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《機器學習實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是2、人工智能中的無監督學習可以發現數據中的隱藏模式和結構。以下關于無監督學習的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監督學習方法B.無監督學習不需要事先標注數據，能夠自動從數據中學習特征C.無監督學習的結果通常難以解釋和評估，應用范圍相對較窄D.可以用于數據預處理、特征提取和異常檢測等任務3、人工智能在醫療影像診斷中的應用越來越廣泛，但也存在誤診的風險。假設要提高一個基于人工智能的醫療影像診斷系統的準確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓練數據的多樣性B.引入人類專家的監督和反饋C.不斷更新和優化模型D.以上方法同等重要4、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）在圖像生成和數據增強等方面表現出色。假設要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓練過程非常穩定，不會出現模式崩潰等問題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練，學習到真實數據的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域的數據生成5、在人工智能的智能推薦系統中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數據進行準確推薦。假設要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關系的推薦D.以上策略結合使用6、人工智能在教育領域有著創新應用。假設要開發一個自適應學習系統，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.根據學生的學習進度和表現，動態調整學習內容和難度B.利用情感分析技術了解學生的學習情緒，提供相應的激勵和支持C.人工智能驅動的教育系統可以完全替代教師的角色，實現自主學習D.結合虛擬現實和增強現實技術，創造沉浸式的學習體驗7、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫療決策支持系統基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫生和患者理解模型的決策依據，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優先級之分8、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環境中做出最優決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優策略B.獎勵函數的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環境的動態變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環境中無需重新學習就能表現良好9、在人工智能的文本分類任務中，類別不平衡是一個常見的問題。假設一個數據集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數類別的分類性能？（）A.重采樣技術B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用10、當利用人工智能進行音樂創作，生成具有創新性和藝術價值的音樂作品，以下哪種方法和技術可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是11、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規模數據集上訓練好的圖像分類模型應用到一個特定的小數據集上，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數據集上進行微調，快速獲得較好的性能B.由于數據集差異較大，原模型無法在新數據集上使用，需要重新訓練C.遷移學習只能在相同領域的任務之間進行，不同領域無法應用D.遷移學習會導致模型過擬合新數據集，降低泛化能力12、在人工智能的知識表示方法中，語義網絡和框架表示是常見的方式。假設我們要構建一個關于動物分類的知識系統，以下關于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網絡更適合表示結構化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網絡難以表達復雜的對象及其關系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難13、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統中，為了實現高效的路徑規劃和車輛調度，以下哪種算法和技術可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是14、人工智能中的“膠囊網絡（CapsuleNetwork）”的主要優勢是？（）A.對姿態和變形的魯棒性B.減少參數數量C.提高訓練速度D.增強可解釋性15、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型應用于醫學圖像分析，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫學圖像任務，無需任何調整B.由于數據領域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當的微調，并利用少量的醫學圖像數據進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數據類型和任務，不能跨越不同領域16、人工智能在農業領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發一個能夠監測農作物病蟲害的系統，以下關于數據采集的方式，哪一項是最有效的？（）A.依靠農民的人工觀察和報告，將信息輸入系統B.使用無人機搭載的圖像傳感器，定期拍攝農田圖像C.僅在農作物出現明顯病蟲害癥狀時進行數據采集D.隨機選擇農田的部分區域進行數據采集，以節省成本17、機器學習是人工智能的重要分支，其中監督學習是一種常見的學習方式。以下關于監督學習的描述，不正確的是（）A.監督學習需要有標記的訓練數據，即輸入數據和對應的期望輸出B.常見的監督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經網絡等C.監督學習的目標是通過學習訓練數據中的模式和規律，對新的未知數據進行準確的預測或分類D.監督學習只能處理數值型數據，對于文本、圖像等非數值型數據無法處理18、人工智能中的聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要合作訓練一個模型，但又不想共享原始數據，以下哪個技術是聯邦學習的核心？（）A.加密通信B.模型參數的加密共享和聚合C.分布式計算框架D.數據脫敏19、人工智能在農業領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發一個系統來監測農田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經網絡結合隨機森林算法20、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術手段。以下關于遷移學習的描述，不正確的是（）A.遷移學習可以利用已有的預訓練模型和知識，在新的任務和數據上進行微調B.遷移學習能夠減少新任務中的數據標注工作量和訓練時間C.遷移學習只能在相似的領域和任務中應用，無法跨越不同的領域D.合理運用遷移學習可以提高模型的泛化能力和性能21、在人工智能的推薦系統中，為用戶提供個性化的推薦服務。假設我們要構建一個電影推薦系統，以下關于推薦算法的選擇，哪一項是不準確的？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.隨機推薦D.混合推薦22、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關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果，增強信任B.一些復雜的深度學習模型，如深度神經網絡，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，不存在優先級的差異23、在人工智能的對話系統中，需要實現自然流暢的交互。假設要開發一個客服機器人，以下關于對話系統的描述，正確的是：（）A.只要對話系統能夠回答用戶的問題，就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統可以完全理解用戶的意圖和情感，無需進一步的優化C.利用大規模的對話數據進行訓練，并結合語義理解和生成技術，可以提高客服機器人的對話能力D.對話系統的性能不受語言多樣性和文化差異的影響24、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環境進行交互并根據獎勵信號來學習最優策略。以下關于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環境有先驗的了解，完全通過與環境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內得到最優的策略25、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優先保護車內乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述邊緣計算與人工智能的融合。2、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲布局優化中的應用。3、（本題5分）解釋人工智能在物流領域的優化作用。4、（本題5分）簡述人工智能在智能培訓內容推薦中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能民俗文化旅游路線規劃系統為例，探討人工智能在個性化和文化體驗方面的應用。2、（本題5分）以某智能樂器調音系統為例，探討人工智能在音準調整和音色優化中的作用。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的欺詐檢測系統，如在金融交易中的應用，分析其如何識別異常模式和降低風險。4、（本題5分）分析一個基于人工智能的民間藝術傳承人口述歷史整理系統，評估其整理效果和歷史價值。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能民間藝術產業品牌建設系統，討論其如何打造民間藝術產業品牌。四、操作題（