浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院《人工智能導(dǎo)論（基于Pthon）》2023-2024學(xué)年期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院

《人工智能導(dǎo)論（基于Pthon）》2023-2024學(xué)年期末試卷題號(hào)一二三總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在深度學(xué)習(xí)中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)不包括？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)2、人工智能中的自主學(xué)習(xí)是指？（）A.模型在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下學(xué)習(xí)B.人類指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)C.模型從大量數(shù)據(jù)中隨機(jī)學(xué)習(xí)D.以上都不是3、以下哪個(gè)不是自然語(yǔ)言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型？（）A.BERTB.GPTC.ELMOD.SVM4、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，“boosting”算法的主要思想是？A.逐步增強(qiáng)弱學(xué)習(xí)器B.隨機(jī)選擇特征C.減少模型方差D.增加模型偏差5、以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的性能評(píng)估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.計(jì)算速度6、在圖像識(shí)別中，以下哪種方法常用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型融合C.正則化D.以上都是7、以下哪個(gè)不是自然語(yǔ)言生成的應(yīng)用？A.智能客服B.新聞寫作C.代碼生成D.圖像描述8、人工智能中的對(duì)抗樣本是指（）A.惡意輸入導(dǎo)致模型出錯(cuò)B.正常的輸入數(shù)據(jù)C.模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)D.隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)9、以下哪種技術(shù)常用于語(yǔ)音合成？A.文本分類B.聲碼器C.情感分析D.信息檢索10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，“核方法”常用于？A.線性分類B.非線性分類C.回歸分析D.聚類分析11、在自然語(yǔ)言生成中，以下哪個(gè)不是常用的評(píng)估指標(biāo)？（）A.BLEUB.ROUGEC.F1-scoreD.Perplexity12、人工智能中的禁忌搜索算法用于（）A.組合優(yōu)化問(wèn)題B.數(shù)值優(yōu)化問(wèn)題C.分類問(wèn)題D.回歸問(wèn)題13、在自然語(yǔ)言處理中，命名實(shí)體識(shí)別的目的是？A.識(shí)別文本中的人名、地名等B.確定文本的主題C.進(jìn)行情感分類D.提取關(guān)鍵詞14、智能代理的特點(diǎn)不包括？A.自主性B.反應(yīng)性C.社會(huì)性D.永恒性15、人工智能中的元學(xué)習(xí)是？（）A.學(xué)習(xí)如何學(xué)習(xí)B.對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)C.高級(jí)的學(xué)習(xí)算法D.以上都不是16、以下哪個(gè)不是人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用？（）A.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.投資決策C.客戶服務(wù)D.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)17、以下哪個(gè)不是人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用？（）A.作物監(jiān)測(cè)B.病蟲害預(yù)測(cè)C.農(nóng)產(chǎn)品銷售D.影視制作18、以下哪種技術(shù)常用于提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲B.使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)C.降低模型的參數(shù)數(shù)量D.減少特征維度19、以下哪種技術(shù)可以用于提高人工智能模型的可解釋性？（）A.增加模型復(fù)雜度B.特征選擇C.可視化D.減少數(shù)據(jù)量20、以下哪種模型常用于圖像分類？A.支持向量機(jī)B.樸素貝葉斯C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹(shù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）簡(jiǎn)述線性回歸模型的原理和應(yīng)用。2、（本題10分）解釋情感分析在自然語(yǔ)言處理中的重要性。3、（本題10分）簡(jiǎn)述人工智能在智能物流配送中的技術(shù)。4、（本題10分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茇?cái)務(wù)管理預(yù)算編制中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）剖析某智能