裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁南通理工學(xué)院《深度學(xué)習(xí)前沿》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批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正2、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，因為人工智能算法更加精確C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響3、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無需再進行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價值的幫助4、當(dāng)利用人工智能進行金融風(fēng)險評估，例如評估信用風(fēng)險和市場風(fēng)險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)D.以上都是5、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成6、強化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能體在一個復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)，不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學(xué)習(xí)效果沒有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時間就能學(xué)會最優(yōu)策略C.強化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時間內(nèi)找到絕對最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過程中會不斷調(diào)整策略以最大化累積獎勵7、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是8、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評價中，例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達和審美價值D.以上都是9、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，識別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗，避免誤判正常內(nèi)容10、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯（NMT）D.詞袋模型11、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(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)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12、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是13、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)14、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義15、人工智能中的強化學(xué)習(xí)在機器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎勵函數(shù)的設(shè)計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據(jù)機器人是否到達目標(biāo)位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現(xiàn)D.隨機給予獎勵，增加學(xué)習(xí)的不確定性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在社會福利和扶貧中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能市場需求預(yù)測中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能在智能質(zhì)量檢測模型訓(xùn)練中的技術(shù)。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用譜聚類算法對一個圖像數(shù)據(jù)集進行圖像分割。通過調(diào)整聚類參數(shù)和特征提取方法，優(yōu)化分割效果。2、（本題5分）運用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割模型，對復(fù)雜場景進行精確分割。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的樸素貝葉斯算法，對電子郵件進行垃圾郵件分類。提取郵件的文本特征，如詞頻、詞性等，計算分類的準(zhǔn)確率和召回率，并通過特征選擇優(yōu)化模型性能。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)邏輯回歸算法對二分類問題進行建模，通過正則化防止過擬合，評估模型性能。5、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進行文本自動摘要生成，對新聞報道進行概括，方便用戶快速