四川電子機(jī)械職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)前沿》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?！堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)四川電子機(jī)械職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)前沿》

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1分，共15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、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過(guò)高，不具有實(shí)際推廣價(jià)值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲(chóng)害信息等，可以提高病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)人工智能應(yīng)用的效果沒(méi)有影響3、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類(lèi)別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)4、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線(xiàn)。以下哪種智能搜索算法在處理這類(lèi)問(wèn)題時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法5、在人工智能的發(fā)展趨勢(shì)中，邊緣計(jì)算與人工智能的結(jié)合越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計(jì)算與人工智能融合的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對(duì)云計(jì)算中心的依賴(lài)C.邊緣設(shè)備的計(jì)算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素6、人工智能中的生成對(duì)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(guò)程非常穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個(gè)強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過(guò)不斷的對(duì)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7、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法?？紤]一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過(guò)程是隨機(jī)的，沒(méi)有任何規(guī)律可循8、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9、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語(yǔ)音的聲學(xué)特征，語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性10、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價(jià)值的音樂(lè)作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用？（）A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是11、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)要解決一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線(xiàn)性分類(lèi)算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無(wú)需考慮其他算法B.決策樹(shù)算法在處理高維度和非線(xiàn)性數(shù)據(jù)時(shí)總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對(duì)于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題，是一個(gè)合適的選擇12、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個(gè)挑戰(zhàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫(xiě)新聞報(bào)道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法和語(yǔ)義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵？（）A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制C.語(yǔ)法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用13、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車(chē)輛需要根據(jù)周?chē)h(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車(chē)輛面臨復(fù)雜的交通場(chǎng)景，包括多個(gè)車(chē)輛、行人、交通信號(hào)燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學(xué)習(xí)模型，自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策模式C.隨機(jī)決策，根據(jù)概率選擇行動(dòng)D.不考慮其他車(chē)輛和行人，只關(guān)注自身車(chē)輛的狀態(tài)14、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題受到越來(lái)越多的關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮大規(guī)模部署自動(dòng)駕駛汽車(chē)。以下關(guān)于人工智能倫理問(wèn)題的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)在面臨道德困境時(shí)，如選擇保護(hù)乘客還是行人，需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應(yīng)用可能導(dǎo)致部分工作崗位的消失，但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來(lái)便利和效率，就無(wú)需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會(huì)影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應(yīng)用中需要重點(diǎn)關(guān)注的倫理問(wèn)題，需要采取措施保護(hù)用戶(hù)的個(gè)人信息15、在人工智能的應(yīng)用于教育領(lǐng)域，個(gè)性化學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的方向。假設(shè)我們要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑推薦，以下關(guān)于個(gè)性化學(xué)習(xí)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.需要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和特點(diǎn)進(jìn)行定制B.完全依賴(lài)人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和效果D.要考慮學(xué)生的興趣和能力差異二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械淖匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)。2、（本題5分）說(shuō)明自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)。3、（本題5分）解釋主動(dòng)學(xué)習(xí)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。4、（本題5分）解釋人工智能在社會(huì)可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系建立中的方法。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多攝像頭視頻的同步處理和分析，例如檢測(cè)不同視角下的同一目標(biāo)。2、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)指紋的識(shí)別和匹配。應(yīng)用于安全認(rèn)證系統(tǒng)。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的支持向量機(jī)（SVM）算法，對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行多分類(lèi)任務(wù)。通過(guò)核函數(shù)的選擇和參數(shù)調(diào)整優(yōu)化模型性能，繪制決策邊界。4、（本題5分）運(yùn)用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于生成手寫(xiě)數(shù)字圖像。設(shè)計(jì)合適的生成器和判別器架構(gòu)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)直到生成逼真的手寫(xiě)數(shù)字，通過(guò)可視化生成的圖像評(píng)估效果。5、（本題5分）運(yùn)用Python的Keras庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來(lái)預(yù)測(cè)某城市未來(lái)一周的空氣質(zhì)量指數(shù)。收集相關(guān)的氣象和污染數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，設(shè)置合適的超參數(shù)，如隱藏層單元數(shù)量和學(xué)習(xí)率，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10