學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁重慶大學(xué)

《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則2、在人工智能的對話系統(tǒng)中，需要實(shí)現(xiàn)自然流暢的交互。假設(shè)要開發(fā)一個客服機(jī)器人，以下關(guān)于對話系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要對話系統(tǒng)能夠回答用戶的問題，就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感，無需進(jìn)一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對話數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并結(jié)合語義理解和生成技術(shù)，可以提高客服機(jī)器人的對話能力D.對話系統(tǒng)的性能不受語言多樣性和文化差異的影響3、人工智能中的知識表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯4、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調(diào)整B.只需要對模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同5、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性6、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計(jì)D.以上都是7、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強(qiáng)信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異8、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設(shè)我們要利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。那么，以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細(xì)微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準(zhǔn)確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識進(jìn)行綜合判斷9、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計(jì)算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要10、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)能夠自動進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限，沒有實(shí)際價(jià)值11、在人工智能的音頻處理中，語音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度，以下關(guān)于語音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語音B.語音增強(qiáng)技術(shù)只對特定類型的噪聲有效，對復(fù)雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強(qiáng)的效果不受原始語音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響12、人工智能中的生成對抗網(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)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(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13、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報(bào)道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量14、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)一個深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)療診斷中做出了關(guān)鍵決策，但無法解釋其決策的依據(jù)。這可能會帶來哪些潛在的風(fēng)險(xiǎn)？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結(jié)果B.模型的準(zhǔn)確率可能會下降C.模型的訓(xùn)練時(shí)間可能會增加D.模型的復(fù)雜度可能會降低15、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測和分析，及時(shí)了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢預(yù)測D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的角色。2、（本題5分）簡述自動駕駛中的人工智能技術(shù)。3、（本題5分）說明聚類算法的分類和常見算法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對視頻中的人流量統(tǒng)計(jì)，適用于商場、車站等場所。2、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行自主決策，提高其智能水平和適應(yīng)性。3、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于注意力機(jī)制的圖像描述生成模型，根據(jù)輸入圖像生成準(zhǔn)確的文字描述。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)線性判別分析（LDA）對數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維和分類，比較與主成分分析（PCA）的效果。5、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測股票價(jià)格的走勢，收集歷史股票數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模