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3頁浙江工業大學之江學院

《機器學習基礎實踐》2023-2024學年第二學期期末試卷院(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20個小題，每小題2分，共40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、人工智能在教育領域有潛在的應用價值。假設要開發一個個性化學習系統，能夠根據學生的學習情況提供定制的學習計劃。以下關于收集學生學習數據的方法，哪一項是需要謹慎處理的？（）A.跟蹤學生在在線學習平臺上的學習時間、答題情況等B.收集學生的個人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學生的作業和考試成績，了解其知識掌握程度D.通過問卷調查了解學生的學習風格和偏好2、人工智能在智能家居領域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統要利用人工智能實現自動化控制，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據家庭成員的習慣和環境條件，自動調整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術，實現與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現誤解D.結合傳感器數據和機器學習算法，實現能源的高效管理和節約3、人工智能中的語音識別技術在許多領域都有應用，如語音助手和智能客服。假設正在改進一個語音識別系統的性能，以下關于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準確率只取決于聲學模型，語言模型對其影響不大B.環境噪聲對語音識別的結果沒有顯著影響，系統可以自動過濾噪聲C.不斷優化聲學模型和語言模型，并結合大量的語音數據進行訓練，可以提高語音識別的準確率D.語音識別系統不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統一處理4、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5、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6、人工智能中的遷移學習可以利用已有的預訓練模型來加速新任務的學習。假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型遷移到醫學圖像分析任務中，以下關于遷移學習的步驟，哪一項是不準確的？（）A.凍結預訓練模型的部分層，只訓練特定任務相關的層B.直接在新的醫學圖像數據集上微調整個預訓練模型C.對新的數據集進行數據增強，以增加數據的多樣性D.分析預訓練模型和新任務之間的差異，選擇合適的遷移策略7、人工智能中的機器學習算法可以分為監督學習、無監督學習和強化學習等。假設要對一組未標記的數據進行分類，以下哪種學習算法可能最為適用？（）A.監督學習中的線性回歸算法，通過擬合數據的線性關系進行分類B.無監督學習中的K-Means聚類算法，自動將數據分為不同的簇C.強化學習中的Q-Learning算法，通過與環境交互學習最優策略D.以上算法都不適合對未標記數據進行分類8、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數據集，準確率可能會產生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數據分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求9、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關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，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區域，但容易出現過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準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缺點，常常結合使用以提高分割效果10、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11、人工智能在藝術創作領域也有一定的應用。假設要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關于人工智能在藝術創作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術家提供靈感和創意，輔助藝術創作過程B.生成的作品具有獨特的風格和創意，完全可以與人類藝術家的作品媲美C.人工智能藝術創作仍然需要人類藝術家的指導和審美判斷D.引發了關于藝術定義和創作本質的思考和討論12、人工智能中的聯邦學習技術旨在保護數據隱私的同時實現模型訓練。假設多個機構想要聯合訓練一個人工智能模型，同時保護各自的數據隱私，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習可以在不共享原始數據的情況下，直接合并各機構的模型參數進行訓練B.聯邦學習過程中不存在通信開銷和安全風險C.采用加密技術和模型參數交換的方式，聯邦學習能夠在保護數據隱私的前提下協同訓練模型D.聯邦學習只適用于小規模的數據和簡單的模型，對于大規模和復雜的任務不適用13、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環境中行走而不摔倒，以下關于獎勵函數的設計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩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D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性14、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15、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設要解釋一個深度學習模型的決策過程和輸出結果，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的內部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術只能展示模型的結構，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應用沒有太大意義，只要模型性能好就行16、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調，就能適應新的任務，無需額外的訓練數據B.預訓練模型的參數固定，不能根據任務需求進行調整和優化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領域的專業知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優的效果17、人工智能中的自動規劃和調度問題在許多領域都有應用，如生產制造、物流配送等。假設一個工廠要安排生產任務，需要考慮機器的可用性、訂單的優先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規劃算法在處理這種復雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法18、在人工智能的強化學習中，假設智能體在探索環境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用19、在人工智能的自然語言生成任務中，需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發一個能夠自動生成新聞報道的系統，以下關于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數據，并結合語義理解和規劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本20、人工智能在物流領域的應用能夠提高物流效率和服務質量。以下關于人工智能在物流應用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規劃算法優化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術實現貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領域的應用面臨數據安全和隱私保護等挑戰D.物流領域對人工智能技術的需求不高，傳統的管理方法已經足夠滿足需求二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在企業社會責任和可持續發展報告中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能發展帶來的教育變革。3、（本題5分）說明知識圖譜的構建和應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能保險理賠評估系統為例，探討人工智能在理賠決策中的作用。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能民間藝術比賽組織與傳承系統，討論其如何組織比賽并促進民間藝術的傳承。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能舞蹈產業市場調研系統，分析其如何了解舞蹈市場的需求和趨勢。4、（本題5分）剖析某智能民間故事改編系統中人工智能的情節重構和主題升華能