云南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的自動駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷，獨(dú)立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高3、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要4、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計(jì)算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率5、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成6、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個大型商場部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預(yù)測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題7、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)，通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級的模型架構(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，無論資源如何有限，都不能對模型進(jìn)行任何簡化和壓縮8、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要9、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語音識別的準(zhǔn)確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統(tǒng)一處理10、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型，同時保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在通信開銷和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型，對于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用11、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個機(jī)器人通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機(jī)器人學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機(jī)器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對所有可能的情況，無需學(xué)習(xí)能力B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法，其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進(jìn)自己的行為D.機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制，無法達(dá)到與人類相似的學(xué)習(xí)效果12、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，需要對大量的圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度13、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動設(shè)備上部署一個深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能14、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化15、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明如何培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時代的人才。2、（本題5分）解釋人工智能在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械淖匀徽Z言處理技術(shù)。4、（本題5分）說明算法偏見的產(chǎn)生和防范。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行文本情感分析，對產(chǎn)品評論進(jìn)行情感分類，了解用戶對產(chǎn)品的滿意度。2、（本題5分）運(yùn)用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)線性判別分析（LDA）算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和降維，通過可視化展示分類效果。3、（本題5分）使用Python中的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對圖像的風(fēng)格遷移。選擇兩種不同風(fēng)格的圖像，將其中一種風(fēng)格應(yīng)用到另一個圖像上，展示風(fēng)格遷移后的效果。4、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個自然語言對話系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然對話，提高交互體驗(yàn)。5、（本題5分）運(yùn)用自然語言處理技術(shù)，對文本進(jìn)行摘要提取。使用深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)方法，生成簡潔準(zhǔn)確的文本摘要，并評估摘要的質(zhì)量。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析一個