站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁重慶工商大學(xué)

《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、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(gè)社交媒體平臺(tái)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(xiàng)是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)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(yàn)，避免誤判正常內(nèi)容2、在人工智能的圖像增強(qiáng)技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會(huì)引入任何噪聲3、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要合作訓(xùn)練一個(gè)模型，但又不想共享原始數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)技術(shù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心？（）A.加密通信B.模型參數(shù)的加密共享和聚合C.分布式計(jì)算框架D.數(shù)據(jù)脫敏4、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)景，需要在保護(hù)車內(nèi)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(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則5、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下哪個(gè)方面是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.事件的時(shí)間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評(píng)估D.以上都是6、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是7、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇8、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠檢測(cè)產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對(duì)圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項(xiàng)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(duì)圖像進(jìn)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(duì)圖像進(jìn)行校正9、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個(gè)不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測(cè)算法能夠較好地應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測(cè)所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測(cè)D.以上都是10、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評(píng)估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進(jìn)行人工干預(yù)11、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(gè)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(yàn)和判斷，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǜ泳_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(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)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12、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，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(cái)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(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是13、在人工智能的模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像識(shí)別的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進(jìn)行模型訓(xùn)練14、在人工智能的發(fā)展中，倫理原則和規(guī)范的制定至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應(yīng)遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對(duì)人類造成潛在的危害C.知識(shí)產(chǎn)權(quán)和隱私保護(hù)在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵(lì)公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展，促進(jìn)社會(huì)對(duì)人工智能的信任15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調(diào)整B.只需要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谔煳挠^測(cè)中的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能培訓(xùn)效果評(píng)估中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明游戲開發(fā)中的人工智能技術(shù)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。2、（本題5分）運(yùn)用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于注意力機(jī)制的知識(shí)圖譜嵌入模型，進(jìn)行知識(shí)推理和查詢回答。3、（本題5分）使用自然語言處理工具包NLTK或Spacy，對(duì)一段文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等操作，分析文本的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。4、（本題5分）使用Python的Keras庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于門控循環(huán)單元（GRU）的模型，對(duì)社交媒體上的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感極性分析。探索不同的情感詞典和預(yù)訓(xùn)練詞向量對(duì)模型效果的提升。5、（本題5分）借助TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)情感分析模型，對(duì)社交媒體上的評(píng)論進(jìn)行情感傾向判斷。分析不同領(lǐng)域評(píng)論的情感