仙桃职业学院《深度学习基础》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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仙桃职业学院《深度学习基础》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

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、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

2、人工智能中的强化学习算法在机器人足球比赛中可以训练机器人球员的策略。假设要让机器人球队在比赛中取得更好的成绩，以下哪个方面是强化学习算法需要重点优化的？（ ）
A. 球员的动作控制
B. 团队的协作策略
C. 球场环境的建模
D. 对手行为的预测

3、人工智能中的自动规划和调度问题在许多领域都有应用，如生产制造、物流配送等。假设一个工厂要安排生产任务，需要考虑机器的可用性、订单的优先级和交货日期等约束条件。以下哪种自动规划算法在处理这种复杂的约束满足问题上最为高效？（ ）
A. A* 算法
B. 遗传算法
C. 模拟退火算法
D. 蚁群算法

4、在人工智能的对话系统中，假设需要根据用户的上下文和历史对话信息生成连贯且有针对性的回复。以下哪种方法能够更好地利用上下文信息？（ ）
A. 使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）捕捉序列信息
B. 只关注当前输入的文本，不考虑历史信息
C. 对上下文信息进行简单的统计分析
D. 随机生成回复，不依赖上下文

5、在人工智能的强化学习中，假设智能体在探索环境时面临高风险的动作选择，以下哪种策略能够平衡探索和利用，以实现更好的学习效果？（ ）
A. ε-贪心策略，以一定概率随机选择动作
B. 始终选择最优动作，不进行探索
C. 随机选择动作，不考虑之前的经验
D. 只在初始阶段进行探索，之后完全利用

6、在人工智能的机器人控制领域，强化学习可以让机器人通过与环境的交互不断优化自己的行为。假设一个机器人需要学会在不同地形上行走，以下哪个因素对于强化学习的效果影响最大？（ ）
A. 环境的复杂度
B. 机器人的初始状态
C. 奖励函数的设计
D. 机器人的硬件性能

7、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

8、在人工智能的语音处理领域，语音合成技术旨在生成自然流畅的人类语音。假设要开发一个能够为有声读物生成逼真语音的系统，需要考虑语音的韵律、语调等因素。以下哪种语音合成方法在生成高质量、富有表现力的语音方面表现更为突出？（ ）
A. 拼接式语音合成
B. 参数式语音合成
C. 基于深度学习的端到端语音合成
D. 基于规则的语音合成

9、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（ ）
A. 优先保护车内乘客的生命安全
B. 随机选择保护对象
C. 基于最大多数人的利益进行决策
D. 这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则

10、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

11、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

12、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（ ）
A. 自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预
B. 人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误
C. 自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定
D. 自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患

13、知识图谱在人工智能中用于整合和表示知识。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱构建的描述，正确的是：（ ）
A. 可以随意收集和整合信息，无需对知识的准确性和可靠性进行验证
B. 知识图谱的结构和关系定义不重要，只要包含大量的数据就行
C. 构建知识图谱需要对知识进行精心的组织和关联，以支持有效的查询和推理
D. 知识图谱一旦构建完成，就无需更新和维护，因为知识是固定不变的

14、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

15、假设要开发一个能够理解人类情感和意图的人工智能助手，例如根据用户的情绪提供相应的服务，以下哪种技术和数据可能是关键的？（ ）
A. 情感计算技术和情感标注数据
B. 意图识别技术和用户行为数据
C. 自然语言理解技术和多模态数据
D. 以上都是

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述人工智能在文学创作中的应用。

2、（本题5分）简述人工智能在智能成本效率分析中的技术。

3、（本题5分）谈谈人工智能在智能生产排程中的优化。

三、操作题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）使用 Python 的 PyTorch 框架，搭建一个基于 Transformer 架构的情感分析模型，能够处理多语言文本的情感分析。

2、（本题5分）使用 Python 的 Keras 库，实现一个基于双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的情感分析模型，对电影评论数据进行情感分类。分析不同的词嵌入方法对模型性能的影响。

3、（本题5分）运用 Python 的 Keras 库，构建一个多层感知机（MLP）模型，对 MNIST 数据集进行数字识别。使用批量归一化（Batch Normalization）和Dropout 技术提高模型的泛化能力，比较不同网络结构下的性能。

4、（本题5分）利用 Scikit-learn 中的朴素贝叶斯算法，对电子邮件进行垃圾邮件分类。提取邮件的文本特征，如词频、词性等，计算分类的准确率和召回率，并通过特征选择优化模型性能。

5、（本题5分）利用 Python 中的 PyTorch 框架，构建一个基于 Transformer 架构的语音识别模型，对不同口音和噪声环境下的语音进行准确识别。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）以某智能民间艺术作品收藏管理系统为例，探讨人工智能在作品评估和保管建议方面的作用。

2、（本题10分）研究一个利用人工智能进行马戏表演动作编排的案例，分析其精彩程度和安全性。

3、（本题10分）分析一个利用人工智能进行民间舞蹈文化传播策略制定的项目，讨论其传播效果和文化影响力。

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