2026AI工程師招聘試題及答案

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.LSTM2.以下哪個(gè)是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.HadoopB.TensorFlowC.SparkD.Kafka3.過(guò)擬合是指模型？A.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差B.在測(cè)試集上表現(xiàn)好C.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測(cè)試集上差D.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都差4.以下哪種數(shù)據(jù)類型在AI中最常用？A.文本B.圖像C.音頻D.以上都是5.決策樹(shù)中常用的劃分準(zhǔn)則是？A.均方誤差B.信息增益C.歐氏距離D.曼哈頓距離6.以下哪個(gè)不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素？A.狀態(tài)B.動(dòng)作C.獎(jiǎng)勵(lì)D.模型7.用于圖像分類的預(yù)訓(xùn)練模型是？A.ResNetB.GPTC.BERTD.XLNet8.歸一化的目的是？A.減少數(shù)據(jù)維度B.使數(shù)據(jù)分布更均勻C.增加數(shù)據(jù)特征D.提高模型復(fù)雜度9.以下哪種優(yōu)化算法常用于深度學(xué)習(xí)？A.梯度下降B.牛頓法C.模擬退火D.遺傳算法10.以下哪個(gè)是常用的特征選擇方法？A.主成分分析B.最小二乘法C.線性回歸D.邏輯回歸多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于自然語(yǔ)言處理任務(wù)的有？A.機(jī)器翻譯B.圖像識(shí)別C.情感分析D.文本生成2.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)有？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax3.以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)可視化4.以下屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.隨機(jī)森林5.以下哪些是評(píng)估分類模型的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6.以下哪些是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的應(yīng)用？A.圖像生成B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.風(fēng)格遷移D.目標(biāo)檢測(cè)7.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.注意力層8.以下哪些是處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的模型？A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.Prophet9.以下哪些是AI倫理問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)隱私B.算法偏見(jiàn)C.就業(yè)影響D.技術(shù)壟斷10.以下哪些是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)？A.大量B.多樣C.高速D.高價(jià)值判斷題（每題2分，共10題）1.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）2.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）3.過(guò)擬合可以通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)緩解。（）4.歸一化后的數(shù)據(jù)均值一定為0。（）5.邏輯回歸是一種線性分類算法。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是固定不變的。（）7.主成分分析可以用于數(shù)據(jù)降維。（）8.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器組成。（）9.隨機(jī)森林只能用于分類任務(wù)。（）10.數(shù)據(jù)可視化可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述什么是過(guò)擬合和欠擬合。過(guò)擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，但在測(cè)試集表現(xiàn)差，過(guò)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)；欠擬合指模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都不佳，未學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)規(guī)律。2.簡(jiǎn)述梯度下降算法的原理。梯度下降是優(yōu)化算法，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)在當(dāng)前點(diǎn)梯度，沿負(fù)梯度方向更新參數(shù)，不斷迭代，使目標(biāo)函數(shù)值逐漸減小，找到最優(yōu)參數(shù)。3.簡(jiǎn)述如何評(píng)估一個(gè)回歸模型的好壞?？墒褂镁秸`差、均方根誤差衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，平均絕對(duì)誤差直觀反映誤差大小，還可看決定系數(shù)，越接近1擬合越好。4.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和作用。主要結(jié)構(gòu)有卷積層、池化層和全連接層。卷積層提取特征，池化層降維，全連接層整合特征用于分類或回歸。討論題（每題5分，共4題）1.討論AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及可能面臨的挑戰(zhàn)。應(yīng)用有疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法準(zhǔn)確性驗(yàn)證、醫(yī)療人員接受度、法律責(zé)任界定等。2.討論如何提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力?？稍黾佑?xùn)練數(shù)據(jù)量、進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，采用正則化方法如L1、L2正則化，使用早停策略，還可進(jìn)行模型融合。3.討論大數(shù)據(jù)與AI的關(guān)系。大數(shù)據(jù)為AI提供海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，支撐模型訓(xùn)練和優(yōu)化；AI技術(shù)可挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值，處理和分析大數(shù)據(jù)，二者相互促進(jìn)。4.討論AI工程師需要具備哪些技能和素質(zhì)。需掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)理論和算法，熟練使用相關(guān)框架，有編程能力，具備數(shù)據(jù)處理和分析能力，有解決實(shí)際問(wèn)題能力和創(chuàng)新思維。答案單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.C4.D5.B6.D7.A8.B9.A10.A多項(xiàng)選擇題1.ACD2.A