2026AI工程師招聘真題及答案

單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)算法？A.SVMB.CNNC.RNND.GAN答案：A2.以下哪個是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.NumpyB.TensorFlowC.PandasD.Scikit-learn答案：B3.人工智能中，“過擬合”是指？A.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都差B.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測試集上差C.模型訓(xùn)練速度過快D.模型參數(shù)過少答案：B4.以下哪種技術(shù)用于圖像識別？A.語音合成B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.知識圖譜答案：B5.自然語言處理中，詞嵌入的作用是？A.壓縮文本B.把詞轉(zhuǎn)換為向量C.去除停用詞D.詞性標(biāo)注答案：B6.深度學(xué)習(xí)中，激活函數(shù)的作用是？A.加快訓(xùn)練速度B.引入非線性C.減少參數(shù)D.提高精度答案：B7.以下哪個不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素？A.環(huán)境B.算法C.獎勵D.動作答案：B8.AI中，決策樹屬于？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)答案：A9.以下哪個用于衡量分類模型的性能？A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.聚類系數(shù)D.可視化效果答案：B10.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，梯度消失問題通常出現(xiàn)在？A.淺層網(wǎng)絡(luò)B.深層網(wǎng)絡(luò)C.稀疏網(wǎng)絡(luò)D.密集網(wǎng)絡(luò)答案：B多項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的有？A.自動駕駛B.推薦系統(tǒng)C.語音識別D.數(shù)據(jù)挖掘答案：ABCD2.深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法有哪些？A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSProp答案：ABCD3.以下可用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法是？A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.降維D.特征提取答案：ABCD4.自然語言處理任務(wù)包括？A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.信息檢索D.情感分析答案：ABCD5.屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法有？A.K-均值聚類B.層次聚類C.主成分分析D.線性回歸答案：ABC6.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有？A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Huber損失D.絕對值損失答案：ABC7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略包括？A.貪心策略B.ε-貪心策略C.隨機(jī)策略D.平均策略答案：ABC8.以下哪些設(shè)備可用于加速AI訓(xùn)練？A.GPUB.TPUC.FPGAD.CPU答案：ABC9.圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有？A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.裁剪答案：ABCD10.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪些屬于回歸問題？A.預(yù)測房價B.預(yù)測股票價格C.判斷垃圾郵件D.手寫數(shù)字識別答案：AB判斷題（每題2分，共20分）1.AI等同于機(jī)器學(xué)習(xí)。（）答案：錯2.深度學(xué)習(xí)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）答案：錯3.過擬合時應(yīng)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。（）答案：對4.決策樹對缺失值敏感。（）答案：錯5.所有激活函數(shù)都是線性函數(shù)。（）答案：錯6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中獎勵總是即時的。（）答案：錯7.無監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）答案：錯8.數(shù)據(jù)歸一化能提高模型訓(xùn)練速度。（）答案：對9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，效果一定越好。（）答案：錯10.主成分分析可用于特征降維。（）答案：對簡答題（每題5分，共20分）1.簡述什么是人工智能？答：人工智能是讓機(jī)器模擬人類智能，使其能感知環(huán)境、獲取知識、處理信息，并基于學(xué)習(xí)和推理做出決策、解決問題的技術(shù)科學(xué)，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等多領(lǐng)域。2.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。答：過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過度，記住噪聲和細(xì)節(jié)，在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差；欠擬合是模型未充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，在訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都不佳。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)。答：CNN主要結(jié)構(gòu)有輸入層，接收圖像數(shù)據(jù)；卷積層，用卷積核提取特征；池化層，對特征降維；全連接層，整合特征用于分類或回歸；輸出層，給出最終結(jié)果。4.簡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體與環(huán)境的交互過程。答：智能體在環(huán)境中觀察狀態(tài)，基于策略選擇動作，執(zhí)行動作后環(huán)境會進(jìn)入新狀態(tài)并給予智能體獎勵。智能體根據(jù)獎勵調(diào)整策略，不斷重復(fù)交互以最大化累積獎勵。討論題（每題5分，共20分）1.討論AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。答：應(yīng)用有疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感；模型可解釋性差，醫(yī)生難理解決策依據(jù)；還需嚴(yán)格監(jiān)管確保安全有效。2.討論深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)量和模型復(fù)雜度的關(guān)系。答：數(shù)據(jù)量和模型復(fù)雜度應(yīng)匹配。數(shù)據(jù)量小，復(fù)雜模型易過擬合；數(shù)據(jù)量大，簡單模型可能欠擬合。要根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模選合適復(fù)雜度模型，或在小數(shù)據(jù)時用正則化等防過擬合。3.討論自然語言處理在智能客服中的應(yīng)用及優(yōu)勢。答：應(yīng)用有自動問答、語義理解、對話管理等。優(yōu)勢在于能24小時服務(wù)，快速響應(yīng)解答問題，提高效率；可同時處理多客戶咨詢，降低人力成本；還能通過學(xué)習(xí)不斷提升