哈尔滨工业大学《深度学习应用基础》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

装订线

哈尔滨工业大学《深度学习应用基础》2024-2025学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、当利用人工智能进行文本摘要生成，从长篇文章中提取关键信息并形成简洁的摘要，以下哪种策略和算法可能是有效的？（ ）
A. 基于抽取的方法
B. 基于生成的方法
C. 融合抽取和生成的方法
D. 以上都是

2、假设在一个智能交通系统中，需要利用人工智能算法来优化交通信号灯的控制，以减少交通拥堵和提高道路通行效率。考虑到实时交通流量的变化和复杂的道路网络，以下哪种技术可能是核心？（ ）
A. 深度学习预测交通流量
B. 传统的数学优化算法
C. 基于案例的推理
D. 蒙特卡罗模拟

3、人工智能在自动驾驶领域有着广阔的应用前景。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于人工智能在自动驾驶中的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 传感器数据的融合和处理是自动驾驶系统做出准确决策的基础
B. 深度学习算法可以识别道路标志、行人和其他车辆，辅助驾驶决策
C. 自动驾驶系统能够在所有复杂的路况下做出完美无误的决策，无需人类干预
D. 为了确保安全，自动驾驶系统需要具备应对突发情况的能力和冗余机制

4、在人工智能的语音识别领域，假设要开发一个能够准确识别不同口音和背景噪声下的语音识别系统，以下关于语音识别技术的描述，正确的是：（ ）
A. 语音识别系统只需要对清晰、标准的语音进行训练，就能应对各种复杂情况
B. 增加训练数据中的口音和噪声样本可以提高系统在复杂环境下的识别能力
C. 语音识别的准确率只取决于声学模型，与语言模型无关
D. 现有的语音识别技术已经能够达到 100%的准确率，无需进一步改进

5、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 强大的计算资源，如 GPU 集群，可以加速模型的训练过程
B. 云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求
C. 算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关
D. 合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要

6、在人工智能的文本生成任务中，假设要生成一篇逻辑连贯、语言通顺的文章，以下关于文本生成模型的描述，正确的是：（ ）
A. 基于规则的文本生成方法能够保证生成的文章完全符合语法和逻辑
B. 深度学习的文本生成模型可以学习语言的模式和规律，但可能存在重复和不一致的问题
C. 文本生成模型的输出完全由输入的提示信息决定，没有任何随机性
D. 现有的文本生成模型已经能够生成与人类写作水平相当的文章

7、当利用人工智能进行药物研发，例如预测药物分子的活性和副作用，以下哪种技术和数据可能是重要的支撑？（ ）
A. 化学信息学和分子模拟
B. 生物医学数据和机器学习
C. 药物临床试验数据和统计分析
D. 以上都是

8、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习，以下关于强化学习的描述，正确的是：（ ）
A. 智能体通过随机尝试不同的动作来学习，不需要任何奖励反馈
B. 奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响，只要有足够的训练时间就能学会最优策略
C. 强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略
D. 智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励

9、人工智能中的人工神经网络具有强大的学习能力。假设我们正在训练一个多层神经网络来预测股票价格的走势。如果网络的训练数据包含了过多的噪声，会产生什么后果？（ ）
A. 网络的泛化能力增强
B. 网络的训练速度加快
C. 网络可能对新的数据预测不准确
D. 网络的结构变得更加复杂

10、人工智能中的迁移学习技术可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下哪种迁移学习策略最有可能取得较好的效果？（ ）
A. 直接使用原模型进行预测
B. 微调原模型的部分层
C. 重新训练一个新的模型
D. 对原模型进行压缩

11、人工智能中的强化学习算法可以分为基于值函数的方法和基于策略的方法。以下关于这两种方法的描述，不正确的是（ ）
A. 基于值函数的方法通过估计状态值或动作值来选择最优动作
B. 基于策略的方法直接学习策略函数，输出动作的概率分布
C. 基于值函数的方法和基于策略的方法不能结合使用，只能选择其一
D. 这两种方法各有优缺点，在不同的应用场景中表现不同

12、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。例如，自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时，需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下，以下哪种观点是需要重点考虑的？（ ）
A. 优先保护乘客的生命安全
B. 随机选择保护对象
C. 按照预设的规则进行决策，不考虑具体情况
D. 综合考虑多种因素，如法律、道德和社会影响

13、在人工智能的模型压缩中，假设需要在不显著降低模型性能的前提下减少模型的参数数量和计算量。以下哪种方法可以实现这一目标？（ ）
A. 剪枝技术，去除不重要的连接和参数
B. 量化技术，降低参数的精度
C. 知识蒸馏，将大模型的知识传递给小模型
D. 以上都是

14、人工智能在智能家居领域的应用不断丰富。假设一个智能家居系统要利用人工智能实现自动化控制，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 根据家庭成员的习惯和环境条件，自动调整灯光、温度和家电设备
B. 利用语音识别和自然语言处理技术，实现与用户的自然交互
C. 人工智能可以完全理解用户的所有需求和意图，不会出现误解
D. 结合传感器数据和机器学习算法，实现能源的高效管理和节约

15、人工智能中的智能监控系统可以对视频内容进行分析。假设要在一个公共场所的监控系统中检测异常行为，以下哪个因素对于检测的准确性至关重要？（ ）
A. 监控摄像头的分辨率
B. 视频数据的存储方式
C. 算法对异常行为的定义和建模
D. 网络带宽

16、人工智能中的无监督学习可以发现数据中的隐藏模式和结构。以下关于无监督学习的描述，不正确的是（ ）
A. 聚类分析和主成分分析是常见的无监督学习方法
B. 无监督学习不需要事先标注数据，能够自动从数据中学习特征
C. 无监督学习的结果通常难以解释和评估，应用范围相对较窄
D. 可以用于数据预处理、特征提取和异常检测等任务

17、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。以下关于联邦学习的说法，不正确的是（ ）
A. 联邦学习可以在保护数据隐私的前提下，实现多个参与方之间的模型训练和共享
B. 解决了数据在不同机构之间难以流通和共享的问题
C. 联邦学习的通信开销较大，限制了其在大规模数据上的应用
D. 联邦学习技术已经非常成熟，不存在任何技术挑战和安全风险

18、人工智能在语音识别领域取得了重大进展。假设要开发一个能够实时将语音转换为文字的系统，以下关于语音识别的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 声学模型用于分析语音的声学特征，语言模型用于理解语言的语法和语义
B. 深度神经网络在语音识别中能够提高识别准确率和鲁棒性
C. 语音识别系统在各种环境和口音条件下都能达到 100%的准确率
D. 对大量不同口音和背景噪音的语音数据进行训练，可以提升系统的适应性

19、人工智能中的情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下哪种方法可能不太适用？（ ）
A. 基于词典的方法
B. 基于机器学习的方法
C. 基于规则的方法
D. 基于人工判断的方法

20、人工智能在医疗领域有广泛的应用前景。假设要开发一个能够辅助医生诊断疾病的系统，需要对大量的医疗数据进行分析。以下哪种技术可能有助于提高诊断的准确性？（ ）
A. 数据挖掘
B. 虚拟现实
C. 增强现实
D. 3D 打印

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述人工智能在艺术创作中的应用和争议。

2、（本题5分）解释主动学习的原理和应用场景。

3、（本题5分）简述人工智能在客户关系管理中的改进。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能建筑能源管理的系统，探讨其如何根据人员活动和环境条件控制能源消耗。

2、（本题5分）以某智能工业机器人控制系统为例，探讨人工智能在动作精度和效率提升中的应用。

3、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能舞蹈作品版权监测系统，分析其如何发现舞蹈作品的盗版和侵权。

4、（本题5分）剖析某智能安防系统中人工智能的角色，如入侵检测和人员识别。

5、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能绘画人才职业规划系统，讨论其如何为绘画人才规划职业道路。

四、操作题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）使用 Python 的 PyTorch 框架，构建一个基于 Transformer 的问答系统模型，评估模型在不同类型问题上的回答准确性。

2、（本题10分）在 PyTorch 中，构建一个基于图神经网络（GNN）的社交网络推荐模型，根据用户的社交关系和兴趣偏好为其推荐好友或内容。研究不同的图结构和节点特征对推荐效果的影响，评估模型的准确性和个性化程度。

第6页，共6页