2025AI工程師校招題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個是深度學(xué)習(xí)框架？A.MySQLB.TensorFlowC.RedisD.MongoDB2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于？A.語音識別B.圖像識別C.文本分類D.數(shù)據(jù)挖掘3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是？A.最大化獎勵B.最小化損失C.提高準(zhǔn)確率D.降低復(fù)雜度4.自然語言處理中，詞向量的作用是？A.存儲單詞B.表示單詞語義C.生成單詞D.統(tǒng)計(jì)單詞頻率5.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-均值聚類B.決策樹C.主成分分析D.高斯混合模型6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適合處理？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.序列數(shù)據(jù)C.高維數(shù)據(jù)D.稀疏數(shù)據(jù)7.人工智能中的“過擬合”是指？A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差B.模型在測試集上表現(xiàn)好C.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測試集上差D.模型復(fù)雜度低8.以下哪個不是激活函數(shù)？A.SigmoidB.ReLUC.SoftmaxD.AdaGrad9.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由哪兩部分組成？A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.輸入層和輸出層10.人工智能領(lǐng)域中，“遷移學(xué)習(xí)”的目的是？A.減少數(shù)據(jù)量B.提高模型泛化能力C.降低計(jì)算成本D.增加模型復(fù)雜度多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad2.以下可用于圖像增強(qiáng)的方法有？A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.加噪聲3.自然語言處理的任務(wù)包括？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.命名實(shí)體識別D.文本生成4.人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有？A.自動駕駛B.醫(yī)療診斷C.金融風(fēng)控D.游戲開發(fā)5.以下屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略7.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)劃分8.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)正確的有？A.準(zhǔn)確率用于分類問題B.均方誤差用于回歸問題C.召回率和精確率用于分類問題D.F1分?jǐn)?shù)綜合考慮召回率和精確率9.以下哪些是深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)點(diǎn)？A.自動求導(dǎo)B.支持分布式計(jì)算C.豐富的預(yù)訓(xùn)練模型D.可視化工具多10.無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于？A.異常檢測B.數(shù)據(jù)降維C.聚類分析D.推薦系統(tǒng)判斷題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）2.所有的人工智能算法都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）4.過擬合時可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)來緩解。（）5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中獎勵函數(shù)是固定不變的。（）6.自然語言處理中，詞袋模型考慮了單詞的順序。（）7.人工智能模型的復(fù)雜度越高，性能越好。（）8.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以生成新的數(shù)據(jù)。（）9.決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）10.主成分分析可以將高維數(shù)據(jù)降為低維。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述什么是人工智能。人工智能是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，可讓機(jī)器完成需要人類智能才能完成的任務(wù)。2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要組成部分。主要組成部分有卷積層，用于提取特征；池化層，對特征圖進(jìn)行下采樣；全連接層，將特征圖映射到輸出空間；還有激活函數(shù)層，引入非線性因素。3.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差，學(xué)習(xí)了過多訓(xùn)練數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)和噪聲；欠擬合是模型在訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都差，未學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。4.簡述自然語言處理的主要流程。主要流程包括文本預(yù)處理，如分詞、去除停用詞；特征提取，將文本轉(zhuǎn)化為向量；模型訓(xùn)練，選擇合適算法訓(xùn)練；最后應(yīng)用模型進(jìn)行預(yù)測，如分類、生成等。討論題（每題5分，共20分）1.討論人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及可能面臨的挑戰(zhàn)。應(yīng)用有疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)隱私和安全問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取難且標(biāo)注成本高，模型的可解釋性差，難以獲得醫(yī)生和患者信任。2.討論深度學(xué)習(xí)框架的選擇因素。要考慮易用性，是否容易上手；性能，如計(jì)算速度和內(nèi)存占用；社區(qū)支持度，有無豐富文檔和資源；靈活性，能否支持自定義模型；以及是否有預(yù)訓(xùn)練模型可用。3.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢。優(yōu)勢在于能通過不斷試錯學(xué)習(xí)，適應(yīng)游戲復(fù)雜動態(tài)環(huán)境；可處理連續(xù)動作和狀態(tài)空間；能在無監(jiān)督情況下自我提升，不斷優(yōu)化策略，從而在游戲中取得更好成績。4.討論人工智能對就業(yè)市場的影響。一方面會創(chuàng)造新崗位，如AI工程師、數(shù)據(jù)分析師等；另一方面可能使一些重復(fù)性工作崗位被取代。但也促使人們提升技能，向更具創(chuàng)造性和高價值的工作轉(zhuǎn)型。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.B3.A4.B5.B6.B7.C8.D9.A10.B多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2