天津廣播影視職業(yè)學(xué)院《認(rèn)知計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)天津廣播影視職業(yè)學(xué)院《認(rèn)知計(jì)算》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無(wú)需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域2、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是3、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間4、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用5、在人工智能的研究中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)智能機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)如何行走并避開(kāi)障礙物，以最快的速度到達(dá)目標(biāo)位置。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠使機(jī)器人更快地學(xué)習(xí)到有效的策略，同時(shí)具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法6、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下關(guān)于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準(zhǔn)確判斷文本的情感傾向B.深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更準(zhǔn)確C.考慮文本的上下文、語(yǔ)義和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等多方面信息，能夠提高情感分析的準(zhǔn)確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語(yǔ)言風(fēng)格和表達(dá)方式的影響7、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類(lèi)，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類(lèi)效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.以上都有可能8、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類(lèi)模型應(yīng)用到一個(gè)特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大，原模型無(wú)法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進(jìn)行，不同領(lǐng)域無(wú)法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致模型過(guò)擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力9、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)10、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實(shí)際問(wèn)題。假設(shè)要將一個(gè)訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.采用量化技術(shù)，減少模型的參數(shù)精度B.進(jìn)行模型剪枝，去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動(dòng)地部署到移動(dòng)設(shè)備上，不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜模型的知識(shí)遷移到較小的模型中11、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是12、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過(guò)多的噪聲，會(huì)產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜13、人工智能中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中檢測(cè)出異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法適用于所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無(wú)需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇14、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)完全依賴(lài)傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類(lèi)駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患15、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個(gè)招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡(jiǎn)歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行篩選B.算法的決策過(guò)程對(duì)用戶不可見(jiàn)C.算法對(duì)不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。2、（本題5分）解釋反向傳播算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在醫(yī)療資源分配和公平性保障中的策略。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用聚類(lèi)算法對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，分析不同聚類(lèi)的特征和含義，選擇合適的評(píng)估指標(biāo)判斷聚類(lèi)效果。2、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的問(wèn)答系統(tǒng)模型，回答各種問(wèn)題。3、（本題5分）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行機(jī)器翻譯，將一段文本從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，評(píng)估翻譯質(zhì)量。4、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)的波動(dòng)和危機(jī)，為金融風(fēng)險(xiǎn)管理提供支持。5、（本題5分）通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行資源管理，提高資源利用效率。四、案例分析題（本大題共