2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（深度學(xué)習(xí)框架）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本大題共10小題，每小題4分，共40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.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征B.只適用于圖像識(shí)別領(lǐng)域C.可以提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性D.是實(shí)現(xiàn)人工智能的重要工具之一2.在深度學(xué)習(xí)中，常用的激活函數(shù)不包括（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.高斯函數(shù)D.Tanh函數(shù)3.下列關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，正確的是（）A.主要用于處理序列數(shù)據(jù)B.通過(guò)卷積層提取圖像的局部特征C.全連接層在CNN中不重要D.不能有效處理高分辨率圖像4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化器的作用是（）A.調(diào)整模型的超參數(shù)B.計(jì)算模型的損失函數(shù)C.更新模型的參數(shù)以減小損失D.確定模型的結(jié)構(gòu)5.以下哪種方法不屬于深度學(xué)習(xí)中的正則化技術(shù)（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強(qiáng)6.對(duì)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它擅長(zhǎng)處理的問題是（）A.圖像分類B.語(yǔ)音識(shí)別C.文本生成D.都擅長(zhǎng)7.在深度學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估常用的指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8.下列關(guān)于批歸一化（BatchNormalization）的說(shuō)法，正確的是（）A.加快模型收斂速度B.提高模型泛化能力C.減少梯度消失問題D.以上都是9.深度學(xué)習(xí)中，預(yù)訓(xùn)練模型的優(yōu)點(diǎn)不包括（）A.節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間B.可以利用大規(guī)模數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí)C.不需要再進(jìn)行微調(diào)D.提高模型性能10.以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在工業(yè)界應(yīng)用廣泛（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是第II卷（非選擇題共60分）（一）填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分，共10分。請(qǐng)?jiān)诿啃☆}的橫線上填上正確答案。1.深度學(xué)習(xí)的核心是通過(guò)構(gòu)建______模型，自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。2.卷積層中的卷積核大小決定了______。3.在RNN中，______用于處理序列中的長(zhǎng)期依賴問題。4.模型的損失函數(shù)衡量了______與______之間的差異。5.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括______、______、______等操作。（二）簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：本大題共3小題，每小題6分，共20分。簡(jiǎn)要回答問題。1.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。2.請(qǐng)說(shuō)明Dropout在深度學(xué)習(xí)模型中的作用和原理。3.解釋一下什么是遷移學(xué)習(xí)，并說(shuō)明其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用場(chǎng)景。（三）計(jì)算題（共10分）答題要求：本大題共1小題，共10分。請(qǐng)寫出計(jì)算過(guò)程和答案。已知一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型\(y=wx+b\)，其中\(zhòng)(w=2\)，\(b=1\)。現(xiàn)有輸入數(shù)據(jù)\(x=3\)，計(jì)算預(yù)測(cè)值\(y\)。（四）材料分析題（共15分）材料：在醫(yī)療影像診斷領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了顯著進(jìn)展。通過(guò)對(duì)大量的X光、CT等影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型能夠識(shí)別疾病特征，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。例如，某醫(yī)院利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)肺部X光影像進(jìn)行分析，結(jié)果顯示該模型在檢測(cè)肺癌方面具有較高的準(zhǔn)確率。答題要求：根據(jù)上述材料，回答以下問題。每小題5分，共15分。1.請(qǐng)分析深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像診斷中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)。2.若要進(jìn)一步提高該模型在肺癌檢測(cè)中的性能，你認(rèn)為可以采取哪些措施？3.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用可能面臨哪些挑戰(zhàn)？（五）綜合應(yīng)用題（共5分）材料：隨著智能交通的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可用于交通流量預(yù)測(cè)。通過(guò)收集道路上的攝像頭數(shù)據(jù)、車輛傳感器數(shù)據(jù)等，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)不同時(shí)段的交通流量。答題要求：請(qǐng)結(jié)合上述材料，簡(jiǎn)要描述如何利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建交通流量預(yù)測(cè)模型，并說(shuō)明該模型可能帶來(lái)的好處。（200字左右）答案：第I卷1.B2.C3.B4.C5.D6.C7.D8.D9.C10.D第II卷1.多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積的感受野大小3.LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）或GRU（門控循環(huán)單元）4.預(yù)測(cè)值；真實(shí)值5.數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)標(biāo)注；數(shù)據(jù)歸一化（二）1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、多個(gè)隱藏層和輸出層組成。工作原理是輸入數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入，依次經(jīng)過(guò)隱藏層的計(jì)算，最后在輸出層得到輸出結(jié)果。隱藏層中的神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重連接對(duì)輸入進(jìn)行加權(quán)求和，并經(jīng)過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，從而提取數(shù)據(jù)的特征。2.Dropout在深度學(xué)習(xí)模型中的作用是防止模型過(guò)擬合。原理是在訓(xùn)練過(guò)程中，隨機(jī)將一定比例的神經(jīng)元輸出設(shè)置為0，使得每次訓(xùn)練時(shí)模型的結(jié)構(gòu)不同，迫使模型學(xué)習(xí)到更通用的特征，提高模型的泛化能力。3.遷移學(xué)習(xí)是指將在一個(gè)或多個(gè)源任務(wù)上訓(xùn)練好的模型，應(yīng)用到目標(biāo)任務(wù)上。在深度學(xué)習(xí)中，當(dāng)目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)量少或標(biāo)注困難時(shí)，可利用遷移學(xué)習(xí)。例如將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，遷移到特定領(lǐng)域的圖像分類任務(wù)中，快速提升目標(biāo)任務(wù)模型的性能。（三）將\(w=2\)，\(b=1\)，\(x=3\)代入\(y=wx+b\)可得：\(y=2×3+1=7\)（四）1.優(yōu)勢(shì)：能自動(dòng)從大量影像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)疾病特征，可快速準(zhǔn)確地輔助醫(yī)生診斷，提高診斷效率和準(zhǔn)確性。2.措施：增加更多高質(zhì)量的肺部X光影像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練；優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)；采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)；結(jié)合多種影像模態(tài)進(jìn)行訓(xùn)練。3.挑戰(zhàn)：影像數(shù)據(jù)標(biāo)注難度大且成本高；模型的可解釋性差，醫(yī)生難以理解模型診斷依據(jù)；數(shù)據(jù)隱私和安全問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感。（五）利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建交通流量預(yù)測(cè)模型，首先收集多源數(shù)據(jù)如攝像頭