2025校招：AI工程師面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個是深度學(xué)習(xí)框架？A.MySQLB.TensorFlowC.ExcelD.Notepad2.常見的激活函數(shù)不包括？A.SigmoidB.ReLUC.SoftmaxD.SQL3.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-均值聚類B.決策樹C.主成分分析D.自編碼器4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于？A.語音識別B.圖像分類C.文本生成D.數(shù)據(jù)挖掘5.以下哪個不是自然語言處理任務(wù)？A.機器翻譯B.圖像分割C.情感分析D.文本分類6.強化學(xué)習(xí)中，智能體與什么進(jìn)行交互？A.環(huán)境B.數(shù)據(jù)庫C.服務(wù)器D.算法7.以下哪個是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體？A.LSTMB.SVMC.KNND.AdaBoost8.模型過擬合時，一般采取的措施是？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.增加模型復(fù)雜度C.減少正則化D.提高學(xué)習(xí)率9.梯度下降法的作用是？A.計算損失函數(shù)B.優(yōu)化模型參數(shù)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.特征提取10.以下哪種數(shù)據(jù)類型常用于深度學(xué)習(xí)？A.字符型B.數(shù)值型C.日期型D.布爾型多項選擇題（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.AdagradD.RMSProp2.自然語言處理的預(yù)處理步驟包括？A.分詞B.詞性標(biāo)注C.命名實體識別D.詞干提取3.常見的評估機器學(xué)習(xí)模型的指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組件有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層5.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法有？A.層次聚類B.高斯混合模型C.線性回歸D.支持向量機6.強化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略7.深度學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)增強方法有？A.旋轉(zhuǎn)B.翻轉(zhuǎn)C.裁剪D.加噪聲8.以下關(guān)于模型評估的說法正確的有？A.交叉驗證可有效評估模型泛化能力B.測試集應(yīng)獨立于訓(xùn)練集C.混淆矩陣可用于評估分類模型D.準(zhǔn)確率高的模型一定好9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)有？A.學(xué)習(xí)率B.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量C.迭代次數(shù)D.正則化系數(shù)10.以下可用于圖像特征提取的有？A.SIFTB.HOGC.CNND.PCA判斷題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）2.過擬合意味著模型在訓(xùn)練集和測試集上都表現(xiàn)不佳。（）3.所有的機器學(xué)習(xí)算法都需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）4.卷積層的作用是提取數(shù)據(jù)的特征。（）5.強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化長期累積獎勵。（）6.自然語言處理中，分詞是將文本分割成單個字符。（）7.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）8.模型的復(fù)雜度越高，性能一定越好。（）9.支持向量機只能用于二分類問題。（）10.數(shù)據(jù)增強可以提高模型的泛化能力。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過好，學(xué)習(xí)到噪聲，在測試集表現(xiàn)差；欠擬合是模型未充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，在訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都不佳。2.什么是梯度消失和梯度爆炸？梯度消失指在反向傳播中，梯度變得極小，參數(shù)更新緩慢甚至停止；梯度爆炸則是梯度變得極大，導(dǎo)致參數(shù)更新幅度過大，模型無法收斂。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的優(yōu)勢。CNN能自動提取圖像等數(shù)據(jù)的局部特征，通過共享權(quán)重減少參數(shù)數(shù)量，降低計算量，適合處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，在圖像和語音處理中效果好。4.自然語言處理中，為什么要進(jìn)行分詞？中文等語言文本無天然分隔，分詞可將文本切分有意義單元，便于后續(xù)詞性標(biāo)注、句法分析等處理，提升自然語言處理任務(wù)的效果。討論題（每題5分，共20分）1.討論深度學(xué)習(xí)模型可解釋性的重要性。深度學(xué)習(xí)模型常是黑盒，可解釋性讓我們理解決策過程，保障模型公平性、可靠性和安全性，利于在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域應(yīng)用，還能輔助模型優(yōu)化。2.如何選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法？要考慮數(shù)據(jù)特點，如規(guī)模、類型、分布；問題類型，如分類、回歸；計算資源和時間；算法復(fù)雜度和可解釋性等?？上葒L試多種算法對比效果。3.談?wù)剶?shù)據(jù)預(yù)處理在機器學(xué)習(xí)中的作用。數(shù)據(jù)預(yù)處理能清理數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型輸入的格式，還可進(jìn)行特征縮放、編碼等操作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高模型性能和訓(xùn)練效率。4.強化學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中面臨哪些挑戰(zhàn)？面臨獎勵設(shè)計難，難以準(zhǔn)確反映目標(biāo)；環(huán)境建模復(fù)雜，難以精確模擬；訓(xùn)練時間長，計算資源需求大；泛化能力有限，在新環(huán)境表現(xiàn)不佳等挑戰(zhàn)。答案單項選擇題答案1.B2.D3.B4.B5.B6.A7.A8.A9.B10.B多項選擇題答案1.ABC