站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁貴州工商職業(yè)學(xué)院《原理與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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、人工智能中的語音識別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說法，哪一項是不正確的？（）A.使用更先進的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語音信號的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)2、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3、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4、在機器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的學(xué)習(xí)方式。考慮一個場景，我們有大量未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸5、在人工智能的機器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進行特征選擇6、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于預(yù)測房價的人工智能模型，以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好；欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜，越不容易出現(xiàn)過擬合問題，因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合，而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無關(guān)7、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險評估和欺詐檢測中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個系統(tǒng)來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實時分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術(shù)或方法在處理這種實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)時最為有效？（）A.實時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗的規(guī)則判斷D.隨機抽樣檢查8、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。假設(shè)要在移動設(shè)備上部署一個深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能9、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇10、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于預(yù)測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量11、深度學(xué)習(xí)作為一種強大的人工智能技術(shù)，在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在該任務(wù)中的描述，哪一項是不正確的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像特征提取和分類，能有效識別動物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提高識別準(zhǔn)確率C.通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以優(yōu)化圖像識別模型的性能D.深度學(xué)習(xí)模型一旦訓(xùn)練完成，就無需再進行優(yōu)化和改進，能夠始終保持高精度12、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望13、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中14、當(dāng)利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是15、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.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明人工智能在社會輿論監(jiān)測和引導(dǎo)中的方法。2、（本題5分）簡述過擬合和欠擬合的概念及解決方法。3、（本題5分）說明教育領(lǐng)域中人工智能的潛力。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（Bi-LSTM）的情感分析模型，對電影評論數(shù)據(jù)進行情感分類。分析不同的詞嵌入方法對模型性能的影響。2、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進行資源管理和優(yōu)化，提高資源的可持續(xù)利用性。3、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進行機器翻譯，將一段文本從一種語言翻譯成另一種語言，評估翻譯質(zhì)量。4、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用邏輯回歸算法對一個信用卡交易數(shù)據(jù)集進行欺詐檢測。通過特征選擇和模型評估指標(biāo)，優(yōu)化模型的檢測性能。5、（本題5分）借助Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)一個基于隨機森林的圖像分類模型。對一組包含多種物體的圖像數(shù)據(jù)集進行處理，提取圖像特征，調(diào)整隨機森林的參數(shù)，如樹的數(shù)量和最大深度等，以提高分類準(zhǔn)確率，并通過交叉驗證評