无锡学院《深度学习应用基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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2023-2024学年第二学期期末试卷院(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15个小题，每小题2分，共30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、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2、人工智能中的异常检测是一项重要任务。假设要在一个工业生产过程中检测出异常的数据点，以下关于异常检测方法的描述，正确的是：（）A.基于统计的异常检测方法适用于所有类型的数据，准确性高B.基于机器学习的异常检测模型需要大量的正常数据进行训练C.深度学习的异常检测方法能够自动发现数据中的隐藏模式，无需人工特征工程D.以上方法在不同的应用场景中都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择3、人工智能中的强化学习算法在机器人足球比赛中可以训练机器人球员的策略。假设要让机器人球队在比赛中取得更好的成绩，以下哪个方面是强化学习算法需要重点优化的？（）A.球员的动作控制B.团队的协作策略C.球场环境的建模D.对手行为的预测4、人工智能在艺术创作领域也有所涉足，例如音乐生成和图像创作。以下关于人工智能在艺术创作中的描述，不正确的是（）A.可以根据给定的风格和主题生成新的音乐作品和图像B.人工智能创作的艺术作品具有独特的创新性和表现力C.人工智能在艺术创作中完全取代了人类艺术家的创造力和情感表达D.引发了关于艺术本质和创造力的思考和讨论5、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（）A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用6、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7、在人工智能的伦理和法律问题中，算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要？（）A.算法审计B.数据清洗和预处理C.引入多样化的数据集D.以上方法综合运用8、在人工智能的发展历程中，机器学习作为重要的分支取得了显著的成果。假设要开发一个能够自动识别手写数字的系统，需要从大量的手写数字图像数据中学习特征和模式。以下哪种机器学习算法在处理这种图像数据分类问题上具有较大的优势，同时能够适应不同的书写风格和变形？（）A.决策树算法B.朴素贝叶斯算法C.卷积神经网络（CNN）D.支持向量机（SVM）9、在人工智能的推荐系统中，例如为用户推荐电影、音乐或商品，需要考虑用户的历史行为、偏好和当前的情境信息。假设一个用户的兴趣偏好经常变化，以下哪种方法能够更好地适应这种动态的用户偏好？（）A.基于协同过滤的推荐，依赖其他用户的行为B.基于内容的推荐，分析物品的特征C.混合推荐，结合多种推荐方法D.始终使用固定的推荐策略，不进行调整10、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，例如疾病诊断和医疗影像分析。假设一个基于人工智能的医疗诊断系统正在研发中，以下关于该系统的描述，正确的是：（）A.只要输入足够多的病例数据，该系统就能准确诊断所有疾病，无需医生干预B.该系统可以完全替代医生的经验和判断，因为人工智能算法更加精确C.虽然人工智能可以提供辅助诊断，但医生的专业知识和临床经验仍然至关重要D.人工智能医疗诊断系统的准确性不受数据质量和多样性的影响11、人工智能在智能客服领域的应用需要能够理解用户的复杂问题并给出准确的回答。假设要构建一个智能客服系统，能够处理多种领域的问题，以下哪种技术或方法在提高系统的泛化能力和回答准确性方面最为重要？（）A.大规模预训练语言模型B.基于模板的回答生成C.知识库的构建和维护D.以上方法同等重要12、在人工智能的图像超分辨率任务中，假设需要将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，同时保持图像的细节和清晰度。以下哪种方法通常能够取得较好的效果？（）A.基于深度学习的超分辨率模型，学习图像的特征和模式B.传统的插值方法，如双线性插值C.对低分辨率图像进行简单的放大处理D.随机生成高分辨率图像13、在开发一个能够与人类进行自然流畅对话的人工智能聊天机器人时，不仅要理解用户的输入，还要生成合理且富有逻辑的回复。为了实现这一目标，以下哪个方面的技术是至关重要的？（）A.语言模型的训练B.对话管理策略C.情感分析能力D.知识图谱的构建14、人工智能中的强化学习可以应用于机器人控制。假设一个机器人需要通过强化学习学会在复杂环境中行走和避障，以下关于机器人强化学习的描述，正确的是：（）A.机器人可以在没有任何先验知识的情况下，通过随机探索快速学会有效的行走和避障策略B.强化学习中的奖励设置对机器人的学习效果没有关键影响，只要有奖励就行C.结合机器人的物理模型和环境模型，可以为强化学习提供更好的先验知识，加速学习过程D.机器人的强化学习只适用于简单的环境，对于复杂多变的真实环境无法应用15、在人工智能的农业应用中，精准农业可以通过传感器和数据分析实现对农作物的精细化管理。假设要根据土壤湿度和气象数据决定灌溉量，以下哪个技术环节是最关键的？（）A.数据的采集和传输B.数据分析和建模C.灌溉设备的控制D.传感器的校准二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释人工智能在图像识别中的关键技术。2、（本题5分）解释人工智能在服装设计和时尚领域的影响。3、（本题5分）简述对抗攻击对人工智能系统的威胁。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用Python中的Scikit-learn库，实现朴素贝叶斯算法对邮件进行垃圾邮件分类，分析不同特征对分类结果的影响，并优化特征选择。2、（本题5分）利用PyTorch构建一个变分自编码器（VAE），对音乐频谱数据进行生成和重构。分析生成的音乐片段的相似度和创新性，调整模型参数以获得更具表现力的音乐生成效果。3、（本题5分）使用Python的TensorFlow框架，构建一个基于变分自编码器（VAE）的图像压缩模型。实现对图像的高效压缩和还原，比较压缩比和图像质量。4、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对车牌颜色的识别。在不同光照条件下保持准确识别。5、（本题5分）运用深度学习框架构建一个语音增强模型，提高语音信号的质量，去除噪声和干扰。四、案例分