贵州工商职业学院《原理与应用》2023-2024学年第二学期期末试卷_第1页
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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页贵州工商职业学院《原理与应用》

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、人工智能中的语音识别技术在智能语音交互中起着重要作用。假设我们要提高语音识别系统在嘈杂环境下的性能,以下关于解决方法的说法,哪一项是不正确的?()A.使用更先进的声学模型B.增加训练数据的多样性C.降低语音信号的采样率D.采用噪声抑制技术2、当利用人工智能进行金融风险评估,例如评估信用风险和市场风险,以下哪种模型和特征可能是重要的组成部分?()A.逻辑回归模型和财务指标B.决策树模型和交易数据C.深度学习模型和宏观经济数据D.以上都是3、在人工智能的发展过程中,伦理原则的制定至关重要。假设要制定人工智能伦理原则,以下关于其制定的描述,哪一项是不正确的?()A.应考虑公平、公正、透明、可解释等原则,保障公众利益B.伦理原则应随着技术的发展和应用不断更新和完善C.制定伦理原则只需考虑技术层面的问题,无需考虑社会和文化因素D.广泛征求各界意见,确保伦理原则的合理性和可行性4、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5、在人工智能的机器学习算法中,决策树是一种常见的算法。假设我们要根据一些用户的特征来预测他们是否会购买某款产品,使用决策树进行建模。那么,关于决策树的特点,以下哪一项是不正确的?()A.易于理解和解释,生成的决策规则清晰明了B.对数据的噪声和缺失值比较敏感C.能够处理非线性关系的数据D.决策树的构建不需要进行特征选择6、在人工智能的模型训练中,过拟合和欠拟合是常见的问题。假设正在训练一个用于预测房价的人工智能模型,以下关于过拟合和欠拟合的描述,正确的是:()A.过拟合是指模型在训练数据上表现差,在新数据上表现好;欠拟合则相反B.模型越复杂,越不容易出现过拟合问题,因此应该尽量增加模型的复杂度C.正则化技术可以有效地防止过拟合,而增加训练数据量可以解决欠拟合问题D.过拟合和欠拟合只与模型的架构有关,与数据和训练过程无关7、人工智能在金融领域的风险评估和欺诈检测中发挥着重要作用。假设要构建一个系统来检测信用卡交易中的欺诈行为,需要实时分析交易数据和用户行为模式。以下哪种技术或方法在处理这种实时、动态的数据时最为有效?()A.实时数据分析和监控B.离线批量处理和分析C.基于经验的规则判断D.随机抽样检查8、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9、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。假设要解决一个分类问题,数据具有高维度和复杂的非线性关系,以下关于算法选择的描述,正确的是:()A.线性分类算法如逻辑回归一定能够处理这种复杂的数据,无需考虑其他算法B.决策树算法在处理高维度和非线性数据时总是表现最佳C.深度学习中的卷积神经网络(CNN)对于处理图像等具有空间结构的数据效果显著,但对于一般的高维数据可能不太适用D.支持向量机(SVM)结合核函数能够有效地处理非线性分类问题,是一个合适的选择10、在人工智能的研究中,模型的可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于预测股票价格的人工智能模型,但用户对模型的决策过程和结果缺乏理解和信任。以下哪种方法能够提高模型的可解释性,让用户更好地理解模型是如何做出预测的?()A.绘制复杂的模型架构图B.提供特征重要性分析C.使用更多的隐藏层D.增加模型的参数数量11、深度学习作为一种强大的人工智能技术,在图像识别领域取得了显著成果。假设要开发一个能够识别各种动物的图像识别系统,以下关于深度学习在该任务中的描述,哪一项是不正确的?()A.卷积神经网络(CNN)常用于图像特征提取和分类,能有效识别动物图像B.深度神经网络需要大量的标注图像数据进行训练,以提高识别准确率C.通过调整网络结构和参数,可以优化图像识别模型的性能D.深度学习模型一旦训练完成,就无需再进行优化和改进,能够始终保持高精度12、在人工智能的自然语言生成中,故事生成是一个富有创意的任务。假设我们要让计算机生成一个富有想象力的童话故事,以下关于故事生成的挑战,哪一项是不正确的?()A.创造新颖和有趣的情节B.保持故事的逻辑连贯性C.符合特定的文化和社会背景D.故事生成不需要考虑读者的喜好和期望13、人工智能在法律领域的辅助决策中具有一定作用。假设要利用人工智能协助法官判断案件,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.分析大量的法律案例和条文,提供相关的参考和建议B.利用数据挖掘技术发现案件中的潜在规律和模式C.人工智能的判断结果可以直接作为最终的法律裁决,无需法官审查D.帮助法官提高决策的效率和准确性,但最终决策权仍在法官手中14、当利用人工智能进行欺诈检测,例如在金融交易中识别异常行为,以下哪种特征和模型可能是关键的因素?()A.用户行为特征B.交易模式特征C.复杂的深度学习模型D.以上都是15、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.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明人工智能在社会舆论监测和引导中的方法。2、(本题5分)简述过拟合和欠拟合的概念及解决方法。3、(本题5分)说明教育领域中人工智能的潜力。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用Python的Keras库,实现一个基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的情感分析模型,对电影评论数据进行情感分类。分析不同的词嵌入方法对模型性能的影响。2、(本题5分)通过强化学习训练一个智能体在模拟的环境中进行资源管理和优化,提高资源的可持续利用性。3、(本题5分)利用自然语言处理技术进行机器翻译,将一段文本从一种语言翻译成另一种语言,评估翻译质量。4、(本题5分)基于Python的Scikit-learn库,使用逻辑回归算法对一个信用卡交易数据集进行欺诈检测。通过特征选择和模型评估指标,优化模型的检测性能。5、(本题5分)借助Python的Scikit-learn库,实现一个基于随机森林的图像分类模型。对一组包含多种物体的图像数据集进行处理,提取图像特征,调整随机森林的参数,如树的数量和最大深度等,以提高分类准确率,并通过交叉验证评

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