自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)仙桃職業(yè)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能語(yǔ)音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語(yǔ)音信號(hào)的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)2、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在機(jī)器人足球比賽中可以訓(xùn)練機(jī)器人球員的策略。假設(shè)要讓機(jī)器人球隊(duì)在比賽中取得更好的成績(jī)，以下哪個(gè)方面是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法需要重點(diǎn)優(yōu)化的？（）A.球員的動(dòng)作控制B.團(tuán)隊(duì)的協(xié)作策略C.球場(chǎng)環(huán)境的建模D.對(duì)手行為的預(yù)測(cè)3、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問(wèn)題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問(wèn)題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法4、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中，假設(shè)需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對(duì)話信息生成連貫且有針對(duì)性的回復(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對(duì)上下文信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù)，不依賴上下文5、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用6、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走，以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能7、在人工智能的知識(shí)表示方法中，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見(jiàn)的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于動(dòng)物分類的知識(shí)系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識(shí)B.框架表示難以處理知識(shí)的不確定性和模糊性C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對(duì)象及其關(guān)系D.框架表示在知識(shí)的擴(kuò)展和更新方面較為困難8、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語(yǔ)音。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成9、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)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(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無(wú)法確定的道德困境，沒(méi)有明確的決策原則10、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件，自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約11、假設(shè)在一個(gè)智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實(shí)時(shí)交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬12、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患13、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無(wú)需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成，就無(wú)需更新和維護(hù)，因?yàn)橹R(shí)是固定不變的14、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。假設(shè)要解決一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。以下關(guān)于人工智能算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問(wèn)題C.不同的算法適用于不同類型的問(wèn)題，沒(méi)有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復(fù)雜度，與實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和計(jì)算環(huán)境無(wú)關(guān)15、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識(shí)別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語(yǔ)言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在文學(xué)創(chuàng)作中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能成本效率分析中的技術(shù)。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)排程中的優(yōu)化。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語(yǔ)言文本的情感分析。2、（本題5分）使用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）的情感分析模型，對(duì)電影評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類。分析不同的詞嵌入方法對(duì)模型性能的影響。3、（本題5分）運(yùn)用Python的Keras庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型，對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)字識(shí)別。使用批量歸一化（BatchNormalization）和Dropout技術(shù)提高模型的泛化能力，比較不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的性能。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的樸素貝葉斯算法，對(duì)電子郵件進(jìn)行垃圾郵件分類。提取郵件的文本特征，如詞頻、詞性等，計(jì)算分類的準(zhǔn)確率和召回率，并通過(guò)特征選擇優(yōu)化模型性能。5、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的語(yǔ)音識(shí)別模型，對(duì)不同口音和噪聲環(huán)境下的語(yǔ)音進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。四、