秦皇島工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與測(cè)井技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)秦皇島工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與測(cè)井技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)帶來(lái)了重大突破。假設(shè)我們正在研究圖像識(shí)別任務(wù)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以識(shí)別不同的物體和場(chǎng)景。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。那么，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)提取圖像的特征，減少了人工特征工程的工作量B.可以處理任意大小的圖像輸入，無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理C.其訓(xùn)練過(guò)程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.對(duì)于復(fù)雜的圖像分類任務(wù)，準(zhǔn)確率通常高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過(guò)高，不具有實(shí)際推廣價(jià)值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲(chóng)害信息等，可以提高病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)人工智能應(yīng)用的效果沒(méi)有影響3、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在復(fù)雜環(huán)境中行走和避障，以下關(guān)于機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機(jī)器人可以在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下，通過(guò)隨機(jī)探索快速學(xué)會(huì)有效的行走和避障策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)置對(duì)機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果沒(méi)有關(guān)鍵影響，只要有獎(jiǎng)勵(lì)就行C.結(jié)合機(jī)器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供更好的先驗(yàn)知識(shí)，加速學(xué)習(xí)過(guò)程D.機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)只適用于簡(jiǎn)單的環(huán)境，對(duì)于復(fù)雜多變的真實(shí)環(huán)境無(wú)法應(yīng)用4、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來(lái)越受到重視。假設(shè)一個(gè)醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無(wú)需再進(jìn)行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗(yàn)C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價(jià)值的幫助5、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成一篇新聞報(bào)道，以下哪個(gè)步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評(píng)估生成的文本質(zhì)量6、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語(yǔ)言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語(yǔ)法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問(wèn)題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒(méi)有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫(xiě)作水平相當(dāng)?shù)奈恼?、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)圖像分類模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立，沒(méi)有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評(píng)估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問(wèn)題，對(duì)于多分類問(wèn)題沒(méi)有作用8、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠監(jiān)測(cè)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的系統(tǒng)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報(bào)告，將信息輸入系統(tǒng)B.使用無(wú)人機(jī)搭載的圖像傳感器，定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲(chóng)害癥狀時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集D.隨機(jī)選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以節(jié)省成本9、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過(guò)路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線，降低運(yùn)輸成本B.利用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)分揀和識(shí)別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求10、人工智能中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評(píng)估，應(yīng)用范圍相對(duì)較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)11、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過(guò)刪除不重要的神經(jīng)元和連接來(lái)壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率12、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來(lái)增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無(wú)論資源如何有限，都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮13、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的人工智能模型，但用戶對(duì)模型的決策過(guò)程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測(cè)的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量14、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場(chǎng)所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬15、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語(yǔ)言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報(bào)道，以下關(guān)于文本生成的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以完全依靠隨機(jī)生成來(lái)創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語(yǔ)言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語(yǔ)法和語(yǔ)義的約束二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述線性回歸模型的原理和應(yīng)用。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄艿目山忉屝院屯该鞫?。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運(yùn)用混合整數(shù)規(guī)劃求解一個(gè)資源分配問(wèn)題。定義目標(biāo)函數(shù)和約束條件，展示求解結(jié)果。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于生成手寫(xiě)數(shù)字圖像。設(shè)計(jì)生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練GAN并展示生成的圖像效果。3、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)文本分類模型，對(duì)電子郵件進(jìn)行分類，如垃圾郵件和正常郵件。4、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測(cè)和分級(jí)，如水果的成熟度、蔬菜的新鮮度等。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的圖像進(jìn)行分析，提取品質(zhì)特征，訓(xùn)練模型并在實(shí)際檢測(cè)中評(píng)估分級(jí)的準(zhǔn)確性和效率。5、（本題5分）使用聚類算法對(duì)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病亞型和治療反應(yīng)，為個(gè)