宜春职业技术学院《自动化数据分析与数据可视化》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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宜春职业技术学院

《自动化数据分析与数据可视化》2023-2024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、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（）

A.基于规则的专家系统B.强化学习C.遗传算法D.模糊逻辑

2、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

3、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

4、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成和数据增强等方面表现出色。假设要使用GAN生成逼真的人脸图像，以下关于GAN的描述，正确的是：（）

A.GAN的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题

B.生成器和判别器的能力不需要平衡，只要其中一个强大就能生成好的图像

C.GAN可以通过不断的对抗训练，学习到真实数据的分布，从而生成逼真的新样本

D.GAN只能用于图像生成，不能应用于其他领域的数据生成

5、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

6、假设在一个智能教育系统中，需要利用人工智能为学生提供个性化的学习路径和资源推荐。为了准确评估学生的学习状态和需求，以下哪种数据和方法可能是重要的？（）

A.学习行为数据和聚类分析

B.知识掌握程度数据和回归分析

C.学习偏好数据和分类算法

D.以上都是

7、在强化学习中，“Q-learning”算法通过估计什么来进行决策？（）

A.状态价值

B.动作价值

C.策略

D.奖励

8、当利用人工智能进行金融风险评估，例如评估信用风险和市场风险，以下哪种模型和特征可能是重要的组成部分？（）

A.逻辑回归模型和财务指标

B.决策树模型和交易数据

C.深度学习模型和宏观经济数据

D.以上都是

9、人工智能中的异常检测在许多领域都有重要应用，如网络安全、金融欺诈检测等。假设我们要在金融交易数据中检测异常行为，以下关于异常检测的方法，哪一项是不准确的？（）

A.基于统计模型的方法

B.基于聚类的方法

C.基于规则的方法

D.异常检测不需要考虑数据的分布特征

10、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。假设一个医院要引入人工智能辅助诊断系统来检测癌症。以下关于该应用的描述，哪一项是错误的？（）

A.能够提高诊断的准确性和效率，减少漏诊和误诊的情况

B.可以与医生的经验和判断相结合，提供更全面的诊断依据

C.人工智能诊断系统可以完全取代病理医生的工作，独立做出诊断结论

D.需要经过严格的临床试验和验证，确保其安全性和有效性

11、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，具有很强的语言理解和生成能力。假设要将这样的预训练模型应用于特定的任务，以下关于模型应用的描述，正确的是：（）

A.可以直接在预训练模型上进行微调，就能适应新的任务，无需额外的训练数据

B.预训练模型的参数固定，不能根据任务需求进行调整和优化

C.预训练模型的语言生成能力很强，但在特定领域的专业知识上可能存在不足

D.预训练模型在所有自然语言处理任务中都能取得最优的效果

12、在人工智能的医疗影像诊断中，深度学习模型可以辅助医生发现病变。假设要评估一个深度学习模型在乳腺X