2025年人工智能研究院AI工程師招聘面試預(yù)測(cè)題一、選擇題（共5題，每題2分）1.以下哪種方法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.K-means聚類D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪個(gè)模型不屬于Transformer架構(gòu)的變體？A.BERTB.GPT-3C.LSTMD.T53.以下哪種損失函數(shù)適用于多分類問(wèn)題？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失C.L1損失D.Huber損失4.在圖像識(shí)別任務(wù)中，以下哪種技術(shù)不屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法？A.隨機(jī)裁剪B.顏色抖動(dòng)C.DropoutD.彎曲變形5.以下哪種算法不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索策略？A.ε-greedyB.Q-learningC.A*搜索D.蒙特卡洛樹(shù)搜索二、填空題（共5題，每題2分）1.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于衡量模型泛化能力的指標(biāo)是__________。2.自然語(yǔ)言處理中，__________是一種常用的詞嵌入技術(shù)。3.在深度學(xué)習(xí)中，__________是一種常用的正則化方法，用于防止過(guò)擬合。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，__________是一種無(wú)模型的策略，通過(guò)多次嘗試學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。5.在圖像處理中，__________是一種常用的圖像降噪技術(shù)。三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本原理及其應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋什么是過(guò)擬合，并列舉三種常見(jiàn)的解決過(guò)擬合的方法。3.描述Transformer模型的主要結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢(shì)。4.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，什么是梯度下降法？簡(jiǎn)述其工作原理。5.解釋什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并簡(jiǎn)述其在游戲AI中的應(yīng)用。四、計(jì)算題（共3題，每題6分）1.假設(shè)一個(gè)二分類問(wèn)題，模型的預(yù)測(cè)輸出為0.7，實(shí)際標(biāo)簽為1。如果使用邏輯回歸損失函數(shù)（交叉熵?fù)p失），計(jì)算該樣本的損失值（設(shè)logit為z，loss函數(shù)為-sigmoid(z)*y+log(1+exp(-z))）。2.給定一個(gè)三層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有10個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱藏層有5個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有2個(gè)節(jié)點(diǎn)。假設(shè)輸入向量為[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，權(quán)重矩陣和偏置項(xiàng)隨機(jī)初始化。請(qǐng)計(jì)算第一層和第二層的輸出（假設(shè)激活函數(shù)為ReLU）。3.在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中，智能體有兩種動(dòng)作A和B，狀態(tài)空間有3個(gè)狀態(tài)S1,S2,S3。Q-table初始值為：Q=[[0,0],[0,0],[0,0]]假設(shè)當(dāng)前狀態(tài)為S1，智能體采用ε-greedy策略（ε=0.2），請(qǐng)計(jì)算智能體選擇動(dòng)作A和B的概率。五、編程題（共2題，每題10分）1.編寫(xiě)一個(gè)Python函數(shù)，實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型的梯度計(jì)算。輸入?yún)?shù)包括輸入特征X（二維列表），標(biāo)簽y（一維列表），權(quán)重w（一維列表），偏置b（標(biāo)量），輸出參數(shù)包括梯度下降后的權(quán)重和偏置。2.編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別（MNIST數(shù)據(jù)集）。要求使用PyTorch框架，并實(shí)現(xiàn)前向傳播和反向傳播。六、論述題（共2題，每題10分）1.論述數(shù)據(jù)增強(qiáng)在深度學(xué)習(xí)中的重要性，并列舉至少五種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。2.比較并分析監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用場(chǎng)景。答案一、選擇題答案1.C2.C3.B4.C5.C二、填空題答案1.正確率（Accuracy）2.Word2Vec3.Dropout4.Q-learning5.中值濾波三、簡(jiǎn)答題答案1.監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本原理及其應(yīng)用場(chǎng)景監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種通過(guò)標(biāo)記數(shù)據(jù)（輸入-輸出對(duì)）訓(xùn)練模型的方法。模型通過(guò)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系，從而對(duì)新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。應(yīng)用場(chǎng)景包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等。2.過(guò)擬合及其解決方法過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差的現(xiàn)象。解決方法包括：-正則化（L1、L2）-Dropout-增加數(shù)據(jù)量（數(shù)據(jù)增強(qiáng)）3.Transformer模型的主要結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢(shì)Transformer模型主要由編碼器和解碼器組成，使用自注意力機(jī)制和多頭注意力機(jī)制。優(yōu)勢(shì)包括并行計(jì)算能力強(qiáng)、捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系、適用于多種NLP任務(wù)。4.梯度下降法的工作原理梯度下降法通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)的梯度，沿梯度方向更新模型參數(shù)，逐步減小損失函數(shù)值。工作原理是：從初始參數(shù)開(kāi)始，計(jì)算損失函數(shù)對(duì)參數(shù)的梯度，更新參數(shù)為當(dāng)前參數(shù)減去梯度乘以學(xué)習(xí)率，重復(fù)此過(guò)程直至收斂。5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)及其在游戲AI中的應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)智能體與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。在游戲AI中，智能體通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)游戲策略，如AlphaGo在圍棋中的應(yīng)用。四、計(jì)算題答案1.邏輯回歸損失計(jì)算給定logitz=0.7，實(shí)際標(biāo)簽y=1。損失函數(shù)為：-sigmoid(z)*y+log(1+exp(-z))sigmoid(0.7)=1/(1+exp(-0.7))≈0.664損失值=-0.664*1+log(1+exp(-0.7))≈-0.664+0.513≈-0.1512.三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)：10隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)：5輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)：2輸入向量：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]假設(shè)權(quán)重矩陣和偏置隨機(jī)初始化，激活函數(shù)為ReLU：第一層輸出：ReLU(W1*X+b1)第二層輸出：ReLU(W2*第一層輸出+b2)3.ε-greedy策略概率計(jì)算Q-table初始值：Q=[[0,0],[0,0],[0,0]]當(dāng)前狀態(tài)S1，ε=0.2選擇動(dòng)作A和B的概率：P(A)=0.5,P(B)=0.5五、編程題答案1.邏輯回歸梯度計(jì)算pythonimportnumpyasnpdeflogistic_regression_gradient(X,y,w,b):m=len(y)z=np.dot(X,w)+bsigmoid=1/(1+np.exp(-z))gradient_w=(1/m)*np.dot(X.T,(sigmoid-y))gradient_b=(1/m)*np.sum(sigmoid-y)returngradient_w,gradient_b2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,padding=1)self.fc1=nn.Linear(64*7*7,128)self.fc2=nn.Linear(128,10)defforward(self,x):x=torch.relu(self.conv1(x))x=torch.max_pool2d(x,2)x=torch.relu(self.conv2(x))x=torch.max_pool2d(x,2)x=x.view(-1,64*7*7)x=torch.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx六、論述題答案1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)的重要性及方法數(shù)據(jù)增強(qiáng)在深度學(xué)習(xí)中非常重要，可以增加模型的泛化能力，減少過(guò)擬合。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法包括：-隨機(jī)裁剪-顏色抖動(dòng)-隨機(jī)旋轉(zhuǎn)-彎曲變形-平移2.監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督