包头钢铁职业技术学院《机器学习及应用》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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包头钢铁职业技术学院《机器学习及应用》

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

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、在人工智能的语音情感识别中，以下哪个特征对于准确判断情感可能最具挑战性？（）

A.语音的语调

B.语音的语速

C.说话人的口音

D.背景噪音

2、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

3、强化学习是另一种机器学习方法，通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最优策略。以下关于强化学习的叙述，不准确的是（）

A.强化学习中的智能体通过不断尝试不同的动作来获取最大的累积奖励

B.强化学习适用于解决序列决策问题，如机器人控制和游戏策略制定

C.强化学习不需要对环境有先验的了解，完全通过与环境的交互来学习

D.强化学习的训练过程简单快速，通常能够在短时间内得到最优的策略

4、人工智能中的优化算法对于模型的训练和性能提升起着关键作用。以下关于优化算法的叙述，不正确的是（）

A.常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等

B.不同的优化算法在收敛速度、稳定性和对超参数的敏感性方面有所不同

C.优化算法的选择只取决于模型的架构，与数据特点无关

D.可以通过调整优化算法的参数来提高模型的训练效果

5、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用GAN来实现。那么，以下关于GAN的描述，哪一项是错误的？（）

A.由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习

B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器

C.判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征

D.GAN的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题

6、在人工智能的图像生成领域，例如生成逼真的艺术作品或虚拟场景，以下哪种技术的发展起到了关键作用？（）

A.生成对抗网络B.自编码器C.变分自编码器D.玻尔兹曼机

7、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。假设我们要利用深度学习模型诊断肺部CT影像中的结节，以下关于模型训练的说法，哪一项是正确的？（）

A.可以使用少量标注数据获得准确的诊断结果

B.模型的泛化能力对于不同医院的数据不重要

C.数据增强技术可以提高模型的鲁棒性

D.不需要对模型进行验证和评估

8、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇连贯且有逻辑的文章，以下关于模型训练的策略，哪一项是不正确的？（）

A.使用预训练的语言模型，并在特定任务上进行微调

B.从简单的句子生成开始，逐渐过渡到复杂的文章生成

C.不使用任何先验知识或语言规则，完全依靠数据驱动的学习

D.引入对抗训练，提高生成文本的质量和多样性

9、在人工智能的药物研发中，机器学习可以辅助药物分子的设计和筛选。假设要开发一种治疗特定疾病的新药，以下哪种机器学习方法可能最有助于找到潜在的有效分子结构？（）

A.分类算法

B.回归分析

C.聚类分析

D.强化学习

10、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

11、人工智能中的模型压缩技术可以减少模型的参数数量和计算量。假设要在移动设备上部署一个深度学习模型，以下哪种模型压缩方法可能最有效？（）

A.剪枝

B.量化

C.知识蒸馏

D.以上都有可能

12、在人工智能的强化学习中，探索与利用的平衡是一个关键问题。假设一个智能体在一个未知的环境中学习，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪种策略在平