浙江金华科贸职业技术学院《深度学习算法》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效

密

封

线

第PAGE1页，共NUMPAGES3页

浙江金华科贸职业技术学院《深度学习算法》

2023-2024学年第二学期期末试卷

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1分，共15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光影像诊断中的性能，以下哪个指标是最重要的？（）

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.特异性

2、人工智能中的元学习技术旨在让模型能够快速适应新的任务和数据分布。假设要开发一个能够在不同领域的小样本学习任务中表现良好的元学习模型，以下哪种元学习方法在泛化能力和学习效率方面具有更大的潜力？（）

A.基于模型的元学习

B.基于优化的元学习

C.基于度量的元学习

D.以上方法结合使用

3、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

4、人工智能在教育领域的应用逐渐增多，例如个性化学习、智能辅导系统等。以下关于人工智能在教育领域应用的说法，错误的是（）

A.可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习路径和资源推荐

B.能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导

C.人工智能在教育领域的应用可以完全取代教师的作用，实现教育的自动化

D.有助于提高教育的效率和质量，但也需要关注学生的隐私和数据安全问题

5、深度学习在近年来取得了显著的成果，特别是在图像识别和语音识别等领域。以下关于深度学习的叙述，不准确的是（）

A.深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动从数据中学习特征

B.深度学习模型需要大量的训练数据和强大的计算资源来进行训练

C.深度学习可以解决传统机器学习方法难以处理的复杂问题，如语义理解和情感分析

D.深度学习模型的结构和参数一旦确定，就无法根据新的数据进行调整和优化

6、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

7、在一个利用人工智能进行天气预报的系统中，为了提高预测的精度和时效性，以下哪个因素可能是需要重点关注和改进的？（）

A.气象数据的质量和多样性

B.模型的复杂度和计算效率

C.模型的融合和集成

D.以上都是

8、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述，不正确的是（）

A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果，增强信任

B.一些复杂的深度学习模型，如深度神经网络，往往具有较低的可解释性

C.为了提高模型的可解释性，可以采用特征重要性分析、可视化等方法

D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的，不存在优先级的差异

9、在一个利用人工智能进行智能客服的系统中，为了提高回答的准确性和全面性，以下哪个方面的优化可能是关键的？（）

A.知识库的构建和更新

B.自然语言处理模型的改进

C.对话流程的设计

D.以上都是

10、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

11、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