資陽(yáng)口腔職業(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_第1頁(yè)
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)資陽(yáng)口腔職業(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)一二三四總分得分批閱人一、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、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng),例如投資決策或市場(chǎng)策略制定,以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的?()A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是2、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果?()A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型,學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法,如雙線性插值C.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像3、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4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走,并且根據(jù)行走的效果獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.智能體通過(guò)不斷嘗試和錯(cuò)誤來(lái)改進(jìn)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)對(duì)于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)5、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)我們要在一個(gè)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(wèn)題時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)?()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6、在人工智能的發(fā)展中,倫理原則和規(guī)范的制定至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能倫理原則的敘述,不正確的是()A.應(yīng)遵循公平、公正、透明和可解釋的原則,確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見(jiàn)B.要保障人類的安全和福祉,避免人工智能對(duì)人類造成潛在的危害C.知識(shí)產(chǎn)權(quán)和隱私保護(hù)在人工智能倫理中不重要,可以忽略D.鼓勵(lì)公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展,促進(jìn)社會(huì)對(duì)人工智能的信任7、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問(wèn)題中,假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車面臨不可避免的碰撞,必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法,哪一項(xiàng)是最具爭(zhēng)議的?()A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全,因?yàn)樗麄兪擒囕v的使用者B.隨機(jī)做出選擇,將命運(yùn)交給概率C.設(shè)計(jì)算法,根據(jù)具體情況(如行人的數(shù)量、年齡等)進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略,用戶無(wú)法干預(yù)8、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域,假設(shè)要讓一個(gè)機(jī)器人通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù),以下關(guān)于機(jī)器人學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.機(jī)器人可以通過(guò)預(yù)先編程來(lái)應(yīng)對(duì)所有可能的情況,無(wú)需學(xué)習(xí)能力B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法,其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中可以通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò)來(lái)不斷改進(jìn)自己的行為D.機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制,無(wú)法達(dá)到與人類相似的學(xué)習(xí)效果9、在人工智能的算法中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法??紤]一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()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.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過(guò)程是隨機(jī)的,沒(méi)有任何規(guī)律可循10、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11、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展,假設(shè)一個(gè)銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評(píng)估,以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)能夠完全取代人工評(píng)估,不會(huì)出現(xiàn)任何錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)只考慮客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),不考慮其他非財(cái)務(wù)因素D.銀行不需要對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督12、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功,但也面臨著過(guò)擬合、計(jì)算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別各種動(dòng)物的圖像,然而數(shù)據(jù)量有限,為了避免過(guò)擬合同時(shí)提高模型的性能,以下哪種方法最為有效?()A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率13、在人工智能的研究中,可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于醫(yī)療診斷的人工智能模型,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.解釋模型的決策過(guò)程和依據(jù),有助于提高醫(yī)生對(duì)診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對(duì)診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性,無(wú)法進(jìn)行任何形式的解釋D.開(kāi)發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對(duì)于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要14、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。假設(shè)要使用人工智能生成音樂(lè)或繪畫作品。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以為藝術(shù)家提供靈感和創(chuàng)意,輔助藝術(shù)創(chuàng)作過(guò)程B.生成的作品具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)意,完全可以與人類藝術(shù)家的作品媲美C.人工智能藝術(shù)創(chuàng)作仍然需要人類藝術(shù)家的指導(dǎo)和審美判斷D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論15、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,探索與利用的平衡是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)未知的環(huán)境中學(xué)習(xí),既要充分探索新的策略,又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好?()A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機(jī)策略D.固定策略二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄艿姆韶?zé)任和監(jiān)管。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉陔娚绦袠I(yè)的應(yīng)用實(shí)例。3、(本題5分)說(shuō)明人工智能在反壟斷和競(jìng)爭(zhēng)政策中的影響。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Keras庫(kù),構(gòu)建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能物流配送模型。優(yōu)化配送路線和車輛調(diào)度,降低物流成本。2、(本題5分)在Python中,運(yùn)用狼群算法優(yōu)化一個(gè)復(fù)雜的工程問(wèn)題。模擬狼群的狩獵行為和分工,展示優(yōu)化結(jié)果和算法性能。3、(本題5分)使用Python的Scikit-learn庫(kù),應(yīng)用決策樹(shù)算法對(duì)一個(gè)包含客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某一特定產(chǎn)品。通過(guò)調(diào)整決策樹(shù)的參數(shù),優(yōu)化模型的性能。4、(本題5分)運(yùn)用Python中的TensorFlow框架,構(gòu)建一個(gè)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人路徑規(guī)劃模型,使其在復(fù)雜環(huán)境中找到最優(yōu)路徑。5、(本題5分)使用Python的Keras庫(kù),構(gòu)建一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型,用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理,提取特征,選擇合適的時(shí)間步長(zhǎng)和隱藏層單元數(shù)量,訓(xùn)練模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。四

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