2025年人工智能領域校招筆試大綱及備考策略筆試大綱一、編程基礎與數(shù)據(jù)結構（40分）-數(shù)組與鏈表操作（10分）-棧與隊列應用（8分）-樹與圖算法（12分）-動態(tài)規(guī)劃與貪心算法（10分）二、機器學習基礎（30分）-監(jiān)督學習算法原理（10分）-無監(jiān)督學習應用（8分）-模型評估與優(yōu)化（12分）三、深度學習基礎（30分）-神經網(wǎng)絡基礎（10分）-卷積神經網(wǎng)絡（CNN）原理（10分）-循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）應用（10分）四、人工智能應用場景（30分）-自然語言處理（NLP）基礎（10分）-計算機視覺（CV）技術（10分）-強化學習應用（10分）五、綜合編程題（30分）-實現(xiàn)特定算法（15分）-系統(tǒng)設計問題（15分）題目部分一、編程基礎與數(shù)據(jù)結構（40分）1.數(shù)組與鏈表操作（10分）×2題題目1（5分）：給定一個整數(shù)數(shù)組，返回一個新數(shù)組，其中包含原數(shù)組中所有奇數(shù)索引處的元素，按原順序排列。pythondefodd_index_elements(arr):#請在此處編寫代碼pass題目2（5分）：實現(xiàn)一個單鏈表，包含頭節(jié)點。提供插入、刪除和查找功能。pythonclassListNode:def__init__(self,value=0,next=None):self.value=valueself.next=nextclassLinkedList:def__init__(self):self.head=ListNode()definsert(self,value):#請在此處編寫代碼passdefdelete(self,value):#請在此處編寫代碼passdeffind(self,value):#請在此處編寫代碼pass2.棧與隊列應用（8分）×1題題目（8分）：實現(xiàn)一個最小棧，支持在O(1)時間復雜度內獲取當前最小值。pythonclassMinStack:def__init__(self):#請在此處編寫代碼passdefpush(self,x):#請在此處編寫代碼passdefpop(self):#請在此處編寫代碼passdeftop(self):#請在此處編寫代碼passdefgetMin(self):#請在此處編寫代碼pass3.樹與圖算法（12分）×2題題目1（6分）：實現(xiàn)二叉樹的深度優(yōu)先遍歷（前序、中序、后序）。pythonclassTreeNode:def__init__(self,value=0,left=None,right=None):self.value=valueself.left=leftself.right=rightdefpreorder_traversal(root):#請在此處編寫代碼passdefinorder_traversal(root):#請在此處編寫代碼passdefpostorder_traversal(root):#請在此處編寫代碼pass題目2（6分）：給定一個無向圖，使用BFS算法找到從起點到終點的最短路徑。pythondefshortest_path(graph,start,end):#請在此處編寫代碼pass4.動態(tài)規(guī)劃與貪心算法（10分）×1題題目（10分）：給定一個整數(shù)數(shù)組，返回其中和最大的連續(xù)子數(shù)組的和。要求使用動態(tài)規(guī)劃解決。pythondefmax_subarray_sum(nums):#請在此處編寫代碼pass二、機器學習基礎（30分）1.監(jiān)督學習算法原理（10分）×1題題目（10分）：解釋線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別，并說明它們各自的適用場景。2.無監(jiān)督學習應用（8分）×1題題目（8分）：K-Means聚類算法的基本步驟是什么？如何確定最佳的K值？3.模型評估與優(yōu)化（12分）×1題題目（12分）：解釋過擬合和欠擬合的概念，并提出至少三種解決方法。三、深度學習基礎（30分）1.神經網(wǎng)絡基礎（10分）×1題題目（10分）：簡述前向傳播和反向傳播的過程，并說明它們在神經網(wǎng)絡訓練中的作用。2.卷積神經網(wǎng)絡（CNN）原理（10分）×1題題目（10分）：解釋卷積神經網(wǎng)絡中卷積層和池化層的功能，并說明它們如何幫助特征提取。3.循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）應用（10分）×1題題目（10分）：簡述循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）的基本結構，并說明其在處理序列數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢。四、人工智能應用場景（30分）1.自然語言處理（NLP）基礎（10分）×1題題目（10分）：解釋詞嵌入（WordEmbedding）的概念，并說明其常見的應用方式。2.計算機視覺（CV）技術（10分）×1題題目（10分）：簡述圖像分類的基本流程，并說明常用的一些圖像分類方法。3.強化學習應用（10分）×1題題目（10分）：解釋Q-learning算法的基本原理，并說明其在強化學習中的作用。五、綜合編程題（30分）1.實現(xiàn)特定算法（15分）×1題題目（15分）：實現(xiàn)一個LRU（LeastRecentlyUsed）緩存機制，支持get和put操作。pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):#請在此處編寫代碼passdefget(self,key:int)->int:#請在此處編寫代碼passdefput(self,key:int,value:int)->None:#請在此處編寫代碼pass2.系統(tǒng)設計問題（15分）×1題題目（15分）：設計一個簡單的推薦系統(tǒng)，要求說明系統(tǒng)架構、數(shù)據(jù)存儲方式、推薦算法選擇及實現(xiàn)思路。答案部分一、編程基礎與數(shù)據(jù)結構（40分）1.數(shù)組與鏈表操作（10分）×2題題目1（5分）：pythondefodd_index_elements(arr):returnarr[1::2]題目2（5分）：pythonclassListNode:def__init__(self,value=0,next=None):self.value=valueself.next=nextclassLinkedList:def__init__(self):self.head=ListNode()definsert(self,value):new_node=ListNode(value)current=self.headwhilecurrent.next:current=current.nextcurrent.next=new_nodedefdelete(self,value):current=self.headwhilecurrent.next:ifcurrent.next.value==value:current.next=current.next.nextreturncurrent=current.nextdeffind(self,value):current=self.head.nextwhilecurrent:ifcurrent.value==value:returnTruecurrent=current.nextreturnFalse2.棧與隊列應用（8分）×1題pythonclassMinStack:def__init__(self):self.stack=[]self.min_stack=[]defpush(self,x):self.stack.append(x)ifnotself.min_stackorx<=self.min_stack[-1]:self.min_stack.append(x)defpop(self):ifnotself.stack:returnNonetop=self.stack.pop()iftop==self.min_stack[-1]:self.min_stack.pop()returntopdeftop(self):ifnotself.stack:returnNonereturnself.stack[-1]defgetMin(self):ifnotself.min_stack:returnNonereturnself.min_stack[-1]3.樹與圖算法（12分）×2題題目1（6分）：pythondefpreorder_traversal(root):ifnotroot:return[]return[root.value]+preorder_traversal(root.left)+preorder_traversal(root.right)definorder_traversal(root):ifnotroot:return[]returninorder_traversal(root.left)+[root.value]+inorder_traversal(root.right)defpostorder_traversal(root):ifnotroot:return[]returnpostorder_traversal(root.left)+postorder_traversal(root.right)+[root.value]題目2（6分）：pythondefshortest_path(graph,start,end):fromcollectionsimportdequequeue=deque([start])visited=set()parent={start:None}whilequeue:node=queue.popleft()ifnode==end:path=[]whilenode:path.append(node)node=parent[node]returnpath[::-1]visited.add(node)forneighboringraph[node]:ifneighbornotinvisited:queue.append(neighbor)parent[neighbor]=nodereturnNone4.動態(tài)規(guī)劃與貪心算法（10分）×1題pythondefmax_subarray_sum(nums):ifnotnums:return0max_sum=current_sum=nums[0]fornuminnums[1:]:current_sum=max(num,current_sum+num)max_sum=max(max_sum,current_sum)returnmax_sum二、機器學習基礎（30分）1.監(jiān)督學習算法原理（10分）×1題線性回歸和邏輯回歸的區(qū)別：-線性回歸用于預測連續(xù)值，輸出是線性函數(shù)的結果；邏輯回歸用于分類問題，輸出是概率值。-線性回歸的損失函數(shù)是均方誤差，邏輯回歸的損失函數(shù)是交叉熵。-線性回歸的輸出范圍是(-∞,+∞)，邏輯回歸的輸出范圍是(0,1)。適用場景：-線性回歸適用于回歸問題，如房價預測。-邏輯回歸適用于分類問題，如垃圾郵件檢測。2.無監(jiān)督學習應用（8分）×1題K-Means聚類算法的基本步驟：1.隨機選擇K個點作為初始聚類中心。2.將每個點分配到最近的聚類中心，形成K個聚類。3.重新計算每個聚類的中心點。4.重復步驟2和3，直到聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。確定最佳的K值：-使用肘部法則：計算不同K值時的簇內平方和（WCSS），選擇WCSS變化率明顯的K值。-使用輪廓系數(shù)：計算不同K值時的輪廓系數(shù)，選擇輪廓系數(shù)最高的K值。3.模型評估與優(yōu)化（12分）×1題過擬合和欠擬合的概念：-過擬合：模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，因為模型學習了噪聲。-欠擬合：模型在訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)差，因為模型過于簡單，未能學習到數(shù)據(jù)的本質。解決方法：1.增加數(shù)據(jù)量：更多的數(shù)據(jù)可以幫助模型更好地學習。2.減少模型復雜度：簡化模型結構，如減少層數(shù)或神經元數(shù)量。3.正則化：使用L1或L2正則化限制模型參數(shù)的大小。4.早停（EarlyStopping）：在驗證集性能不再提升時停止訓練。三、深度學習基礎（30分）1.神經網(wǎng)絡基礎（10分）×1題前向傳播和反向傳播的過程：-前向傳播：輸入數(shù)據(jù)通過神經網(wǎng)絡各層計算，最終輸出預測結果。-反向傳播：根據(jù)預測結果和真實標簽計算損失，然后通過鏈式法則計算各層梯度，更新網(wǎng)絡參數(shù)。作用：-前向傳播用于計算預測結果，幫助我們評估模型性能。-反向傳播用于計算梯度，指導參數(shù)更新，幫助模型學習。2.卷積神經網(wǎng)絡（CNN）原理（10分）×1題卷積層和池化層的功能：-卷積層：通過卷積核提取圖像特征，具有平移不變性和縮放不變性。-池化層：通過下采樣減少數(shù)據(jù)量，降低計算復雜度，提高模型泛化能力。特征提?。?卷積層通過卷積核學習圖像的局部特征，如邊緣、紋理等。-池化層通過下采樣保留重要特征，忽略無關細節(jié)。3.循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）應用（10分）×1題循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）的基本結構：-RNN由輸入層、隱藏層和輸出層組成，隱藏層包含循環(huán)連接，可以記憶前一步的信息。優(yōu)勢：-RNN適用于處理序列數(shù)據(jù)，如時間序列、文本等。-通過循環(huán)連接，RNN可以學習序列中的依賴關系，捕捉長期依賴。四、人工智能應用場景（30分）1.自然語言處理（NLP）基礎（10分）×1題詞嵌入（WordEmbedding）的概念：-詞嵌入是一種將詞語映射到高維向量空間的技術，使得語義相似的詞語在向量空間中距離較近。應用方式：-詞嵌入可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。-常見的詞嵌入方法有Word2Vec、GloVe等。2.計算機視覺（CV）技術（10分）×1題圖像分類的基本流程：1.數(shù)據(jù)預處理：對圖像進行縮放、裁剪、歸一化等操作。2.特征提取：使用卷積神經網(wǎng)絡提取圖像特征。3.分類：使用全連接層對提取的特征進行分類。常用方法：-卷積神經網(wǎng)絡（CNN）：如VGG、ResNet等。-遷移學習：使用預訓練模型進行微調。3.強化學習應用（10分）×1題Q-learning算法的基本原理：-Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過學習狀態(tài)-動作值函數(shù)Q(s,a)來選擇最優(yōu)動作。作用：-Q-learning通過迭代更新Q值，逐步學習最優(yōu)策略。-算法通過探索（選擇隨機動作）和利用（選擇最優(yōu)動作）來平衡學習過程。五、綜合編程題（30分）1.實現(xiàn)特定算法（15分）×1題pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capac