2026AI工程師校招面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)框架？A.MySQLB.TensorFlowC.ExcelD.Notepad2.哪種算法常用于圖像分類？A.KNNB.SVMC.CNND.HMM3.自然語(yǔ)言處理中，分詞的作用是？A.美化文本B.提高文本可讀性C.把文本拆成詞語(yǔ)D.統(tǒng)計(jì)文本字?jǐn)?shù)4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是？A.隨機(jī)行動(dòng)B.最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)C.最小化行動(dòng)次數(shù)D.模仿人類行動(dòng)5.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合存儲(chǔ)圖？A.棧B.隊(duì)列C.鄰接矩陣D.鏈表6.過(guò)擬合是指模型？A.在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都差B.在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，測(cè)試集表現(xiàn)差C.在訓(xùn)練集表現(xiàn)差，測(cè)試集表現(xiàn)好D.在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都好7.梯度下降法的作用是？A.計(jì)算梯度B.尋找函數(shù)最小值C.增加模型復(fù)雜度D.減少數(shù)據(jù)噪聲8.人工智能中，知識(shí)表示的方法不包括？A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)C.數(shù)據(jù)庫(kù)D.框架表示9.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的激活函數(shù)？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.SQL10.決策樹的劃分依據(jù)通常是？A.信息增益B.距離C.相似度D.概率多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.圖像識(shí)別B.語(yǔ)音識(shí)別C.推薦系統(tǒng)D.天氣預(yù)報(bào)2.以下屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有？A.K-MeansB.PCAC.決策樹D.線性回歸3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有？A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層4.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟可能有？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)可視化5.人工智能的三要素是？A.數(shù)據(jù)B.算法C.計(jì)算能力D.網(wǎng)絡(luò)6.常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差7.以下哪些是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景？A.社交網(wǎng)絡(luò)分析B.分子結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)C.交通流量預(yù)測(cè)D.文本分類8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略9.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.圖像生成10.以下哪些是優(yōu)化算法？A.AdamB.RMSPropC.SGDD.AdaGrad判斷題（每題2分，共10題）1.人工智能就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）2.深度學(xué)習(xí)一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法效果好。（）3.數(shù)據(jù)越多，模型效果一定越好。（）4.過(guò)擬合可以通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)緩解。（）5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，模型性能越好。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎(jiǎng)勵(lì)可以是負(fù)數(shù)。（）7.自然語(yǔ)言處理只能處理英文文本。（）8.聚類算法屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。（）9.梯度消失問(wèn)題只存在于RNN中。（）10.決策樹可以處理分類和回歸問(wèn)題。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，它讓計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策，無(wú)需明確編程。2.解釋一下什么是過(guò)擬合和欠擬合。過(guò)擬合是模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，但在測(cè)試集表現(xiàn)差，把訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲也學(xué)進(jìn)去了。欠擬合是模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都差，沒(méi)學(xué)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。3.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)。CNN主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。卷積層提取特征，池化層降維，全連接層整合特征，最后輸出結(jié)果。4.什么是自然語(yǔ)言處理中的詞向量？詞向量是把詞語(yǔ)表示成向量形式，將詞語(yǔ)語(yǔ)義信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值，使計(jì)算機(jī)能處理。通過(guò)詞向量可計(jì)算詞語(yǔ)相似度等，用于各種NLP任務(wù)。討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能發(fā)展可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題。人工智能發(fā)展可能帶來(lái)隱私泄露、算法偏見(jiàn)、就業(yè)替代等倫理問(wèn)題。數(shù)據(jù)收集易侵犯隱私，算法可能存在偏差導(dǎo)致不公平，自動(dòng)化會(huì)取代部分工作崗位，需制定規(guī)范應(yīng)對(duì)。2.談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用包括疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、質(zhì)量參差不齊，模型可解釋性差，難以獲得醫(yī)生和患者信任。3.如何提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力？可通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化處理（如L1、L2正則）、使用交叉驗(yàn)證選擇合適模型和參數(shù)、簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)避免過(guò)擬合等方法提升泛化能力。4.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用前景和困難。前景是可讓車輛在復(fù)雜環(huán)境自主決策，提升安全性和效率。困難在于環(huán)境復(fù)雜難模擬，獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)難，安全驗(yàn)證成本高，且出現(xiàn)事故責(zé)任界定不明確。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.C4.B5.C6.B7.B8.C9.D10.A多項(xiàng)選擇題1.AB