海南健康管理職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
海南健康管理職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
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站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共2頁(yè)海南健康管理職業(yè)技術(shù)學(xué)院《深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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1分,共15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、在人工智能的圖像識(shí)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(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類(lèi),以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用,以提高分類(lèi)效果?()A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.以上都有可能2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.通過(guò)圖像識(shí)別和傳感器數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)獲取農(nóng)作物的生長(zhǎng)參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害的發(fā)生,及時(shí)采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理,無(wú)需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案,提高資源利用效率3、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)具有強(qiáng)大的生成能力。假設(shè)使用GAN生成逼真的圖像,以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.GAN由生成器和判別器組成,兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.GAN可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的分布特征,從而生成新的、與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實(shí)性上可以與真實(shí)拍攝的圖像完全無(wú)法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)可以影響生成圖像的效果4、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇,以下哪種策略能夠平衡探索和利用,以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果?()A.ε-貪心策略,以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作,不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作,不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索,之后完全利用5、在人工智能的情感分析任務(wù)中,比如分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極,以下哪種特征提取方法可能會(huì)產(chǎn)生重要影響?()A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)6、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(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)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(shí)蒸餾D.以上都有可能7、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像,幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準(zhǔn)確的診斷建議,但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量8、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成新聞報(bào)道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語(yǔ)言生成的描述,正確的是:()A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報(bào)道B.僅僅依靠語(yǔ)言模型的概率預(yù)測(cè),不考慮語(yǔ)義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語(yǔ)義理解和規(guī)劃,可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報(bào)道D.自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)不需要考慮語(yǔ)言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本9、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜,以下關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建的描述,正確的是:()A.可以隨意收集和整合信息,無(wú)需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要,只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián),以支持有效的查詢和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成,就無(wú)需更新和維護(hù),因?yàn)橹R(shí)是固定不變的10、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng),以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.聲學(xué)模型用于分析語(yǔ)音的聲學(xué)特征,語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性11、在人工智能的自然語(yǔ)言生成中,故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)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(xiàng)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(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望12、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型,以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力?()A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用13、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí),在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無(wú)法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能14、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中,假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù),以下關(guān)于推薦算法的描述,正確的是:()A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶的歷史行為,不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn),能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性,無(wú)法滿足所有用戶的需求15、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問(wèn)題。假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)智能客服的性能,以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.回答的準(zhǔn)確性B.響應(yīng)的速度C.語(yǔ)言的優(yōu)美程度D.能夠解決問(wèn)題的復(fù)雜程度二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)排程中的優(yōu)化。2、(本題5分)解釋人工智能在智能營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)策劃中的策略。3、(本題5分)解釋人工智能在物理學(xué)中的應(yīng)用案例。4、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測(cè)和分級(jí),如水果的成熟度、蔬菜的新鮮度等。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的圖像進(jìn)行分析,提取品質(zhì)特征,訓(xùn)練模型并在實(shí)際檢測(cè)中評(píng)估分級(jí)的準(zhǔn)確性和效率。2、(本題5分)運(yùn)用Python中的PyTorch框架,構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的機(jī)器閱讀理解模型,回答文章中的問(wèn)題。3、(本題5分)運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行文本分類(lèi),如將新聞文章分為不同的類(lèi)別,選擇合適的模型和特征工程方法。4、(本題5分)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)和治療效果,為醫(yī)療決策提供支持。5、(本題5分)在Python中,運(yùn)用混合整數(shù)規(guī)劃求解一個(gè)資源分配問(wèn)題。定義目標(biāo)函數(shù)和約束條件,展示求解結(jié)果。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行文物修復(fù)方案制定

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