商湯科技秋招試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.人工智能中常用的深度學(xué)習(xí)框架不包括以下哪個(gè)？A.TensorFlowB.HadoopC.PyTorchD.Keras2.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K近鄰算法B.聚類(lèi)算法C.主成分分析D.自編碼器3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的圖像特征描述符是？A.SIFTB.CNNC.RNND.LSTM4.商湯科技主要專(zhuān)注于哪個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)？A.金融科技B.人工智能C.新能源汽車(chē)D.傳統(tǒng)制造業(yè)5.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于快速查找元素？A.鏈表B.棧C.隊(duì)列D.哈希表6.以下哪個(gè)是圖像分類(lèi)任務(wù)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.以上都是7.自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入的作用是？A.文本加密B.文本壓縮C.將詞轉(zhuǎn)換為向量D.文本糾錯(cuò)8.深度學(xué)習(xí)中，常用的激活函數(shù)不包括？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.線(xiàn)性函數(shù)9.以下哪種優(yōu)化算法用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？A.梯度下降法B.牛頓法C.貪心算法D.動(dòng)態(tài)規(guī)劃10.以下哪種模型常用于語(yǔ)音識(shí)別？A.GANB.VGGC.ResNetD.DeepSpeech多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.醫(yī)療保健B.智能交通C.智能家居D.教育2.深度學(xué)習(xí)中的卷積層作用有？A.特征提取B.降維C.增加模型復(fù)雜度D.減少參數(shù)數(shù)量3.自然語(yǔ)言處理的任務(wù)有？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.文本生成D.信息檢索4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)算法有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN5.以下屬于商湯科技產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景的有？A.安防監(jiān)控B.智能手機(jī)拍照C.自動(dòng)駕駛D.工業(yè)質(zhì)檢6.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法包括？A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.缺失值處理D.異常值處理7.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的正則化方法？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.早停法8.以下哪些是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的概念？A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略9.以下哪些是圖像增強(qiáng)的方法？A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.加噪聲10.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估方法？A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.混淆矩陣判斷題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）2.圖像分類(lèi)只能使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（）3.自然語(yǔ)言處理只能處理英文文本。（）4.商湯科技不涉及安防領(lǐng)域的業(yè)務(wù)。（）5.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）6.聚類(lèi)算法是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）7.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能沒(méi)有影響。（）8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）9.卷積層中的卷積核大小必須是奇數(shù)。（）10.模型的準(zhǔn)確率越高，性能就一定越好。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述什么是人工智能。人工智能是讓機(jī)器模擬人類(lèi)智能，使其具備感知、學(xué)習(xí)、推理、決策等能力。能處理復(fù)雜任務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化，應(yīng)用于多領(lǐng)域提升效率與質(zhì)量。2.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)。主要有輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。卷積層用卷積核提取特征，池化層降維，全連接層整合特征，最后輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。3.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理的主要步驟。包括文本預(yù)處理，如分詞、清洗；特征提取，把文本轉(zhuǎn)為向量；模型選擇與訓(xùn)練，用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型；最后模型評(píng)估與應(yīng)用。4.簡(jiǎn)述商湯科技的核心競(jìng)爭(zhēng)力。擁有強(qiáng)大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，掌握先進(jìn)AI技術(shù)。有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，如安防、手機(jī)等。有大量數(shù)據(jù)支持模型訓(xùn)練，產(chǎn)品落地能力強(qiáng)，能提供優(yōu)質(zhì)解決方案。討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響。人工智能會(huì)使部分重復(fù)性工作崗位減少，如數(shù)據(jù)錄入。但也創(chuàng)造新崗位，如算法工程師、AI訓(xùn)練師。還會(huì)提升部分崗位技能要求，促使人們提升能力適應(yīng)新就業(yè)需求。2.討論深度學(xué)習(xí)模型過(guò)擬合的原因及解決方法。原因可能是數(shù)據(jù)量少、模型復(fù)雜。解決方法有增加數(shù)據(jù)、正則化（L1、L2、Dropout）、早停法，還可簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，避免過(guò)度學(xué)習(xí)噪聲。3.討論計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用有車(chē)輛檢測(cè)、交通流量統(tǒng)計(jì)、違章識(shí)別等。挑戰(zhàn)是復(fù)雜環(huán)境下識(shí)別準(zhǔn)確率難保證，數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題突出，系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求高，硬件成本也較高。4.討論商湯科技在未來(lái)人工智能發(fā)展中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。機(jī)遇是AI需求增長(zhǎng)，可拓展更多應(yīng)用場(chǎng)景。挑戰(zhàn)是技術(shù)更新快，需持續(xù)創(chuàng)新；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，要保持技術(shù)領(lǐng)先；還面臨數(shù)據(jù)安全和倫理等問(wèn)題。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.A3.A4.B5.D6.D7.C8.D9.A10.D多項(xiàng)選擇題1.ABCD2