2025校招：AI工程師題目及答案

單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法不屬于深度學習算法？A.K-近鄰算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.長短時記憶網(wǎng)絡2.激活函數(shù)的作用是？A.增加模型復雜度B.引入非線性因素C.提高計算速度D.減少參數(shù)數(shù)量3.以下哪個是常見的優(yōu)化器？A.AdaBoostB.GradientDescentC.KMeansD.PCA4.圖像識別中常用的卷積核大小不包括？A.3x3B.5x5C.7x7D.9x95.自然語言處理中，詞嵌入的目的是？A.壓縮文本數(shù)據(jù)B.將詞轉(zhuǎn)換為向量C.去除停用詞D.進行詞性標注6.以下哪種數(shù)據(jù)增強方法不適用于圖像？A.旋轉(zhuǎn)B.加噪C.替換關(guān)鍵詞D.翻轉(zhuǎn)7.決策樹中，信息增益用于？A.選擇劃分屬性B.計算樹的深度C.修剪樹枝D.確定葉子節(jié)點類別8.在強化學習中，智能體和什么進行交互？A.環(huán)境B.模型C.數(shù)據(jù)D.算法9.以下哪個庫主要用于深度學習開發(fā)？A.NumPyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib10.過擬合是指模型？A.在訓練集和測試集上表現(xiàn)都差B.在訓練集上表現(xiàn)好，測試集上表現(xiàn)差C.在訓練集上表現(xiàn)差，測試集上表現(xiàn)好D.在訓練集和測試集上表現(xiàn)都好多項選擇題（每題2分，共20分）1.深度學習的常見應用領(lǐng)域有？A.圖像識別B.語音識別C.自然語言處理D.自動駕駛2.以下屬于正則化方法的有？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的組成部分包括？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層4.自然語言處理的任務有？A.文本分類B.機器翻譯C.情感分析D.命名實體識別5.強化學習中的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略6.數(shù)據(jù)預處理的方法包括？A.歸一化B.標準化C.缺失值處理D.特征選擇7.以下哪些是深度學習框架？A.PyTorchB.Scikit-learnC.MXNetD.Caffe8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的變體有？A.LSTMB.GRUC.CNND.RBF9.優(yōu)化器的作用有？A.調(diào)整模型參數(shù)B.加速模型收斂C.防止過擬合D.提高模型泛化能力10.圖像識別中的特征提取方法有？A.SIFTB.HOGC.CNN特征D.PCA判斷題（每題2分，共20分）1.深度學習模型一定比傳統(tǒng)機器學習模型效果好。（）2.激活函數(shù)可以不使用在神經(jīng)網(wǎng)絡中。（）3.數(shù)據(jù)增強可以減少過擬合。（）4.決策樹是一種線性模型。（）5.強化學習主要用于監(jiān)督學習任務。（）6.卷積操作可以減少圖像的尺寸。（）7.詞嵌入向量的維度越高越好。（）8.過擬合時可以增加訓練數(shù)據(jù)來解決。（）9.所有的優(yōu)化器都需要設置學習率。（）10.自然語言處理中，停用詞對任務沒有任何作用。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述梯度下降法的基本原理。2.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的池化層，它有什么作用？3.解釋自然語言處理中的詞袋模型。4.強化學習和監(jiān)督學習的主要區(qū)別是什么？討論題（每題5分，共20分）1.討論深度學習模型在不同領(lǐng)域應用時可能面臨的挑戰(zhàn)。2.如何評估一個深度學習模型的性能？3.談談數(shù)據(jù)質(zhì)量對深度學習模型訓練的影響。4.探討未來AI工程師可能需要具備的新技能。答案單項選擇題1.A2.B3.B4.D5.B6.C7.A8.A9.C10.B多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ACD8.AB9.AB10.ABC判斷題1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.√10.×簡答題1.梯度下降法是通過迭代更新模型參數(shù)，沿著目標函數(shù)負梯度方向更新參數(shù)，使目標函數(shù)值不斷減小，逐步找到函數(shù)最小值，學習率控制每次更新的步長。2.池化層是對卷積層輸出進行下采樣操作。作用是減少數(shù)據(jù)量和計算量，降低模型復雜度，增強特征的平移不變性，一定程度上防止過擬合。3.詞袋模型將文本看作詞的集合，不考慮詞的順序，統(tǒng)計每個詞出現(xiàn)的頻率構(gòu)建向量表示文本，簡單易實現(xiàn)，但丟失詞序信息。4.監(jiān)督學習有標注數(shù)據(jù)指導模型學習輸入輸出映射；強化學習智能體通過與環(huán)境交互，根據(jù)獎勵信號學習最優(yōu)策略。討論題1.不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點不同，獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)難；部分領(lǐng)域?qū)δＰ徒忉屝砸蟾撸疃葘W習模型是黑盒；不同領(lǐng)域計算資源需求和成本有差異。2.可從準確率、召回率、F1值等指標評估分類任務；用均方誤差等評估回歸任務；還可通過交叉驗證、可視化等方法綜合評估。3.數(shù)據(jù)質(zhì)量差，如存在噪聲、缺失值，會使