山西师范大学《深度学习与机器视觉应用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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山西师范大学
《深度学习与机器视觉应用》2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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、在人工智能的伦理原则中，“公平性”是一个重要的考量因素。假设一个人工智能招聘系统对不同性别、种族的候选人给出了不同的评价结果。以下关于解决这种公平性问题的方法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 对数据进行预处理，消除可能导致偏差的因素
B. 定期审查和更新模型，以确保其公平性
C. 故意引入偏差，以平衡不同群体之间的差异
D. 建立公平性评估指标，对模型进行监测和改进

2、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统，以下关于智能监控的功能，哪一项是不准确的？（ ）
A. 实时检测异常行为
B. 自动识别人员身份
C. 预测潜在的安全威胁
D. 智能监控系统不需要考虑隐私保护问题

3、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的训练和性能有着重要的影响。以下关于数据在人工智能中的作用的描述，不正确的是（ ）
A. 高质量、大规模的数据能够帮助模型学习到更准确和通用的模式
B. 数据清洗和预处理是提高数据质量的重要步骤，可以减少噪声和错误
C. 即使数据量较少，通过巧妙的算法设计和模型架构，也能训练出性能优异的人工智能模型
D. 数据的标注工作对于监督学习非常重要，准确的标注能够提高模型的学习效果

4、在深度学习中，Batch Normalization 的作用是（ ）
A. 加速训练 B. 防止过拟合 C. 提高模型精度 D. 以上都是

5、深度学习模型在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功，但也面临着过拟合、计算资源需求大等挑战。假设要训练一个深度神经网络来识别各种动物的图像，然而数据量有限，为了避免过拟合同时提高模型的性能，以下哪种方法最为有效？（ ）
A. 增加网络层数
B. 减少训练轮数
C. 使用数据增强技术
D. 降低学习率

6、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。假设要解决一个复杂的优化问题。以下关于人工智能算法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 遗传算法通过模拟生物进化过程来寻找最优解
B. 蚁群算法受蚂蚁觅食行为启发，适用于求解组合优化问题
C. 不同的算法适用于不同类型的问题，没有一种算法能够通用于所有情况
D. 算法的性能只取决于其理论复杂度，与实际应用中的数据特点和计算环境无关

7、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的研究方向。假设要开发一个能够在多种语言之间进行高质量翻译的系统。以下关于机器翻译技术的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于规则的机器翻译依靠人工编写的语法和词汇规则进行翻译
B. 统计机器翻译通过对大量双语语料的统计分析来学习翻译模式
C. 神经机器翻译利用深度神经网络模型，能够生成更自然流畅的翻译结果
D. 现有的机器翻译技术已经能够完美处理各种领域和文体的文本，无需人工干预和修正

8、在人工智能的机器人控制领域，假设要让一个机器人通过学习来适应不同的环境和任务，以下关于机器人学习的描述，正确的是：（ ）
A. 机器人可以通过预先编程来应对所有可能的情况，无需学习能力
B. 强化学习是机器人学习的唯一有效方法，其他学习方法不适用
C. 机器人在学习过程中可以通过与环境的交互和试错来不断改进自己的行为
D. 机器人的学习能力受到硬件限制，无法达到与人类相似的学习效果

9、在人工智能的伦理和法律问题中，算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要？（ ）
A. 算法审计
B. 数据清洗和预处理
C. 引入多样化的数据集
D. 以上方法综合运用

10、人工智能中的机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等。假设要对一组未标记的数据进行分类，以下哪种学习算法可能最为适用？（ ）
A. 监督学习中的线性回归算法，通过拟合数据的线性关系进行分类
B. 无监督学习中的 K-Means 聚类算法，自动将数据分为不同的簇
C. 强化学习中的 Q-Learning 算法，通过与环境交互学习最优策略
D. 以上算法都不适合对未标记数据进行分类

11、人工智能在农业领域的应用具有很大的潜力。以下关于人工智能在农业应用的描述，不正确的是（ ）
A. 可以通过图像识别技术监测农作物的生长状况和病虫害
B. 能够根据气象数据和土壤条件进行精准的灌溉和施肥决策
C. 人工智能在农业中的应用受限于农村地区的基础设施和技术水平，发展缓慢
D. 借助智能传感器和物联网技术，实现农业生产的智能化管理

12、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（ ）
A. 复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行
B. 可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要
C. 通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任
D. 所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分

13、在人工智能的研究中，模型的压缩和量化技术可以减少模型的参数和计算量。以下关于模型压缩和量化的叙述，不准确的是（ ）
A. 可以通过剪枝、量化和低秩分解等方法实现模型压缩
B. 模型压缩和量化会导致模型性能的一定损失，但可以在可接受范围内提高计算效率
C. 模型压缩和量化技术只适用于小型模型，对于大型复杂模型效果不佳
D. 这些技术对于在资源受限的设备上部署人工智能模型具有重要意义

14、人工智能在艺术创作领域的探索引起了广泛关注。假设要利用人工智能生成音乐作品，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于深度学习算法学习大量的音乐作品，生成新的旋律和节奏
B. 可以与人类音乐家合作，共同创作出独特的音乐作品
C. 人工智能生成的音乐作品在艺术价值和创造性上能够超越人类音乐家的作品
D. 为音乐创作提供新的灵感和可能性，但不能完全取代人类的创造力

15、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（ ）
A. 数据的质量和数量
B. 算法的复杂度
C. 计算资源的多少
D. 模型的训练时间

16、在人工智能的艺术创作中，以下哪种方式可能会引发关于作品原创性和版权的争议？（ ）
A. 基于已有作品的风格进行模仿创作
B. 使用人工智能生成全新的艺术作品
C. 人类艺术家与人工智能共同创作
D. 以上都有可能

17、在人工智能的语音识别任务中，为了提高在嘈杂环境下的识别准确率，以下哪种技术或方法可能会被重点研究和应用？（ ）
A. 声学模型的改进 B. 噪声抑制技术 C. 多模态信息融合 D. 以上都是

18、机器学习是人工智能的重要分支，其中监督学习是一种常见的学习方式。以下关于监督学习的描述，不正确的是（ ）
A. 监督学习需要有标记的训练数据，即输入数据和对应的期望输出
B. 常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等
C. 监督学习的目标是通过学习训练数据中的模式和规律，对新的未知数据进行准确的预测或分类
D. 监督学习只能处理数值型数据，对于文本、图像等非数值型数据无法处理

19、人工智能在智能推荐系统中的应用越来越普遍。假设要为一个电商平台开发推荐系统，以下关于考虑用户兴趣动态变化的方法，哪一项是最重要的？（ ）
A. 定期重新训练模型，以反映用户兴趣的最新变化
B. 只根据用户的历史购买记录进行推荐，不考虑近期行为
C. 为用户推荐始终不变的热门商品，不考虑其个人兴趣
D. 随机推荐商品，期望能够满足用户的动态兴趣

20、在人工智能的自动驾驶伦理问题中，假设一辆自动驾驶汽车面临不可避免的碰撞，必须在保护车内乘客和避免撞到行人之间做出选择。以下关于这种伦理困境的解决方法，哪一项是最具争议的？（ ）
A. 优先保护车内乘客的生命安全，因为他们是车辆的使用者
B. 随机做出选择，将命运交给概率
C. 设计算法，根据具体情况（如行人的数量、年龄等）进行权衡
D. 完全由汽车制造商决定默认的选择策略，用户无法干预

21、在开发一个能够与人类进行自然流畅对话的人工智能聊天机器人时，不仅要理解用户的输入，还要生成合理且富有逻辑的回复。为了实现这一目标，以下哪个方面的技术是至关重要的？（ ）
A. 语言模型的训练
B. 对话管理策略
C. 情感分析能力
D. 知识图谱的构建

22、人工智能中的图像超分辨率技术可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。假设要在保持图像细节的同时提高超分辨率效果，以下哪个因素是最关键的？（ ）
A. 神经网络的深度
B. 训练数据的质量
C. 损失函数的选择
D. 优化器的性能

23、在人工智能的情感计算中，需要从人的面部表情、语音语调、文字等多模态信息中识别情感。假设要综合分析这些多模态信息来准确判断一个人的情感状态，以下哪种融合方式是有效的？（ ）
A. 早期融合，在数据层面进行整合
B. 晚期融合，在决策层面进行整合
C. 不进行融合，分别处理每个模态的信息
D. 随机选择一种模态的信息进行分析

24、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的性能有着重要影响。假设我们要训练一个用于预测股票价格的模型，以下关于数据的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 越多的数据一定能带来越好的模型性能
B. 数据中的噪声和错误对模型影响不大
C. 数据的分布和代表性比数量更重要
D. 不需要对数据进行预处理和清洗

25、在人工智能的语音合成领域，假设要生成自然流畅、富有情感的语音，以下关于语音合成技术的描述正确的是：（ ）
A. 参数合成方法能够灵活控制语音的特征，但音质相对较差
B. 拼接合成方法生成的语音自然度高，但需要大量的语音库支持
C. 深度学习的语音合成模型可以同时实现高质量和高自然度的语音生成
D. 语音合成的情感表达只能通过调整语音的音调来实现

26、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

27、人工智能中的语音识别技术在智能语音交互中起着重要作用。假设我们要提高语音识别系统在嘈杂环境下的性能，以下关于解决方法的说法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 使用更先进的声学模型
B. 增加训练数据的多样性
C. 降低语音信号的采样率
D. 采用噪声抑制技术

28、当利用人工智能进行推荐系统的设计，例如为用户推荐个性化的电影或音乐，以下哪种技术可能有助于提高推荐的准确性和新颖性？（ ）
A. 协同过滤 B. 基于内容的推荐 C. 混合推荐 D. 以上都是

29、在人工智能的知识表示方法中，语义网络和框架表示是常见的方式。假设我们要构建一个关于动物分类的知识系统，以下关于这两种表示方法的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 语义网络更适合表示结构化的、层次分明的知识
B. 框架表示难以处理知识的不确定性和模糊性
C. 语义网络难以表达复杂的对象及其关系
D. 框架表示在知识的扩展和更新方面较为困难

30、在人工智能的研究中，迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于医学图像分析，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（ ）
A. 可以直接将原模型应用于新的医学图像任务，无需任何调整
B. 由于数据领域差异较大，迁移学习在这种情况下不可能有效
C. 对原模型进行适当的微调，并利用少量的医学图像数据进行再训练，可以提高模型在新任务上的性能
D. 迁移学习只能应用于相似的数据类型和任务，不能跨越不同领域

二、操作题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）利用 Python 的 TensorFlow 库，构建一个深度强化学习模型，让智能体在连续动作空间中学习最优策略，评估模型的收敛速度和稳定性。

2、（本题5分）利用 Python 的 PyTorch 库，构建一个多层卷积神经网络（CNN）模型，对卫星图像中的道路网络进行提取和分析。研究不同的图像增强技术和模型架构对提取效果的影响。

3、（本题5分）使用 Python 的 Scikit-learn 库，实现高斯过程回归算法对非线性数据进行拟合和预测，分析模型的不确定性估计。

4、（本题5分）在 Python 中，运用免疫算法解决一个优化问题。定义抗原、抗体和免疫操作，展示算法的收敛过程和优化结果。

5、（本题5分）运用 Python 中的 PyTorch 框架，构建一个 Transformer 模型，对自然语言处理任务（如机器翻译）进行处理。使用合适的数据集进行训练，并在测试集上评估模型的翻译质量。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）简述人工智能在法律领域的应用和挑战。

2、（本题5分）说明模拟退火算法的工作机制。

3、（本题5分）谈谈自然语言生成的方法和应用。

4、（本题5分）解释人工智能在智能设备运行监测中的方法。

5、（本题5分）解释集成学习的概念和常见方法。

四、案例分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能绘画色彩搭配建议系统，讨论其如何提供合适的色彩搭配方案。

2、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能服装设计系统，讨论其如何根据流行趋势和用户需求生成设计方案。

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