陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院《深度學習原理及應用》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院《深度學習原理及應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在人工智能的語音合成任務中，假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關(guān)于模型訓練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結(jié)合聲學模型和語言模型，提高語音合成的質(zhì)量2、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，為用戶提供個性化的推薦服務。假設(shè)我們要構(gòu)建一個電影推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于推薦算法的選擇，哪一項是不準確的？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.隨機推薦D.混合推薦3、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓練一個大規(guī)模的深度學習模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA4、強化學習是人工智能中的一種學習方法，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機器人需要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.智能體通過與環(huán)境進行交互，根據(jù)獲得的獎勵來調(diào)整自己的行為策略B.強化學習需要大量的試驗和錯誤來找到最優(yōu)策略，計算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強化學習不需要對環(huán)境有任何先驗知識，完全依靠隨機探索來學習5、在人工智能的圖像分割任務中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結(jié)合使用以提高分割效果6、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強化學習算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法7、人工智能在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性8、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關(guān)于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務，不能跨越不同領(lǐng)域9、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標檢測技術(shù)結(jié)合支持向量機算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合隨機森林算法10、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢是？（）A.對姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓練速度D.增強可解釋性11、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設(shè)一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關(guān)于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進行大量的訓練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進一步調(diào)整D.合理設(shè)計獎勵函數(shù)對于引導機器人學習到期望的行為至關(guān)重要12、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是13、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復雜的優(yōu)化問題。假設(shè)我們要在一個大規(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。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時可能具有優(yōu)勢？（）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14、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設(shè)一個圖像分類模型，以下關(guān)于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準確率可能會產(chǎn)生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求15、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個大型的深度學習模型部署到移動設(shè)備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明密度聚類算法的特點和應用。2、（本題5分）說明人工智能在社會應急響應和恢復中的策略。3、（本題5分）解釋層次聚類算法的工作原理。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于膠囊網(wǎng)絡（CapsuleNetwork）的圖像分割模型。對復雜場景的圖像進行準確的像素級分割。2、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現(xiàn)一個實時的面部年齡估計系統(tǒng)。能夠從攝像頭獲取的人臉圖像中估計出人的大致年齡，并給出相應的年齡區(qū)間。3、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進行文本情感分析，對社交媒體上的用戶評論進行情感分類，了解用戶的態(tài)度和意見。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進行分類。對決策樹進行剪枝操作，以防止過擬合，并通過交叉驗證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，最后繪制決策樹的圖形。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的樸素貝葉斯算法，對電子郵件進行垃圾郵件分類。提取郵件的文本特征，如詞頻、詞性等，計算分類的準確率和召回率，并通過特征選擇優(yōu)化模型性能。四