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?！堋狻€…………第1頁，共2頁長沙醫(yī)學院《人工智能應用深度學習》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20個小題，每小題1分，共20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、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡D.以上都是2、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設(shè)我們要評估一個智能客服的性能，以下關(guān)于評估指標的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準確性B.響應的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復雜程度3、在人工智能的對話系統(tǒng)中，假設(shè)需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復。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（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）捕捉序列信息B.只關(guān)注當前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統(tǒng)計分析D.隨機生成回復，不依賴上下文4、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)一個深度學習模型在醫(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險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結(jié)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5、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應用，如網(wǎng)絡安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關(guān)于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征6、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復雜的醫(yī)學影像時效果總是優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）在醫(yī)學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進7、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)一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關(guān)于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當前的動作和獎勵8、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)C.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇9、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法10、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設(shè)我們在討論人工智能的發(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強人工智能目前已經(jīng)廣泛應用于各個領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強人工智能的關(guān)鍵在于計算能力11、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務。假設(shè)我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望12、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應用前景。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實C.增強現(xiàn)實D.3D打印13、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇14、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設(shè)一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環(huán)境中行走和避障，以下關(guān)于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設(shè)置對機器人的學習效果沒有關(guān)鍵影響，只要有獎勵就行C.結(jié)合機器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環(huán)境，對于復雜多變的真實環(huán)境無法應用15、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(shè)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(gòu)建模型。以下關(guān)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(gòu)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(gòu)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16、在人工智能的文本生成任務中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預訓練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束17、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.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是18、人工智能中的強化學習算法在機器人足球比賽中可以訓練機器人球員的策略。假設(shè)要讓機器人球隊在比賽中取得更好的成績，以下哪個方面是強化學習算法需要重點優(yōu)化的？（）A.球員的動作控制B.團隊的協(xié)作策略C.球場環(huán)境的建模D.對手行為的預測19、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，以獲得更準確的車輛狀態(tài)估計B.簡單地將各個傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學習的方法，自動學習不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重20、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(shè)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(jié)構(gòu)，需要進行實驗和比較二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能在國際貿(mào)易和金融監(jiān)管中的應用。2、（本題5分）說明蒙特卡羅樹搜索在游戲中的應用。3、（本題5分）解釋預訓練模型的應用和微調(diào)技巧。4、（本題5分）簡述人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的應用和爭議。5、（本題5分）解釋人工智能在組織架構(gòu)設(shè)計中的影響。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法字體設(shè)計系統(tǒng)，探討其如何設(shè)計獨特的書法字體。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行戲劇表演指導的實例，討論其表演技巧提升和角色塑造建議。3、（本題5分）以某智能水質(zhì)凈化系統(tǒng)為例，探討人工智能在運行參數(shù)優(yōu)化和故障預警中的應用。4、（本題5分）剖析某智能民間音樂演奏技巧評估系統(tǒng)中人工智能的精準度和提升建議。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術(shù)教育資源分配優(yōu)化系統(tǒng)，探討其如何合理分配教育資源。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、