北方民族大學《人工智能專業(yè)實踐與訓練》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學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中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的模型評估中，假設已經(jīng)有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓練集上訓練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結果的可靠性2、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡的深度B.訓練數(shù)據(jù)的質量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能3、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進行準確推薦。假設要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關系的推薦D.以上策略結合使用4、當利用人工智能進行藥物研發(fā)，例如預測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學信息學和分子模擬B.生物醫(yī)學數(shù)據(jù)和機器學習C.藥物臨床試驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析D.以上都是5、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術可能對于實時處理和準確識別起到重要作用？（）A.快速目標檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是6、圖像識別是人工智能的一個重要應用領域。假設一個安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實時識別出特定的人物或物體。以下關于圖像識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.深度學習算法在圖像識別中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.圖像識別系統(tǒng)需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，以提高識別準確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會對識別結果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識別模型訓練完成，就無需再進行更新和改進，可以一直準確識別各種新的圖像7、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是8、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練好的圖像分類模型應用到一個特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關于遷移學習的描述，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，原模型無法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓練C.遷移學習只能在相同領域的任務之間進行，不同領域無法應用D.遷移學習會導致模型過擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力9、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的學習能力。假設我們正在訓練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡來預測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡的泛化能力增強B.網(wǎng)絡的訓練速度加快C.網(wǎng)絡可能對新的數(shù)據(jù)預測不準確D.網(wǎng)絡的結構變得更加復雜10、人工智能中的自動規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領域都有應用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設一個工廠要安排生產(chǎn)任務，需要考慮機器的可用性、訂單的優(yōu)先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規(guī)劃算法在處理這種復雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法11、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的研究方向。假設要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進行高質量翻譯的系統(tǒng)。以下關于機器翻譯技術的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于規(guī)則的機器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進行翻譯B.統(tǒng)計機器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計分析來學習翻譯模式C.神經(jīng)機器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結果D.現(xiàn)有的機器翻譯技術已經(jīng)能夠完美處理各種領域和文體的文本，無需人工干預和修正12、人工智能在教育領域的應用有望實現(xiàn)個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關于教育領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領域的應用可能會導致學生過度依賴技術，降低自主學習能力D.教育領域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題13、在人工智能的語音識別領域，假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關于語音識別技術的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標準的語音進行訓練，就能應對各種復雜情況B.增加訓練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學模型，與語言模型無關D.現(xiàn)有的語音識別技術已經(jīng)能夠達到100%的準確率，無需進一步改進14、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質量檢測方面有廣泛應用。假設要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正15、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設我們要評估一個智能客服的性能，以下關于評估指標的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準確性B.響應的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復雜程度二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在投資組合管理中的策略。2、（本題5分）談談人工智能在智能招聘人才匹配中的策略。3、（本題5分）談談人工智能中的搜索算法。4、（本題5分）談談人工智能在語言學中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助Scikit-learn中的決策樹回歸算法，對農(nóng)作物的產(chǎn)量進行預測，考慮天氣、土壤條件、種植方法等因素。評估模型在不同種植區(qū)域和農(nóng)作物品種上的預測能力和誤差情況。2、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個基于多頭自注意力機制的文本分類模型，處理長文本數(shù)據(jù)。3、（本題5分）運用深度學習框架構建一個語音識別模型，對不同語言的混合語音進行識別，提高識別的準確率和適應性。4、（本題5分）在TensorFlow中，構建一個深度強化學習模型，如深度Q網(wǎng)絡（DQN），控制一個模擬的無人機在復雜環(huán)境中自主飛行并避開障礙物。定義環(huán)境的狀態(tài)、動作和獎勵，訓練模型并評估其在不同場景下的飛行能力和穩(wěn)定性。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，構建一個自動編碼器（Autoencoder）模型，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮和重構。通過調(diào)整編碼器和解碼器的結構，觀察壓縮比和重構質量的變化。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能服裝生