河北旅游職業(yè)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

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)河北旅游職業(yè)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、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)要利用人工智能過(guò)濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過(guò)濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過(guò)濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無(wú)需人工監(jiān)督D.平衡過(guò)濾的嚴(yán)格程度和用戶(hù)體驗(yàn)，避免誤判正常內(nèi)容2、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫(xiě)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題上具有較大的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)能夠適應(yīng)不同的書(shū)寫(xiě)風(fēng)格和變形？（）A.決策樹(shù)算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機(jī)（SVM）3、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，以下關(guān)于算法選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.決策樹(shù)算法簡(jiǎn)單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數(shù)據(jù)B.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，可用于高精度的文本分類(lèi)C.隨機(jī)森林算法通過(guò)集成多個(gè)決策樹(shù)，能夠提高分類(lèi)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性D.選擇算法時(shí)只考慮算法的準(zhǔn)確性，而無(wú)需考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的需求4、在人工智能的自然語(yǔ)言生成中，故事生成是一個(gè)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(gè)富有想象力的童話(huà)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(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望5、在人工智能的研究中，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)用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.解釋模型的決策過(guò)程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對(duì)診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對(duì)診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性，無(wú)法進(jìn)行任何形式的解釋D.開(kāi)發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對(duì)于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要6、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，以下關(guān)于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案B.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學(xué)生無(wú)需與教師進(jìn)行交流C.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和習(xí)慣無(wú)關(guān)D.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問(wèn)題7、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)8、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺(tái)通過(guò)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽行為為用戶(hù)推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶(hù)的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過(guò)濾和協(xié)同過(guò)濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶(hù)興趣的變化9、知識(shí)圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.知識(shí)圖譜可以整合各種來(lái)源的歷史信息，形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示B.實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識(shí)圖譜可以通過(guò)推理和查詢(xún)，回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問(wèn)題D.一旦構(gòu)建完成，知識(shí)圖譜不需要更新和維護(hù)，就能始終提供準(zhǔn)確的信息10、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過(guò)程C.雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應(yīng)用，但它不能替代醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)11、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題和知識(shí)漏洞，提高教學(xué)效果12、知識(shí)圖譜是一種用于表示知識(shí)和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說(shuō)法，不正確的是（）A.知識(shí)圖譜可以整合來(lái)自不同來(lái)源的知識(shí)，構(gòu)建一個(gè)全面的知識(shí)體系B.知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示實(shí)體之間的關(guān)系C.知識(shí)圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問(wèn)答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識(shí)圖譜非常簡(jiǎn)單，不需要大量的人力和時(shí)間投入13、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場(chǎng)景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)14、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)智能體正在通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)玩一款復(fù)雜的游戲，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程的描述，正確的是：（）A.智能體在學(xué)習(xí)過(guò)程中只需要隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒(méi)有顯著影響，只要有獎(jiǎng)勵(lì)就行C.智能體能夠通過(guò)與環(huán)境的不斷交互和試錯(cuò)，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當(dāng)前的動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)15、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(hù)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)方式的影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析中的方法。2、（本題5分）解釋自動(dòng)駕駛中的倫理困境和決策原則。3、（本題5分）說(shuō)明人工智能在反壟斷和競(jìng)爭(zhēng)政策中的影響。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)物流配送問(wèn)題，考慮多目標(biāo)優(yōu)化，如成本、時(shí)間、服務(wù)質(zhì)量等，提高配送的綜合效益。2、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于自監(jiān)督圖學(xué)習(xí)（Self-SupervisedGraphLearning）的模型，對(duì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和分析。3、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語(yǔ)言文本的情感分析。4、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng)，支持復(fù)雜問(wèn)題的回答和推理，提高回答的準(zhǔn)確性和深度。5、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)，如打架、盜竊等。對(duì)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，評(píng)估模型在不同場(chǎng)景