2025秋招：AI工程師題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹(shù)B.K-均值聚類(lèi)C.邏輯回歸D.支持向量機(jī)2.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)ReLU的表達(dá)式是？A.f(x)=max(0,x)B.f(x)=1/(1+e^(-x))C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x3.下列哪個(gè)不是常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras4.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，過(guò)擬合是指？A.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都差B.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測(cè)試集上表現(xiàn)差C.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測(cè)試集上表現(xiàn)好D.模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都好5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體與什么進(jìn)行交互？A.環(huán)境B.數(shù)據(jù)C.模型D.算法6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積層的主要作用是？A.降維B.特征提取C.分類(lèi)D.歸一化7.自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入的目的是？A.減少文本長(zhǎng)度B.將文本轉(zhuǎn)換為向量C.提高文本可讀性D.去除文本噪聲8.以下哪個(gè)是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組成部分？A.編碼器B.生成器C.分類(lèi)器D.回歸器9.梯度下降算法的作用是？A.計(jì)算梯度B.找到函數(shù)的最大值C.找到函數(shù)的最小值D.計(jì)算導(dǎo)數(shù)10.在圖像識(shí)別任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可用于圖像增強(qiáng)？A.卷積B.池化C.旋轉(zhuǎn)D.全連接多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)估指標(biāo)的有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值2.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp3.以下哪些是自然語(yǔ)言處理的任務(wù)？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.圖像分類(lèi)D.語(yǔ)音識(shí)別4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的常見(jiàn)層有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略6.以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法正確的有？A.可以進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化B.可以處理缺失值C.可以進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼D.對(duì)模型性能無(wú)影響7.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以應(yīng)用于？A.圖像生成B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.文本生成D.語(yǔ)音合成8.以下哪些是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景？A.客戶細(xì)分B.異常檢測(cè)C.圖像分類(lèi)D.推薦系統(tǒng)9.深度學(xué)習(xí)中防止過(guò)擬合的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停法D.減小學(xué)習(xí)率10.以下屬于人工智能領(lǐng)域的有？A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.自然語(yǔ)言處理D.機(jī)器人技術(shù)判斷題（每題2分，共10題）1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。（）2.深度學(xué)習(xí)就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）3.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可以用于深度學(xué)習(xí)。（）4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能用于圖像識(shí)別。（）5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中獎(jiǎng)勵(lì)值總是正的。（）6.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型訓(xùn)練沒(méi)有影響。（）7.過(guò)擬合時(shí)模型的泛化能力強(qiáng)。（）8.詞嵌入可以將文本轉(zhuǎn)換為向量表示。（）9.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器組成。（）10.梯度下降算法一定能找到全局最優(yōu)解。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。2.什么是過(guò)擬合，如何解決過(guò)擬合問(wèn)題？3.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的作用是什么？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(yīng)用及挑戰(zhàn)。2.談?wù)勛匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)在智能客服中的應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)。3.分析生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像生成領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)和局限性。4.探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在金融風(fēng)控中的應(yīng)用和意義。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.A3.C4.B5.A6.B7.B8.B9.C10.C多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABD9.ABC10.ABCD判斷題答案1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.√9.√10.×簡(jiǎn)答題答案1.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)范圍更廣，包含傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在圖像、語(yǔ)音等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，依賴(lài)大量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大計(jì)算力。2.過(guò)擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，測(cè)試集差。解決方法有增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、正則化、早停法、使用Dropout等。3.池化層主要作用是降維，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，增強(qiáng)特征的魯棒性，還能一定程度防止過(guò)擬合。4.智能體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中與環(huán)境交互，根據(jù)環(huán)境狀態(tài)選擇動(dòng)作，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)，學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。討論題答案1.應(yīng)用：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私安全、算法可解釋性、倫理問(wèn)題等。2.應(yīng)用：自動(dòng)回答問(wèn)題、