网络中的异常流量或金融交易中的欺诈行为。假设正常数据的模式较为复杂，而异常数据相对较少且具有多样性。以下哪种方法在这种情况下更适合进行异常检测？（）A.基于统计的方法，设定阈值判断异常B.无监督学习方法，自动发现异常模式C.监督学习方法，使用有标注的异常数据进行训练D.人工检查所有数据，识别异常7、在人工智能的图像识别模型中，假设需要提高模型对不同光照条件下图像的鲁棒性。以下哪种数据增强方法可能有效？（）A.随机改变图像的亮度和对比度B.对图像进行裁剪和缩放C.旋转图像一定角度D.以上都是8、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机自动进行逻辑推理。假设要开发一个能够自动证明数学定理的系统，以下哪个挑战是最难以克服的？（）A.定理的复杂性B.推理规则的选择C.知识的表示和编码D.计算资源的需求9、在强化学习中，“Q-learning”算法通过估计什么来进行决策？（）A.状态价值B.动作价值C.策略D.奖励10、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段，以下关于弱人工智能和强人工智能的描述，哪一项是正确的？（）A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域C.弱人工智能只能完成特定的任务，不具备通用性D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力11、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习，以下关于强化学习的描述，正确的是：（）A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习，不需要任何奖励反馈B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响，只要有足够的训练时间就能学会最优策略C.强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略D.智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励12、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13、人工智能在医疗领域有广泛的应用前景。假设要开发一个能够辅助医生诊断疾病的系统，需要对大量的医疗数据进行分析。以下哪种技术可能有助于提高诊断的准确性？（）A.数据挖掘B.虚拟现实C.增强现实D.3D打印14、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15、在人工智能的算法选择中，需要根据具体问题和数据特点进行决策。假设要对大量的文本数据进行分类，以下关于算法选择的描述，哪一项是不正确的？（）A.决策树算法简单直观，适用于处理具有明显特征差异的文本数据B.支持向量机在小样本数据上表现较好，可用于高精度的文本分类C.随机森林算法通过集成多个决策树，能够提高分类的稳定性和准确性D.选择算法时只考虑算法的准确性，而无需考虑计算资源和训练时间的需求16、在人工智能的医疗应用中，例如疾病预测和诊断辅助，假设需要确保模型的结果具有可解释性和临床可信赖性。以下哪种方法能够增加模型的可信度？（）A.与医生的经验和专业知识结合进行验证B.只依靠模型的输出，不进行额外验证C.隐藏模型的内部工作原理，避免质疑D.不考虑临床实际情况，追求高准确率17、人工智能在自动驾驶领域的应用面临着诸多技术和法律挑战。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，如避让行人或其他车辆。以下哪种方法在确保决策的安全性和合法性方面最为关键？（）A.基于概率的决策模型B.遵循预设的规则和策略C.模仿人类驾驶员的决策方式D.实时收集大量的交通数据进行分析18、当利用人工智能进行文本摘要生成，从长篇文章中提取关键信息并形成简洁的摘要，以下哪种策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是19、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20、人工智能在自动驾驶领域有着广阔的应用前景。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于人工智能在自动驾驶中的描述，哪一项是不正确的？（）A.传感器数据的融合和处理是自动驾驶系统做出准确决策的基础B.深度学习算法可以识别道路标志、行人和其他车辆，辅助驾驶决策C.自动驾驶系统能够在所有复杂的路况下做出完美无误的决策，无需人类干预D.为了确保安全，自动驾驶系统需要具备应对突发情况的能力和冗余机制二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释人工智能在智能绩效数据分析中的方法。2、（本题5分）说明人工智能在航空航天领域的贡献。3、（本题5分）说明人工智能在产品研发和创新管理中的贡献。4、（本题5分）解释人工智能在智能设备预防性维护中的方法。5、（本题5分）简述人工智能在财务分析和预算中的帮助。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究一个利用人工智能进行传统建筑风格融合创新的案例，分析其创新点和文化适应性。2、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐版权管理系统，讨论其如何保护音乐作品的版权。3、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能戏曲表演形式创新系统，分析其如何推动戏曲表演形式的创新。4、（本题5分）分析一个基于人工智能的电子竞技比赛战术分析系统，讨论其分析深度和实用性。5、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能影视剧本情节生成系统，分析其如何生成新颖的剧本情节。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）使用Python的PyTorch框架，构建一