龍巖學(xué)院《高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(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、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測(cè)電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲(chǔ)能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動(dòng)性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性2、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識(shí)別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語(yǔ)言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是3、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理的說法，錯(cuò)誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解是自然語(yǔ)言處理中的關(guān)鍵步驟B.機(jī)器翻譯是自然語(yǔ)言處理的重要應(yīng)用之一，但目前的機(jī)器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達(dá)到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務(wù)都屬于自然語(yǔ)言處理的范疇D.自然語(yǔ)言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜和語(yǔ)義理解困難等諸多挑戰(zhàn)4、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個(gè)關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗(yàn)和直覺，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗(yàn)證集的性能自動(dòng)尋找最優(yōu)超參數(shù)5、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用中，比如訓(xùn)練一個(gè)智能體在游戲中獲得高分，以下哪個(gè)因素對(duì)于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度D.以上都是6、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測(cè)和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗(yàn)證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實(shí)際情況，追求高準(zhǔn)確率7、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論，以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進(jìn)行情感分析時(shí)，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預(yù)定義的情感詞來(lái)判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動(dòng)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動(dòng)化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，如支持向量機(jī)（SVM）8、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報(bào)C.蒙特卡羅方法，通過隨機(jī)采樣來(lái)估計(jì)價(jià)值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法9、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)，減少停機(jī)時(shí)間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長(zhǎng)期來(lái)看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域10、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是11、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個(gè)指標(biāo)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.特異性12、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病，以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，不需要人工干預(yù)13、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來(lái)回答用戶的問題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來(lái)，便于知識(shí)的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動(dòng)抽取信息來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，一旦構(gòu)建完成就無(wú)需更新D.結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問答和推理14、在人工智能的文本分類任務(wù)中，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對(duì)于長(zhǎng)文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好15、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，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，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茼?xiàng)目資源調(diào)度中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)的概念和發(fā)展。3、（本題5分）簡(jiǎn)述語(yǔ)義理解在自然語(yǔ)言處理中的難點(diǎn)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)NearestNeighbors算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類和回歸，分析不同距離度量對(duì)結(jié)果的影響。2、（本題5分）利用Python的PyTorch庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)基于注意力機(jī)制的Transformer模型，對(duì)長(zhǎng)篇小說進(jìn)行章節(jié)內(nèi)容的自動(dòng)摘要生成。對(duì)比不同的注意力機(jī)制和訓(xùn)練策略對(duì)生成效果的影響。3、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，對(duì)大量文本進(jìn)行情感極性判斷。4、（本題5分）運(yùn)用Python中的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)KernelPCA算法對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性降維，觀察降維后的可視化效果。5、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分析節(jié)點(diǎn)特征和圖結(jié)構(gòu)對(duì)模型的影響。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30