AI工程師招聘真題及答案

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-近鄰算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)2.常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)不包括？A.分類B.回歸C.聚類D.排序3.梯度下降法的作用是？A.計(jì)算損失函數(shù)B.最小化損失函數(shù)C.最大化損失函數(shù)D.計(jì)算梯度4.以下哪個(gè)庫主要用于深度學(xué)習(xí)開發(fā)？A.NumPyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib5.決策樹中用于衡量數(shù)據(jù)純度的指標(biāo)是？A.信息熵B.均方誤差C.準(zhǔn)確率D.召回率6.支持向量機(jī)的核心思想是？A.最大化間隔B.最小化間隔C.分類誤差最小D.回歸誤差最小7.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合存儲圖像數(shù)據(jù)？A.列表B.矩陣C.集合D.字典8.過擬合現(xiàn)象是指？A.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都差B.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測試集上表現(xiàn)差C.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，測試集上表現(xiàn)好D.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都好9.以下哪個(gè)不屬于自然語言處理任務(wù)？A.機(jī)器翻譯B.圖像識別C.文本分類D.情感分析10.以下哪種優(yōu)化算法能自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率？A.隨機(jī)梯度下降B.動量梯度下降C.AdaGradD.批量梯度下降多項(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.PyTorchB.Scikit-learnC.MXNetD.Caffe2.常用的特征選擇方法有？A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.聚類法3.以下哪些技術(shù)可用于數(shù)據(jù)降維？A.主成分分析B.線性判別分析C.奇異值分解D.核主成分分析4.常見的激活函數(shù)有？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax5.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的有？A.輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由特征數(shù)量決定B.隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可任意設(shè)定C.輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由任務(wù)決定D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多越好6.機(jī)器學(xué)習(xí)中的評估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.F1值D.ROC曲線7.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征縮放C.數(shù)據(jù)編碼D.數(shù)據(jù)分割8.以下屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)要素的有？A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略9.以下哪些方法可用于處理缺失值？A.刪除含缺失值的樣本B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.用眾數(shù)填充10.關(guān)于集成學(xué)習(xí)，以下說法正確的有？A.可以降低模型方差B.可以提高模型的泛化能力C.主要方法有Bagging和BoostingD.集成學(xué)習(xí)一定能提升模型性能判斷題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法效果好。（）2.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征縮放。（）3.隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。（）4.交叉驗(yàn)證可以有效避免過擬合。（）5.訓(xùn)練集和測試集可以使用相同的數(shù)據(jù)。（）6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)只能使用均方誤差。（）7.數(shù)據(jù)集中特征數(shù)量越多，模型效果一定越好。（）8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是最大化長期累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）9.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）10.聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別及解決方法。2.什么是梯度消失和梯度爆炸，如何解決？3.簡述主成分分析（PCA）的主要步驟。4.簡述交叉驗(yàn)證的作用和常用方法。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及可能面臨的挑戰(zhàn)。2.探討如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題。3.分析數(shù)據(jù)質(zhì)量對機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的影響。4.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用前景和困難。答案單項(xiàng)選擇題答案1.A2.D3.B4.C5.A6.A7.B8.B9.B10.C多項(xiàng)選擇題答案1.ACD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC判斷題答案1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.√簡答題答案1.區(qū)別：過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，測試數(shù)據(jù)表現(xiàn)差；欠擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足。解決過擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化等；解決欠擬合可增加模型復(fù)雜度等。2.梯度消失和爆炸指在反向傳播中梯度過小或過大。解決方法有使用合適激活函數(shù)、正則化、梯度裁剪等。3.主要步驟：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；計(jì)算協(xié)方差矩陣；求特征值和特征向量；選擇主成分；轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。4.作用是評估模型泛化能力。常用方法有簡單交叉驗(yàn)證、k折交叉驗(yàn)證、留一法交叉驗(yàn)證。討論題答案1.應(yīng)用如疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私、標(biāo)注困難、模型可解釋性差。2.考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、任務(wù)