学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………北京理工大学《机器学习及工程应用》2023-2024 学年第一学期期末试卷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 1 分，共 20 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、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2、在人工智能的推荐系统中，为用户提供个性化的推荐服务。假设我们要构建一个电影推荐系统，以下关于推荐算法的选择，哪一项是不准确的？（ ）A. 基于内容的推荐B. 协同过滤推荐C. 随机推荐D. 混合推荐3、强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设有一个机器人需要通过学习在复杂的环境中行走，并且根据行走的效果获得奖励或惩罚。以下关于强化学习的描述，哪一项是不准确的？（ ）A. 智能体通过不断尝试和错误来改进策略B. 奖励信号对于智能体的学习至关重要C. 强化学习不需要对环境进行建模D. 智能体的最终目标是最大化累积奖励4、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5、人工智能中的迁移学习方法可以提高模型的泛化能力。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特定领域的图像识别任务，以下关于迁移学习的描述，哪一项是不正确的？（ ）A. 可以将预训练模型的参数作为初始值，在新数据上进行微调B. 能够利用已有的知识和特征，减少在新任务上的数据标注和训练时间C. 迁...
