學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁西南民族大學

《深度學習實踐應用》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、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2、在人工智能的語音合成任務中，假設要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關于模型訓練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數據進行訓練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結合聲學模型和語言模型，提高語音合成的質量3、在人工智能的發展中，機器學習是一個重要的分支。假設一個醫療團隊想要利用機器學習來預測某種疾病的發病風險，他們收集了大量患者的基因數據、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學習算法時，需要考慮數據的特點、模型的復雜度和預測的準確性等因素。以下哪種機器學習算法可能最適合這個任務？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關系進行預測C.支持向量機算法，尋找最優分類超平面進行分類預測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類4、在人工智能的自動駕駛領域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數據進行決策。以下哪種傳感器的數據融合方法可能是關鍵的技術挑戰？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是5、人工智能在制造業中的應用可以提高生產效率和質量。以下關于人工智能在制造業應用的說法，不正確的是（）A.可以實現生產過程的自動化監控和故障預測，減少停機時間B.能夠優化生產流程和資源配置，降低生產成本C.人工智能在制造業的應用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業中的所有環節都已經實現了人工智能的全面應用，不存在尚未被覆蓋的領域6、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7、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰。假設要訓練一個深度神經網絡來識別各種動物的圖像，然而數據量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網絡層數B.減少訓練輪數C.使用數據增強技術D.降低學習率8、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數據中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監測和預警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發生，無需其他防范手段D.結合規則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性9、當利用人工智能進行輿情監測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數據來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數據和情感分析B.新聞評論數據和主題建模C.網絡搜索數據和趨勢預測D.以上都是10、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能，以下關于評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨立，沒有關聯C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題，對于多分類問題沒有作用11、人工智能中的異常檢測是一項重要任務。假設要在一個工業生產過程中檢測出異常的數據點，以下關于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統計的異常檢測方法適用于所有類型的數據，準確性高B.基于機器學習的異常檢測模型需要大量的正常數據進行訓練C.深度學習的異常檢測方法能夠自動發現數據中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應用場景中都有各自的優缺點，需要根據實際情況選擇12、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關注。假設要利用預訓練語言模型進行特定任務的微調。以下關于預訓練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預訓練語言模型在大規模通用語料上學習了語言的通用知識和模式B.微調時可以使用少量的特定任務數據，快速適應新的任務C.預訓練語言模型的參數規模越大，性能一定越好D.可以根據具體需求對預訓練語言模型的輸出進行進一步的處理和優化13、在人工智能的發展過程中，算力的提升起到了重要的推動作用。假設一個研究團隊需要進行大規模的人工智能模型訓練。以下關于算力對人工智能的影響的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的算力能夠加速模型的訓練過程，縮短研發周期B.更高的算力可以支持更復雜的模型結構和更多的數據處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優化和算法的改進D.算力的成本和可獲取性會影響人工智能技術的應用和推廣14、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15、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是16、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設的規則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響17、人工智能在教育領域有著潛在的應用價值。假設要開發一個個性化的學習系統。以下關于人工智能在教育中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據學生的學習情況和特點，提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠實時監測學生的學習狀態，及時給予反饋和指導C.人工智能教育系統可以完全取代教師的角色，實現自主學習D.有助于發現學生的學習問題和知識漏洞，提高教學效果18、人工智能在醫療領域的應用具有巨大的潛力，但也面臨著數據隱私和安全性的挑戰。假設一個醫療機構要使用人工智能技術分析患者的醫療數據來輔助診斷疾病，同時要確保患者數據不被泄露和濫用。以下哪種技術或方法在保障數據安全和隱私方面最為有效？（）A.數據加密B.數據脫敏C.建立嚴格的訪問控制機制D.以上方法綜合運用19、人工智能在自動駕駛領域有重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于自動駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車的決策完全依賴于預先設定的規則和算法，不具備自主學習和適應能力B.復雜的交通環境和意外情況不會對自動駕駛汽車的決策造成困難，因為其具有完美的感知和預測能力C.自動駕駛汽車在決策時需要綜合考慮多種因素，如交通規則、行人行為和車輛狀態等D.人類駕駛員的干預對自動駕駛汽車的決策沒有任何幫助，反而可能導致系統混亂20、在人工智能的計算機視覺任務中，目標跟蹤是一個具有挑戰性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷效果評估中的方法。2、（本題5分）簡述人工智能在成本控制中的應用。3、（本題5分）解釋人工智能在組織架構設計中的影響。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲表演訓練系統，分析其如何輔助演員提高表演水平。2、（本題5分）剖析某智能民間音樂創作輔助系統中人工智能的旋律生成和編曲建議功能。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視劇本創作輔助系統，分析其如何提供情節創意和人物塑造建議。4、（本題5分）分析一個基于人工智能的旅游規劃推薦系統，討論其個性化程度和實用性。5、（本題5分）分析一個利用人