裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁閩南理工學(xué)院《深度學(xué)習基礎(chǔ)》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、在人工智能的發(fā)展中，機器學(xué)習是一個重要的分支。假設(shè)一個醫(yī)療團隊想要利用機器學(xué)習來預(yù)測某種疾病的發(fā)病風險，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學(xué)習算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復(fù)雜度和預(yù)測的準確性等因素。以下哪種機器學(xué)習算法可能最適合這個任務(wù)？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預(yù)測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進行預(yù)測C.支持向量機算法，尋找最優(yōu)分類超平面進行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類2、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量3、在人工智能的情感識別中，假設(shè)要從一段較長的語音中準確捕捉到細微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實現(xiàn)這一目標？（）A.分析語音的韻律特征，如語調(diào)、語速B.只關(guān)注語音的內(nèi)容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對語音進行分段處理，分別進行情感識別D.不進行任何預(yù)處理，直接分析原始語音4、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項是最為重要的？（）A.能夠準確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競爭對手模仿5、在人工智能的計算機視覺任務(wù)中，目標跟蹤是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關(guān)于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響6、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評估指標的描述，不準確的是（）A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務(wù)的評估C.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應(yīng)用場景無關(guān)D.可以結(jié)合多個評估指標來全面評估模型的性能7、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個用于預(yù)測股票價格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說法，哪一項是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和清洗8、在人工智能的教育應(yīng)用中，個性化學(xué)習系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習情況提供定制的學(xué)習內(nèi)容和建議。假設(shè)要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng)，需要準確評估學(xué)生的知識水平和學(xué)習能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學(xué)習方面最為準確和有效？（）A.基于標準化測試的評估B.基于學(xué)習行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學(xué)之間的相互評價9、在人工智能的圖像識別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能10、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學(xué)習的文本生成模型可以學(xué)習語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?1、在人工智能的語音合成任務(wù)中，假設(shè)要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學(xué)習不同情感下的語音特征C.只訓(xùn)練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結(jié)合聲學(xué)模型和語言模型，提高語音合成的質(zhì)量12、人工智能中的知識表示和推理是實現(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？（）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13、自然語言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學(xué)習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學(xué)習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息14、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則，以下關(guān)于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性15、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關(guān)于智能客服的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過不斷學(xué)習和優(yōu)化，提高回答的準確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復(fù)雜情感和意圖，提供個性化的服務(wù)D.與人工客服相結(jié)合，可以提供更優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)體驗16、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個分類模型，以下關(guān)于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標17、人工智能中的計算機視覺技術(shù)能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務(wù)B.計算機視覺技術(shù)可以應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術(shù)的發(fā)展18、深度學(xué)習作為一種強大的人工智能技術(shù)，在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于深度學(xué)習在該任務(wù)中的描述，哪一項是不正確的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像特征提取和分類，能有效識別動物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的標注圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提高識別準確率C.通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以優(yōu)化圖像識別模型的性能D.深度學(xué)習模型一旦訓(xùn)練完成，就無需再進行優(yōu)化和改進，能夠始終保持高精度19、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯20、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個復(fù)雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復(fù)B.運用深度學(xué)習模型，如Transformer架構(gòu)進行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)21、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，同時保持圖像的細節(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)習的超分辨率模型，學(xué)習圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像22、當利用人工智能技術(shù)進行股票市場的預(yù)測時，需要綜合考慮多種因素，如公司財務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標、市場情緒等。在這種復(fù)雜的場景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強化學(xué)習C.遺傳算法D.模糊邏輯23、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗知識和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性24、深度學(xué)習模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，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)增強技術(shù)D.降低學(xué)習率25、當利用人工智能進行輿情監(jiān)測和分析，及時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26、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是27、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設(shè)有一個用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進行更新和維護28、強化學(xué)習是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)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(xué)習算法學(xué)習玩一款復(fù)雜的游戲，以下關(guān)于強化學(xué)習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學(xué)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(xué)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(xué)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29、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高30、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，感知模塊負責對周圍環(huán)境進行理解。假設(shè)要實現(xiàn)對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用進化策略優(yōu)化一個函數(shù)的參數(shù)。定義適應(yīng)度函數(shù)和變異操作，展示進化過程和最終的優(yōu)化結(jié)果。2、（本題5分）借助TensorFlow實現(xiàn)一個語音識別模型，對給定的語音數(shù)據(jù)進行識別并轉(zhuǎn)換為文字。研究不同的聲學(xué)特征和模型結(jié)構(gòu)對識別準確率的影響。3、（本題5分）使用聚類算法對生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病基因和生物標志物，為精準醫(yī)療提供支持。4、（本題5分）利用PyTorch構(gòu)建一個知識圖譜嵌入模型，將知識圖譜中的實體和關(guān)系映射到低維向量空間。評估嵌入的效果和相似性計算的準確性。5、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于注意力機制的Transformer模型，對機器翻譯任務(wù)進行處理。使用大規(guī)模的平行語料庫進行訓(xùn)練，評估模型在不同語言對之間