2025AI工程師校招題庫及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于分類算法？A.決策樹B.K近鄰C.支持向量機D.主成分分析答案：D2.深度學習中常用的激活函數(shù)是？A.SigmoidB.線性函數(shù)C.階躍函數(shù)D.以上都不是答案：A3.以下哪個不是常用的深度學習框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras答案：C4.強化學習中，智能體與什么進行交互？A.環(huán)境B.數(shù)據(jù)C.模型D.算法答案：A5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)？A.序列數(shù)據(jù)B.圖像數(shù)據(jù)C.文本數(shù)據(jù)D.表格數(shù)據(jù)答案：B6.以下哪種方法可用于處理過擬合問題？A.增加訓練數(shù)據(jù)B.增加模型復雜度C.減小正則化參數(shù)D.不進行數(shù)據(jù)預處理答案：A7.自然語言處理中，詞嵌入的作用是？A.文本分類B.把詞轉(zhuǎn)化為向量C.文本生成D.情感分析答案：B8.以下哪個是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的改進模型？A.CNNB.LSTMC.GAND.SVM答案：B9.機器學習中，交叉驗證的目的是？A.提高模型訓練速度B.評估模型泛化能力C.增加模型復雜度D.減少數(shù)據(jù)量答案：B10.人工智能中的“智能”主要體現(xiàn)在？A.規(guī)則執(zhí)行B.數(shù)據(jù)存儲C.自主學習和決策D.硬件性能答案：C多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于無監(jiān)督學習算法的有？A.聚類算法B.主成分分析C.決策樹D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘答案：ABD2.深度學習的應用領(lǐng)域包括？A.圖像識別B.語音識別C.自動駕駛D.醫(yī)療診斷答案：ABCD3.常用的模型評估指標有？A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：ABCD4.以下哪些是數(shù)據(jù)預處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)標準化D.數(shù)據(jù)可視化答案：ABC5.強化學習的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略答案：ABCD6.自然語言處理的任務有？A.機器翻譯B.文本摘要C.命名實體識別D.語音合成答案：ABC7.以下屬于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組成部分有？A.生成器B.判別器C.編碼器D.解碼器答案：AB8.影響模型訓練效果的因素有？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.模型復雜度C.超參數(shù)設(shè)置D.訓練時間答案：ABCD9.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層答案：ABCD10.機器學習算法可以分為？A.監(jiān)督學習B.無監(jiān)督學習C.強化學習D.半監(jiān)督學習答案：ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.所有的機器學習算法都需要有標簽的數(shù)據(jù)進行訓練。（×）2.深度學習模型的層數(shù)越多，性能一定越好。（×）3.過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好。（×）4.主成分分析可以用于數(shù)據(jù)降維。（√）5.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（×）6.強化學習中，獎勵是智能體行動的唯一依據(jù)。（×）7.自然語言處理中，詞袋模型考慮了詞的順序。（×）8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）可以處理序列數(shù)據(jù)。（√）9.數(shù)據(jù)預處理對模型訓練沒有影響。（×）10.人工智能就是機器學習。（×）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述什么是過擬合和欠擬合。答：過擬合指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)（測試數(shù)據(jù)）上表現(xiàn)差，過度學習了訓練數(shù)據(jù)的細節(jié)和噪聲。欠擬合則是模型在訓練和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不佳，未能學習到數(shù)據(jù)的基本特征和規(guī)律。2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和作用。答：主要結(jié)構(gòu)有卷積層、池化層和全連接層。卷積層用于提取圖像特征，池化層對特征圖進行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，全連接層將特征圖轉(zhuǎn)換為輸出結(jié)果，用于分類等任務。3.簡述強化學習的基本原理。答：強化學習中智能體與環(huán)境交互，在每個狀態(tài)下采取行動，環(huán)境根據(jù)行動給出獎勵和新狀態(tài)。智能體目標是通過不斷嘗試，學習到最優(yōu)策略，使長期累積獎勵最大化。4.簡述自然語言處理中詞嵌入的意義。答：詞嵌入將詞轉(zhuǎn)化為向量，使計算機能處理文本。它能捕捉詞之間的語義關(guān)系，減少維度災難，且向量可用于后續(xù)的文本分類、情感分析等自然語言處理任務。討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用和挑戰(zhàn)。答：應用有疾病診斷、醫(yī)學影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)隱私保護，醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感；模型可解釋性差，醫(yī)生難理解決策過程；還需大量高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)，且要符合醫(yī)療法規(guī)。2.討論深度學習模型的可解釋性問題及解決思路。答：可解釋性問題指難以理解模型決策依據(jù)。解決思路有開發(fā)特征重要性評估方法，如特征歸因；使用可解釋的模型架構(gòu)，如決策樹；還可通過可視化技術(shù)展示模型學習過程和結(jié)果。3.討論數(shù)據(jù)質(zhì)量對機器學習模型的影響。答：高質(zhì)量數(shù)據(jù)能讓模型學習到準確規(guī)律，提高性能和泛化能力。低質(zhì)量數(shù)據(jù)含噪聲、缺失值等，會使模型學習錯誤信息，導致過擬合或欠擬合，影響模型的預測準確