武田ai面試題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.AI中常用的深度學(xué)習(xí)框架不包括（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Excel答案：C2.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)（）A.決策樹B.聚類C.邏輯回歸答案：B3.圖像識(shí)別中常用的特征提取方法是（）A.SVMB.CNNC.KNN答案：B4.AI技術(shù)中，用于處理序列數(shù)據(jù)的模型是（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：A5.梯度下降算法的目的是（）A.增大損失函數(shù)值B.減小損失函數(shù)值C.保持損失函數(shù)值不變答案：B6.以下不屬于自然語言處理任務(wù)的是（）A.語音識(shí)別B.文本分類C.圖像生成答案：C7.哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于圖算法（）A.隊(duì)列B.棧C.鄰接表答案：C8.過擬合會(huì)導(dǎo)致模型（）A.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差B.在測試集上表現(xiàn)差C.在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都好答案：B9.以下哪個(gè)是AI中的優(yōu)化器（）A.ReLUB.AdamC.Softmax答案：B10.生成對抗網(wǎng)絡(luò)由（）組成A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.輸入層和輸出層答案：A多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的有（）A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.主成分分析答案：ABC2.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中可能用到的技術(shù)有（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合答案：ABC3.自然語言處理中常用的技術(shù)有（）A.詞法分析B.句法分析C.情感分析答案：ABC4.以下哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.DBSCAN答案：AB5.評估分類模型的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值答案：ABC6.計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用包括（）A.人臉識(shí)別B.目標(biāo)檢測C.視頻監(jiān)控答案：ABC7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)有（）A.sigmoidB.tanhC.LeakyReLU答案：ABC8.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包含（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)采樣答案：ABC9.以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法正確的有（）A.有獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制B.智能體與環(huán)境交互C.基于策略學(xué)習(xí)答案：ABC10.AI開發(fā)中常用的編程語言有（）A.PythonB.JavaC.C++答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)。（）答案：對2.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）答案：錯(cuò)3.邏輯回歸是一種分類算法。（）答案：對4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。（）答案：對5.模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（）答案：錯(cuò)6.決策樹可以處理數(shù)值型和分類型數(shù)據(jù)。（）答案：對7.生成對抗網(wǎng)絡(luò)只能生成圖像。（）答案：錯(cuò)8.主成分分析是一種降維技術(shù)。（）答案：對9.隨機(jī)森林是基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法。（）答案：對10.自然語言處理中詞袋模型考慮詞的順序。（）答案：錯(cuò)簡答題（每題5分，共4題）1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)記數(shù)據(jù)，通過已標(biāo)記樣本學(xué)習(xí)輸入與輸出關(guān)系來預(yù)測未知；無監(jiān)督學(xué)習(xí)只有輸入數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和規(guī)律，如聚類。2.什么是梯度消失問題？答案：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播中，梯度在從輸出層向輸入層傳遞時(shí)不斷減小，導(dǎo)致靠近輸入層的神經(jīng)元權(quán)重更新緩慢甚至難以更新，使模型訓(xùn)練困難。3.簡述數(shù)據(jù)增強(qiáng)的作用。答案：增加數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。提升模型的泛化能力，防止模型過擬合，讓模型在不同數(shù)據(jù)特征下都能學(xué)習(xí)到有效信息。4.解釋一下交叉驗(yàn)證的原理。答案：將數(shù)據(jù)集劃分成多個(gè)子集，每次用其中一個(gè)子集作測試集，其余作訓(xùn)練集，多次循環(huán)，綜合多次結(jié)果評估模型性能，以減少因數(shù)據(jù)劃分導(dǎo)致的評估偏差。討論題（每題5分，共4題）1.討論AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用有疾病診斷輔助、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感；模型解釋性不足，醫(yī)生難信任；以及醫(yī)療責(zé)任界定難，出問題難分責(zé)。2.如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題？答案：先分析數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如規(guī)模、類型、有無標(biāo)記等。再看問題類型，是分類、回歸還是聚類。參考以往類似問題經(jīng)驗(yàn)，通過實(shí)驗(yàn)對比不同算法性能，選擇最適合的。3.談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)模型可解釋性的重要性。答案：重要性在于，在關(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融，可解釋性讓使用者理解模型決策依據(jù)，增強(qiáng)信任。能發(fā)現(xiàn)模型缺陷，利于改進(jìn)優(yōu)化，避免因不可解釋