2026年電信AI工程師面試題集一、選擇題（每題2分，共10題）1.在電信網(wǎng)絡(luò)中，用于預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量峰值和優(yōu)化資源分配的AI技術(shù)主要是？A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)C.時(shí)序預(yù)測(cè)模型D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.電信5G網(wǎng)絡(luò)切片中，用于動(dòng)態(tài)分配和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的關(guān)鍵AI技術(shù)是？A.決策樹(shù)B.隨機(jī)森林C.神經(jīng)進(jìn)化算法D.樸素貝葉斯3.在電信客服智能語(yǔ)音系統(tǒng)中，用于提升意圖識(shí)別準(zhǔn)確率的常用技術(shù)是？A.邏輯回歸B.BERT模型C.K-近鄰算法D.K-means聚類(lèi)4.電信網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)中，處理高維時(shí)序數(shù)據(jù)的常用AI模型是？A.決策樹(shù)B.LSTMsC.K-meansD.PCA5.用于優(yōu)化電信基站選址和覆蓋范圍的AI技術(shù)是？A.遺傳算法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.決策樹(shù)D.支持向量機(jī)6.在電信用戶(hù)行為分析中，用于識(shí)別異常使用模式的AI技術(shù)是？A.線性回歸B.異常檢測(cè)算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹(shù)7.電信網(wǎng)絡(luò)能耗優(yōu)化中，用于預(yù)測(cè)設(shè)備功耗的AI模型是？A.邏輯回歸B.隨機(jī)森林C.LSTMD.決策樹(shù)8.在電信智能運(yùn)維中，用于故障自動(dòng)分類(lèi)的AI技術(shù)是？A.K-means聚類(lèi)B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.決策樹(shù)9.用于優(yōu)化電信套餐推薦系統(tǒng)的AI技術(shù)是？A.決策樹(shù)B.協(xié)同過(guò)濾C.邏輯回歸D.K-means10.在電信邊緣計(jì)算中，用于資源動(dòng)態(tài)分配的AI算法是？A.決策樹(shù)B.遺傳算法C.神經(jīng)進(jìn)化算法D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)二、填空題（每空1分，共10空）1.在電信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中，______算法常用于尋找最優(yōu)基站部署方案。2.電信智能客服系統(tǒng)中，______模型可以顯著提升多輪對(duì)話(huà)的連貫性。3.電信網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)中，______技術(shù)能有效處理非線性關(guān)系。4.5G網(wǎng)絡(luò)切片管理中，______算法可用于動(dòng)態(tài)資源分配。5.電信用戶(hù)行為分析中，______模型適合處理稀疏數(shù)據(jù)。6.基于深度學(xué)習(xí)的電信語(yǔ)音識(shí)別，通常采用______網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。7.電信網(wǎng)絡(luò)能耗優(yōu)化中，______算法可以找到全局最優(yōu)解。8.在故障自動(dòng)分類(lèi)中，______模型對(duì)高維數(shù)據(jù)有較好表現(xiàn)。9.電信智能運(yùn)維中，______技術(shù)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常流量。10.邊緣計(jì)算資源分配中，______算法可以平衡延遲和成本。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）1.簡(jiǎn)述電信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)中時(shí)間序列模型的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。2.描述電信智能客服系統(tǒng)中的自然語(yǔ)言處理關(guān)鍵技術(shù)及其作用。3.解釋電信網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)中的特征工程方法及其重要性。4.說(shuō)明5G網(wǎng)絡(luò)切片中AI如何實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源分配。5.闡述電信用戶(hù)行為分析中的異常檢測(cè)方法及其應(yīng)用。6.討論電信網(wǎng)絡(luò)能耗優(yōu)化中的挑戰(zhàn)和常用AI解決方案。四、編程題（每題15分，共2題）1.編寫(xiě)Python代碼實(shí)現(xiàn)電信網(wǎng)絡(luò)流量的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（使用LSTM），包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建和評(píng)估步驟。假設(shè)已有流量數(shù)據(jù)集flow_data.csv，包含時(shí)間戳和流量值兩列。2.設(shè)計(jì)一個(gè)電信網(wǎng)絡(luò)故障分類(lèi)系統(tǒng)，輸入為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備狀態(tài)特征，輸出為故障類(lèi)型。要求：-描述系統(tǒng)架構(gòu)-列出關(guān)鍵模塊-說(shuō)明數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟-設(shè)計(jì)模型選擇和訓(xùn)練方案五、方案設(shè)計(jì)題（每題25分，共2題）1.設(shè)計(jì)一個(gè)電信5G網(wǎng)絡(luò)切片智能管理系統(tǒng)方案，要求：-說(shuō)明系統(tǒng)目標(biāo)-繪制系統(tǒng)架構(gòu)圖-描述AI關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用-闡述性能評(píng)估指標(biāo)2.設(shè)計(jì)一個(gè)電信用戶(hù)流失預(yù)測(cè)系統(tǒng)方案，要求：-分析流失原因-設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案-選擇AI模型并說(shuō)明理由-制定干預(yù)策略答案與解析一、選擇題答案1.C解析：時(shí)序預(yù)測(cè)模型（如ARIMA、LSTM）適用于電信網(wǎng)絡(luò)流量的周期性變化預(yù)測(cè)，是優(yōu)化資源分配的基礎(chǔ)。2.C解析：神經(jīng)進(jìn)化算法（如遺傳算法）通過(guò)模擬進(jìn)化過(guò)程動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)切片資源，滿(mǎn)足不同業(yè)務(wù)需求。3.B解析：BERT模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，能更好地理解用戶(hù)語(yǔ)音意圖，提升多輪對(duì)話(huà)場(chǎng)景的準(zhǔn)確率。4.B解析：LSTMs（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）專(zhuān)為處理時(shí)序數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)，能有效捕捉電信網(wǎng)絡(luò)故障的時(shí)序特征。5.A解析：遺傳算法通過(guò)模擬自然選擇過(guò)程，能在復(fù)雜約束下找到基站部署的最優(yōu)解，兼顧覆蓋和成本。6.B解析：異常檢測(cè)算法（如孤立森林）能識(shí)別用戶(hù)行為中的異常模式，用于網(wǎng)絡(luò)安全和反欺詐。7.C解析：LSTM模型能捕捉電信設(shè)備功耗的周期性變化，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)功耗趨勢(shì)。8.B解析：支持向量機(jī)在高維空間中表現(xiàn)良好，適合處理電信故障分類(lèi)中的高維特征。9.B解析：協(xié)同過(guò)濾能根據(jù)用戶(hù)歷史行為推薦合適套餐，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度和ARPU值。10.D解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)智能體與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適合電信邊緣計(jì)算的資源動(dòng)態(tài)分配。二、填空題答案1.遺傳2.BERT3.支持向量機(jī)4.神經(jīng)進(jìn)化5.協(xié)同過(guò)濾6.Transformer7.遺傳算法8.支持向量機(jī)9.異常檢測(cè)10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)三、簡(jiǎn)答題答案1.應(yīng)用場(chǎng)景：電信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)用于容量規(guī)劃、資源優(yōu)化和故障預(yù)警。優(yōu)勢(shì)：能捕捉流量周期性、趨勢(shì)性和季節(jié)性變化，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，支持主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)管理。2.關(guān)鍵技術(shù)：分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、意圖識(shí)別。作用：理解用戶(hù)請(qǐng)求，準(zhǔn)確識(shí)別用戶(hù)意圖，提供個(gè)性化服務(wù)，提升交互體驗(yàn)。3.特征工程方法：時(shí)序特征提取、統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算、異常值處理、特征降維。重要性：原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常高維且噪聲大，特征工程能提取關(guān)鍵信息，提高模型性能。4.AI實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源分配：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體學(xué)習(xí)最優(yōu)分配策略，根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載和業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整切片資源，平衡性能和成本。5.異常檢測(cè)方法：統(tǒng)計(jì)方法（3σ原則）、聚類(lèi)方法（K-means）、機(jī)器學(xué)習(xí)方法（孤立森林、One-ClassSVM）。應(yīng)用：識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊、設(shè)備故障、用戶(hù)異常行為，提高系統(tǒng)魯棒性。6.挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)異構(gòu)性、實(shí)時(shí)性要求高、設(shè)備多樣性。解決方案：采用邊緣計(jì)算框架（如TensorFlowLite）、輕量級(jí)模型（MobileNet）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。四、編程題答案1.LSTM流量預(yù)測(cè)代碼示例：pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense1.數(shù)據(jù)預(yù)處理data=pd.read_csv('flow_data.csv',parse_dates=['timestamp'])scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))scaled_data=scaler.fit_transform(data[['flow']])創(chuàng)建時(shí)序數(shù)據(jù)集defcreate_dataset(data,look_back=1):X,Y=[],[]foriinrange(len(data)-look_back):X.append(data[i:(i+look_back),0])Y.append(data[i+look_back,0])returnnp.array(X),np.array(Y)look_back=3X,Y=create_dataset(scaled_data,look_back)X=np.reshape(X,(X.shape[0],X.shape[1],1))2.模型構(gòu)建model=Sequential()model.add(LSTM(50,input_shape=(look_back,1)))model.add(Dense(1))pile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error')3.模型訓(xùn)練和評(píng)估m(xù)odel.fit(X,Y,epochs=100,batch_size=1,verbose=2)predictions=model.predict(X)predictions=scaler.inverse_transform(predictions)2.故障分類(lèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)：系統(tǒng)架構(gòu)：數(shù)據(jù)采集層→預(yù)處理層→特征工程層→模型訓(xùn)練層→部署層關(guān)鍵模塊：數(shù)據(jù)接入模塊、清洗模塊、特征提取模塊、模型訓(xùn)練模塊、API服務(wù)模塊數(shù)據(jù)預(yù)處理：歸一化、缺失值填充、異常值檢測(cè)、特征編碼模型選擇：支持向量機(jī)（高維數(shù)據(jù)表現(xiàn)好）、隨機(jī)森林（魯棒性強(qiáng)）五、方案設(shè)計(jì)題答案1.5G網(wǎng)絡(luò)切片智能管理系統(tǒng)：系統(tǒng)目標(biāo)：動(dòng)態(tài)優(yōu)化切片資源，提升網(wǎng)絡(luò)性能和效率架構(gòu)圖：核心控制平臺(tái)→切片管理模塊→資源調(diào)度模塊→監(jiān)控模塊AI應(yīng)用：