商湯科技秋招面筆試題及答案

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.SVMB.CNNC.RNND.GAN2.圖像識(shí)別中常用的特征提取方法是？A.PCAB.HOGC.LDAD.KNN3.以下哪個(gè)不是常見的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Caffe4.自然語言處理中，用于詞性標(biāo)注的模型是？A.CRFB.ID3C.C4.5D.AdaBoost5.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于快速查找？A.鏈表B.棧C.隊(duì)列D.哈希表6.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺的任務(wù)？A.語音識(shí)別B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像分割D.人臉識(shí)別7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中常用的算法是？A.Q-learningB.K-meansC.DBSCAND.AgglomerativeClustering8.以下哪種編程語言在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛？A.JavaB.PythonC.CD.Fortran9.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù)？A.高斯函數(shù)B.線性函數(shù)C.ReLUD.拉普拉斯函數(shù)10.大數(shù)據(jù)處理中常用的分布式計(jì)算框架是？A.HadoopB.MySQLC.RedisD.SQLite多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.Adagrad2.計(jì)算機(jī)視覺中的經(jīng)典數(shù)據(jù)集有？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO3.自然語言處理的主要任務(wù)包括？A.機(jī)器翻譯B.文本分類C.情感分析D.信息抽取4.以下屬于數(shù)據(jù)挖掘算法的有？A.決策樹B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.回歸分析5.常見的圖像增強(qiáng)方法有？A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.旋轉(zhuǎn)D.翻轉(zhuǎn)6.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.早停法7.以下哪些是云計(jì)算的服務(wù)模式？A.IaaSB.PaaSC.SaaSD.DaaS8.以下哪些屬于人工智能的分支領(lǐng)域？A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.計(jì)算機(jī)視覺C.自然語言處理D.機(jī)器人學(xué)9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型包括？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.循環(huán)層10.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)可能遇到的問題有？A.過擬合B.欠擬合C.梯度消失D.梯度爆炸判斷題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（）2.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）3.圖像的分辨率越高，識(shí)別難度一定越大。（）4.自然語言處理只能處理英文文本。（）5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)。（）6.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全相同的概念。（）7.正則化的目的是防止過擬合。（）8.云計(jì)算就是把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端。（）9.卷積層主要用于特征提取。（）10.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)，效果一定越好。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，記住了噪聲和細(xì)節(jié)，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差；欠擬合是模型未能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，在訓(xùn)練集和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不佳。2.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的卷積操作？卷積操作是通過一個(gè)卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，進(jìn)行逐元素相乘并求和，提取數(shù)據(jù)局部特征，減少參數(shù)數(shù)量，提高計(jì)算效率。3.簡(jiǎn)述自然語言處理中詞向量的作用。詞向量將文本中的詞表示為向量，可捕捉詞之間的語義關(guān)系，便于計(jì)算機(jī)處理文本，能用于文本分類、機(jī)器翻譯等任務(wù)。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是什么？智能體的目標(biāo)是在與環(huán)境交互過程中，通過不斷嘗試不同動(dòng)作，最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)，學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。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)用及挑戰(zhàn)。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)隱私保護(hù)難、標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取成本高、模型解釋性差，還需專業(yè)醫(yī)學(xué)知識(shí)結(jié)合。2.談?wù)劥髷?shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系。大數(shù)據(jù)為人工智能提供大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確規(guī)律；人工智能技術(shù)可從大數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息，二者相互促進(jìn)發(fā)展。3.分析計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)。趨勢(shì)有更高精度，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)提升性能，更實(shí)時(shí)高效，應(yīng)用場(chǎng)景拓展到自動(dòng)駕駛、安防等多領(lǐng)域，模型輕量化以適應(yīng)邊緣設(shè)備。4.探討自然語言處理在智能客服中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和不足。優(yōu)勢(shì)是能快速響應(yīng)、24小時(shí)服務(wù)、處理大量咨詢。不足是對(duì)復(fù)雜語義理解有限，難以處理模糊問題，缺乏情感交流。答案單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.C4.A5.D6.A7.A8.B9.C10.A多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.A