自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁黑龍江農(nóng)墾職業(yè)學院《人工智能與機器學習》2024-2025學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能2、人工智能中的遷移學習方法可以提高模型的泛化能力。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于特定領域的圖像識別任務，以下關(guān)于遷移學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預訓練模型的參數(shù)作為初始值，在新數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務上的數(shù)據(jù)標注和訓練時間C.遷移學習在任何情況下都能顯著提高新任務的模型性能D.需要根據(jù)新任務的特點選擇合適的預訓練模型和遷移策略3、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮4、在人工智能的對話系統(tǒng)中，假設需要根據(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5、在機器學習中，監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習是兩種主要的學習方式?？紤]一個場景，我們有大量未標記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機器學習方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸6、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關(guān)系。假設要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡傳聞7、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤8、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和生成人類語言。以下關(guān)于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關(guān)鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應用之一，但目前的機器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)9、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10、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中11、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強信任B.一些復雜的深度學習模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異12、在人工智能的強化學習中，假設環(huán)境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發(fā)式策略C.增加訓練的迭代次數(shù)D.以上都是13、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下關(guān)于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準確判斷文本的情感傾向B.深度學習模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機器學習方法更準確C.考慮文本的上下文、語義和語法結(jié)構(gòu)等多方面信息，能夠提高情感分析的準確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語言風格和表達方式的影響14、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設一個企業(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，提高客戶服務的響應速度B.可以通過不斷學習和優(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雜情感和意圖，提供個性化的服務D.與人工客服相結(jié)合，可以提供更優(yōu)質(zhì)的客戶服務體驗15、在人工智能的圖像識別任務中，對抗樣本的存在對模型的安全性構(gòu)成威脅。假設一個圖像識別模型容易受到對抗樣本的攻擊，導致錯誤的分類結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對對抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強B.模型正則化C.對抗訓練D.以上方法綜合運用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在采購決策和成本控制中的應用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能績效激勵機制設計中的方法。3、（本題5分）談談人工智能在化學研究中的應用。4、（本題5分）說明人工智能在構(gòu)建人類命運共同體中的貢獻。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于膠囊網(wǎng)絡的圖像分類模型，并使用遷移學習技術(shù)加快訓練速度，評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力。2、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于多層感知機（MLP）的腦電圖（EEG）信號分類模型，如區(qū)分睡眠階段或大腦活動狀態(tài)。分析模型對不同頻率段信號的敏感性。3、（本題5分）使用Python中的TensorFlow庫，構(gòu)建一個簡單的多層感知機（MLP）模型，用于對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類。要求對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)標準化和劃分訓練集、測試集，設置合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)，訓練模型并評估其在測試集上的準確率。4、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個變分自編碼器（VAE）與生成對抗網(wǎng)絡（GAN）相結(jié)合的模型，用于生成高質(zhì)量的人物肖像圖像。分析模型的訓練穩(wěn)定性和生成效果。5、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，運用主成分分析（PCA）對一個高維的基因表達數(shù)據(jù)集進行降維，并使用降維后的數(shù)據(jù)進行分類任務。評估降維對分類性能的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研