裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁廣東白云學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2024-2025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、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計(jì)算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要2、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，常常結(jié)合使用以提高分割效果3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理4、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的關(guān)聯(lián)關(guān)系，無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.聚類分析可以將數(shù)據(jù)自動分為不同的類別，但類別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中通常單獨(dú)使用，不需要結(jié)合其他方法5、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，假設(shè)多個(gè)參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計(jì)算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)6、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報(bào)道，以下哪個(gè)步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評估生成的文本質(zhì)量7、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。假設(shè)我們要在一個(gè)大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時(shí)可能具有優(yōu)勢？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法8、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析9、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓(xùn)練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯10、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(xiàng)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11、在人工智能的文本分類任務(wù)中，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以自動學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好12、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病，同時(shí)要確保患者數(shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制D.以上方法綜合運(yùn)用13、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個(gè)人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進(jìn)，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計(jì)算平臺可以提供強(qiáng)大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實(shí)質(zhì)性的幫助14、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理中具有潛在應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財(cái)務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用評估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準(zhǔn)確性C.人工智能評估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進(jìn)行定期監(jiān)測和驗(yàn)證15、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在音頻處理和音樂創(chuàng)作中的探索。2、（本題5分）簡述樸素貝葉斯算法的基本原理。3、（本題5分）解釋可視化技術(shù)在模型解釋中的作用。4、（本題5分）說明人工智能在消費(fèi)者行為分析和市場細(xì)分中的方法。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行文本情感分析，對社交媒體上的熱點(diǎn)話題進(jìn)行情感傾向分析，了解公眾的態(tài)度和意見。2、（本題5分）運(yùn)用Python的Keras庫，構(gòu)建一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)模型。對受損或缺失部分的圖像進(jìn)行修復(fù)，恢復(fù)圖像的完整性。3、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行自主決策，提高其智能水平和適應(yīng)性。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的機(jī)器翻譯模型。研究不同規(guī)模的模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)對翻譯質(zhì)量的影響。5、（本題5分）使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖像風(fēng)格遷移模型，將一張普通圖像轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像。展示風(fēng)格遷移的過程和最終效果，調(diào)整參數(shù)以獲得更好的視覺效果。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)行智能建筑能源管理的系統(tǒng)，探