2025秋招：AI工程師試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)算法？A.K-MeansB.CNNC.RNND.GAN2.激活函數(shù)的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.引入非線性因素C.提高計(jì)算速度D.減少參數(shù)數(shù)量3.以下哪個(gè)是常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理任務(wù)？A.圖像分類(lèi)B.語(yǔ)音合成C.目標(biāo)檢測(cè)D.數(shù)據(jù)挖掘4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是？A.隨機(jī)行動(dòng)B.最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)C.最小化損失函數(shù)D.提高模型精度5.以下哪種數(shù)據(jù)集常用于圖像分類(lèi)任務(wù)？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.以上都是6.梯度下降法的目的是？A.找到函數(shù)的最大值B.找到函數(shù)的最小值C.計(jì)算函數(shù)的導(dǎo)數(shù)D.確定函數(shù)的定義域7.決策樹(shù)中，信息增益是用來(lái)？A.衡量特征的重要性B.計(jì)算節(jié)點(diǎn)的純度C.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集D.以上都是8.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由以下哪兩部分組成？A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.卷積層和池化層D.輸入層和輸出層9.以下哪種優(yōu)化算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)更常用？A.牛頓法B.隨機(jī)梯度下降法C.單純形法D.拉格朗日乘數(shù)法10.以下哪個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估分類(lèi)模型的性能？A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.召回率D.B和C多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras2.自然語(yǔ)言處理的主要任務(wù)包括（）A.文本分類(lèi)B.機(jī)器翻譯C.情感分析D.語(yǔ)音識(shí)別3.以下哪些是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組成部分（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有（）A.智能體B.環(huán)境C.動(dòng)作D.獎(jiǎng)勵(lì)5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)6.以下哪些是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體（）A.LSTMB.GRUC.CNND.GAN7.評(píng)估回歸模型的指標(biāo)有（）A.均方誤差B.平均絕對(duì)誤差C.決定系數(shù)D.準(zhǔn)確率8.深度學(xué)習(xí)中的正則化方法有（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強(qiáng)9.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的任務(wù)（）A.圖像分類(lèi)B.目標(biāo)檢測(cè)C.語(yǔ)義分割D.人臉識(shí)別10.以下屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）A.K-Means聚類(lèi)B.主成分分析C.決策樹(shù)D.支持向量機(jī)判斷題（每題2分，共10題）1.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。（）2.梯度消失問(wèn)題只出現(xiàn)在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。（）3.過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測(cè)試集上表現(xiàn)差。（）4.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理序列數(shù)據(jù)。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)是即時(shí)的，不需要考慮長(zhǎng)期影響。（）7.數(shù)據(jù)歸一化可以提高模型的訓(xùn)練速度和穩(wěn)定性。（）8.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器和判別器是相互協(xié)作的關(guān)系。（）9.自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入可以將文本轉(zhuǎn)換為向量表示。（）10.決策樹(shù)是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述什么是過(guò)擬合和欠擬合，以及如何解決？過(guò)擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度，泛化能力差；欠擬合是模型對(duì)數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)不足。解決過(guò)擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化、早停；解決欠擬合可增加模型復(fù)雜度、調(diào)整參數(shù)。2.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的優(yōu)勢(shì)。CNN優(yōu)勢(shì)在于能自動(dòng)提取圖像特征，參數(shù)共享減少參數(shù)量，降低計(jì)算量；卷積和池化操作可增強(qiáng)模型對(duì)圖像平移、旋轉(zhuǎn)等的魯棒性，適合處理圖像數(shù)據(jù)。3.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。監(jiān)督學(xué)習(xí)用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練，目標(biāo)是最小化預(yù)測(cè)與標(biāo)簽的誤差；強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體通過(guò)與環(huán)境交互，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)學(xué)習(xí)，目標(biāo)是最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。4.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可清洗噪聲、缺失值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；進(jìn)行特征選擇和轉(zhuǎn)換，提取有效信息；還能歸一化數(shù)據(jù)，加快模型訓(xùn)練速度、提升穩(wěn)定性，利于模型學(xué)習(xí)。討論題（每題5分，共4題）1.討論AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。應(yīng)用前景：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注困難，AI決策的可靠性和可解釋性待提高，醫(yī)療人員對(duì)新技術(shù)接受度需提升。2.討論如何提升深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力?？蓮臄?shù)據(jù)方面，增加數(shù)據(jù)多樣性、進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；模型方面，采用正則化、Dropout防止過(guò)擬合；訓(xùn)練過(guò)程中，使用交叉驗(yàn)證、早停策略，合理調(diào)整超參數(shù)，避免模型過(guò)擬合或欠擬合。3.討論自然語(yǔ)言處理技術(shù)在智能客服中的應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)。應(yīng)用：自動(dòng)回復(fù)、問(wèn)題分類(lèi)、意圖識(shí)別等。發(fā)展趨勢(shì)：多語(yǔ)言支持、情感分析更精準(zhǔn)、與其他技術(shù)融合，如語(yǔ)音交互、知識(shí)圖譜，提供更智能、個(gè)性化服務(wù)。4.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在自動(dòng)駕駛中的作用和面臨的問(wèn)題。作用：識(shí)別道路、交通標(biāo)志、障礙物等，為自動(dòng)駕駛決策提供依據(jù)。問(wèn)題：復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性差，光照、天氣影響識(shí)別；數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高；算法可解釋性和安全性待加強(qiáng)，需應(yīng)對(duì)極端情況。答案單項(xiàng)選擇題答案1.A2.B3.B4.B5.D6.B7.D8.A9.B10.D