站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共2頁重慶工程學院《云數(shù)據(jù)共享整合與應用》2024-2025學年第一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1分，共15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、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是2、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰(zhàn)。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規(guī)需要隨著技術發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任3、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結果進行審核和監(jiān)督4、在人工智能的發(fā)展過程中，算法的創(chuàng)新起著關鍵作用。假設我們要設計一種新的人工智能算法，以下關于算法設計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性5、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多需要思考的問題。假設一個基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡歷和面試表現(xiàn)進行篩選。以下關于這種系統(tǒng)可能帶來的潛在問題，哪一項是最值得關注的？（）A.系統(tǒng)可能會因為數(shù)據(jù)偏差而對某些群體產(chǎn)生不公平的篩選結果B.系統(tǒng)的決策過程過于透明，導致企業(yè)招聘策略被競爭對手輕易了解C.系統(tǒng)可能會過于依賴簡歷信息，而忽略了候選人的實際能力和潛力D.系統(tǒng)的運行成本過高，對企業(yè)造成經(jīng)濟負擔6、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓練模型和尋找最優(yōu)解。假設要訓練一個復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應矩估計（Adam）算法，能夠自動調(diào)整學習率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結構，需要進行實驗和比較7、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，希望使用AutoML來構建模型。以下關于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家手動構建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性8、在人工智能領域，機器學習是重要的分支之一。假設一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預測疾病，以下關于機器學習在該場景中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學習可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓練模型，以進行疾病預測B.無監(jiān)督學習能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結構，輔助診斷C.強化學習可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學習在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預9、在一個利用人工智能進行自動化文本分類的項目中，例如將新聞文章分類為不同的主題，為了提高分類的準確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復雜的分類算法C.對文本進行更精細的預處理D.以上都是10、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學習和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預設的規(guī)則，無法從環(huán)境中學習和適應D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復雜的任務11、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡，以下關于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能12、在人工智能的遷移學習中，假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用到一個特定領域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預訓練模型的知識？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預訓練模型B.重新訓練一個新的模型，不使用預訓練模型C.只使用預訓練模型的最后一層輸出D.拋棄預訓練模型，完全依靠隨機初始化訓練13、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個深度學習模型在醫(yī)療診斷中做出了關鍵決策，但無法解釋其決策的依據(jù)。這可能會帶來哪些潛在的風險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結果B.模型的準確率可能會下降C.模型的訓練時間可能會增加D.模型的復雜度可能會降低14、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關鍵在于網(wǎng)絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結果15、人工智能中的自動推理技術在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設我們要證明一個復雜的數(shù)學定理，使用自動推理系統(tǒng)。那么，關于自動推理，以下哪一項是不正確的？（）A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實進行推導B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對于復雜問題可能會面臨計算復雜性的挑戰(zhàn)D.其結果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準確性二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述語音識別的技術和發(fā)展。2、（本題5分）解釋人工智能中的隱私保護措施。3、（本題5分）談談問答系統(tǒng)的構建方法。4、（本題5分）說明人工智能在環(huán)境影響評估和可持續(xù)發(fā)展目標實現(xiàn)中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用深度學習框架構建一個圖像分割模型，對醫(yī)學圖像中的器官和組織進行分割，輔助醫(yī)生進行診斷和治療。2、（本題5分）使用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的模型，對電商平臺的用戶瀏覽歷史數(shù)據(jù)進行商品推薦。通過引入?yún)f(xié)同過濾和內(nèi)容過濾技術，提高推薦的準確性和多樣性。3、（本題5分）借助自然語言處理技術，對問答系統(tǒng)進行構建。能夠理解用戶的問題，從知識庫中搜索答案并返回準確的回答。4、（本題5分）使用機器學習算法對金融市場數(shù)據(jù)進行分析，預測股票價格的短期波動，為短線投資提供參考。5、（本題5分）借助TensorFlow構建一個生成對抗網(wǎng)絡（GAN）用于圖像修復，恢復損壞或缺失的圖像部分。定義生成器和判別器的架構和損失函數(shù)，通過對抗訓練生成逼真的修復結果，評估修復圖像的質(zhì)量和視覺效果。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析一