景德镇艺术职业大学《人工神经网络与深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《人工神经网络与深度学习》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批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、深度学习模型在图像识别任务中取得了显著的成果。假设要训练一个深度卷积神经网络来识别不同种类的动物，以下关于模型训练的描述，正确的是：（）A.增加网络的层数一定能提高模型的识别准确率，层数越多越好B.训练数据的数量和质量对模型的性能影响不大，关键在于网络结构的设计C.模型在训练集上的准确率很高，但在测试集上的准确率很低，可能是出现了过拟合现象D.深度学习模型不需要进行调参和优化，直接使用默认参数就能得到较好的结果2、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3、人工智能在农业领域的精准种植方面有潜在应用。假设利用人工智能监测农作物的生长状况，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.通过图像识别和传感器数据，实时获取农作物的生长参数B.基于数据分析预测病虫害的发生，及时采取防治措施C.人工智能可以完全自主地进行农作物的种植和管理，无需人工干预D.结合气象数据优化灌溉和施肥方案，提高资源利用效率4、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5、人工智能在交通领域的应用包括智能交通管理、自动驾驶等。假设一个城市要实施智能交通系统。以下关于人工智能在交通中的应用描述，哪一项是错误的？（）A.通过分析交通流量数据，优化信号灯控制，减少拥堵B.自动驾驶汽车可以提高交通安全，降低人为因素导致的事故发生率C.智能交通系统能够完全解决城市的交通问题，无需其他基础设施的改进D.利用人工智能预测交通需求，合理规划公共交通线路和站点6、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇连贯且有逻辑的文章，以下关于模型训练的策略，哪一项是不正确的？（）A.使用预训练的语言模型，并在特定任务上进行微调B.从简单的句子生成开始，逐渐过渡到复杂的文章生成C.不使用任何先验知识或语言规则，完全依靠数据驱动的学习D.引入对抗训练，提高生成文本的质量和多样性7、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术，能够利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设我们已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下关于迁移学习的说法，哪一项是正确的？（）A.可以直接使用原模型的参数，无需任何调整B.只需要对模型的最后几层进行重新训练C.迁移学习一定能提高新任务的性能D.原模型的架构和新任务必须完全相同8、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个二分类模型的性能，除了准确率之外，以下哪种指标在某些情况下更能反映模型的实际效果，特别是当类别分布不均衡时？（）A.召回率B.F1值C.精确率D.均方误差9、假设要开发一个能够在复杂环境中自主导航的智能机器人，例如在仓库中搬运货物，以下哪个模块对于机器人的决策和行动至关重要？（）A.环境感知模块B.路径规划模块C.运动控制模块D.以上都是10、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11、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12、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，需要整合患者的病历、检查报告和影像资料等信息。以下关于数据隐私和安全的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.采用加密技术对患者数据进行加密存储和传输，确保数据不被泄露B.允许医疗数据在未经患者同意的情况下用于研究和开发新的诊断模型C.忽略数据隐私和安全问题，优先考虑系统的诊断准确性D.将患者数据存储在公共云服务上，以降低存储成本13、在人工智能的模型训练中，数据预处理是重要的环节。假设要训练一个用于图像识别的模型，以下关于数据预处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据清洗可以去除噪声和异常值，提高数据质量B.数据增强可以通过旋转、缩放等操作增加数据的多样性C.数据归一化可以将数据的值范围统一，有助于模型的训练和收敛D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略这一环节，直接进行模型训练14、强化学习在机器人控制中发挥着重要作用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于强化学习在该场景中的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的行为策略B.设计合理的奖励函数对于机器人的学习效果至关重要C.强化学习可以使机器人快速适应新的环境和任务，无需重新训练D.机器人在学习过程中可能会经历多次失败，但通过不断尝试最终能够学会行走15、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，具有很强的语言理解和生成能力。假设要将这样的预训练模型应用于特定的任务，以下关于模型应用的描述，正确的是：（）A.可以直接在预训练模型上进行微调，就能适应新的任务，无需额外的训练数据B.预训练模型的参数固定，不能根据任务需求进行调整和优化C.预训练模型的语言生成能力很强，但在特定领域的专业知识上可能存在不足D.预训练模型在所有自然语言处理任务中都能取得最优的效果16、在人工智能的文本生成任务中，假设要生成一篇逻辑连贯、语言通顺的文章，以下关于文本生成模型的描述，正确的是：（）A.基于规则的文本生成方法能够保证生成的文章完全符合语法和逻辑B.深度学习的文本生成模型可以学习语言的模式和规律，但可能存在重复和不一致的问题C.文本生成模型的输出完全由输入的提示信息决定，没有任何随机性D.现有的文本生成模型已经能够生成与人类写作水平相当的文章17、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的应用。假设正在开发一种新的机器翻译模型，以下关于机器翻译技术的描述，正确的是：（）A.基于规则的机器翻译方法总是能够生成最准确和自然的翻译结果B.神经网络机器翻译模型不需要大量的平行语料进行训练就能达到很好的效果C.结合统计方法和神经网络的机器翻译模型能够更好地处理复杂的语言结构和语义D.机器翻译的质量只取决于所使用的算法，与语言的文化背景和语境无关18、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19、人工智能中的生成对抗网络（GAN）具有强大的生成能力。假设使用GAN生成逼真的图像，以下关于GAN的描述，哪一项是不正确的？（）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.GAN可以学习到数据的分布特征，从而生成新的、与真实数据相似的样本C.GAN生成的图像在质量和真实性上可以与真实拍摄的图像完全无法区分D.调整GAN的网络结构和训练参数可以影响生成图像的效果20、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21、在人工智能的情感计算领域，除了文本和语音，面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统，以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战？（）A.基于传统计算机视觉的方法B.基于深度学习的方法C.基于传感器的方法D.以上方法难度相当22、人工智能在教育领域有潜在的应用，例如个性化学习系统。假设要为学生提供个性化的学习路径，以下哪种数据对于系统的设计最为关键？（）A.学生的考试成绩B.学生的学习时间C.学生的学习风格和偏好D.学校的课程设置23、人工智能中的情感计算旨在让计算机理解和处理人类的情感。假设我们要开发一个能够根据用户的语音和文本判断其情感状态的系统，以下关于情感计算的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析语音的语调、语速等特征来判断情感B.文本情感分析通常依赖于情感词典和机器学习算法C.情感计算的准确性完全取决于数据的质量和规模D.多模态情感分析结合了语音、文本、面部表情等多种信息源24、在机器学习中，监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式。考虑一个场景，我们有大量未标记的图像数据，希望从中发现一些潜在的模式和结构。以下哪种机器学习方法更适合这种情况？（）A.线性回归B.决策树C.聚类分析D.逻辑回归25、在人工智能的发展中，硬件的支持对于提高计算效率和性能至关重要。假设要训练一个大规模的深度学习模型，需要快速处理海量的数据。以下哪种硬件架构或设备在加速模型训练方面具有显著的优势？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明人工智能在采购决策和成本控制中的应用。2、（本题5分）说明人工智能中的可解释性问题。3、（本题5分）简述语音识别技术的原理和挑战。4、（本题5分）谈谈人工智能在智能财务管理预算编制中的应用。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宠物健康监测的案例，包括生理数据监测和疾病预警。2、（本题5分）考察某智能渔业资源管理系统中人工智能的鱼类数量监测和捕捞策略制定。3、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能绘画风格模仿系统，分析其如何学习和模仿特定的绘画风格。4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐作品消费者反馈收集系统，讨论其如何收集消费者的反馈意见。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