重庆经贸职业学院《人机交互软件》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页重庆经贸职业学院《人机交互软件》

2023-2024学年第二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、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个智能体正在通过强化学习算法学习玩一款复杂的游戏，以下关于强化学习过程的描述，正确的是：（）A.智能体在学习过程中只需要随机尝试不同的动作，就能快速找到最优策略B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有显著影响，只要有奖励就行C.智能体能够通过与环境的不断交互和试错，逐渐优化自己的策略以获得更高的累计奖励D.强化学习不需要考虑环境的动态变化和不确定性，只关注当前的动作和奖励2、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3、在人工智能的发展过程中，可解释性是一个重要的问题。假设一个深度学习模型在医疗诊断中做出了关键决策，但无法解释其决策的依据。这可能会带来哪些潜在的风险？（）A.医生可能无法信任模型的结果B.模型的准确率可能会下降C.模型的训练时间可能会增加D.模型的复杂度可能会降低4、人工智能中的计算机视觉技术能够让计算机理解和分析图像和视频内容。假设要开发一个能够实时监测交通流量和识别车辆类型的系统，需要在不同的天气和光照条件下准确地检测和分类车辆。以下哪种计算机视觉技术或方法在这种复杂场景下具有更好的鲁棒性和准确性？（）A.传统的图像处理方法B.基于特征提取的方法C.深度学习中的目标检测算法D.光流法5、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6、在人工智能的研究中，迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于医学图像分析，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（）A.可以直接将原模型应用于新的医学图像任务，无需任何调整B.由于数据领域差异较大，迁移学习在这种情况下不可能有效C.对原模型进行适当的微调，并利用少量的医学图像数据进行再训练，可以提高模型在新任务上的性能D.迁移学习只能应用于相似的数据类型和任务，不能跨越不同领域7、人工智能中的聚类算法用于将数据分组为不同的簇。假设要对一组客户数据进行聚类分析。以下关于聚类算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.K-Means算法是一种常见的聚类算法，需要事先指定簇的数量B.聚类算法可以发现数据中的潜在模式和结构，帮助进行市场细分等应用C.不同的聚类算法在不同的数据分布和场景下表现各异，需要根据实际情况选择D.聚类结果是唯一确定的，不受算法参数和初始值的影响8、人工智能中的优化算法对于模型的训练和性能提升起着关键作用。以下关于优化算法的叙述，不正确的是（）A.常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的优化算法在收敛速度、稳定性和对超参数的敏感性方面有所不同C.优化算法的选择只取决于模型的架构，与数据特点无关D.可以通过调整优化算法的参数来提高模型的训练效果9、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10、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11、深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像分类等任务中取得了显著成果。假设要使用CNN对大量的动物图片进行分类。以下关于卷积神经网络的描述，哪一项是不正确的？（）A.卷积层通过卷积操作提取图像的局部特征B.池化层用于减少特征图的尺寸，降低计算量，同时保留主要特征C.随着网络层数的增加，CNN的性能一定会不断提高D.可以通过调整卷积核的大小、数量和网络结构来优化CNN的性能12、人工智能在智能推荐系统中发挥着关键作用。假设一个电商平台要利用人工智能为用户提供个性化推荐，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据，了解用户的兴趣偏好B.利用协同过滤算法可以找到与目标用户相似的其他用户，进行推荐C.深度学习模型能够捕捉复杂的用户行为模式，提供更精准的推荐D.智能推荐系统能够完全满足用户的所有需求，不需要用户进一步筛选和选择13、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14、在人工智能的艺术创作中，以下哪种方式可能会引发关于作品原创性和版权的争议？（）A.基于已有作品的风格进行模仿创作B.使用人工智能生成全新的艺术作品C.人类艺术家与人工智能共同创作D.以上都有可能15、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和产品质量。假设一家工厂使用人工智能进行质量检测。以下关于人工智能在制造业中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.通过机器视觉技术检测产品表面的缺陷和瑕疵B.利用数据分析预测设备的故障，提前进行维护C.人工智能可以完全自主地优化生产流程，无需人工干预D.与机器人技术结合，实现自动化生产和装配二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释人工智能在智能仓储任务分配中的技术。2、（本题5分）简述对抗攻击对人工智能系统的威胁。3、（本题5分）谈谈人工智能中的强化学习算法。4、（本题5分）解释异常检测在数据分析中的方法。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python中的Keras库，搭建一个基于深度信念网络（DBN）的模型，对图像数据进行分类，与其他深度学习模型进行性能比较。2、（本题5分）借助TensorFlow实现一个语音合成模型，将输入的文本转换为自然流畅的语音。调整语音的音色、语速等参数。3、（本题5分）运用深度学习框架构建一个语音合成模型，生成具有不同音色和语调的语音。4、（本题5分）基于Python的Scikit-learn库，运用线性回归算法对一个包含房屋面积和价格的数据集进行房价预测。通过添加正则化项，防止过拟合，并评估模型的预测精度。5、（本题5分）在Scikit-learn中，使用高斯混合模型（GMM）对音频数据进行分类，如音乐类型、语音情感等。提取音频的特征，选择合适的组件数量，评估分类的准确率和混淆矩阵。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