2026春招：AI工程師筆試題及答案

單項(xiàng)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.K-近鄰算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)2.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.ID33.以下哪個(gè)是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.NumpyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體與什么進(jìn)行交互？A.數(shù)據(jù)集B.環(huán)境C.模型D.算法5.下列哪種方法用于圖像分類任務(wù)？A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)的作用是？A.分詞B.詞性標(biāo)注C.將詞表示為向量D.文本分類7.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，過擬合的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都低B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測試集準(zhǔn)確率低C.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率都高D.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測試集準(zhǔn)確率高8.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)可視化C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)9.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由哪兩部分組成？A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.訓(xùn)練集和測試集10.以下哪種優(yōu)化算法可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練？A.梯度下降法B.最小二乘法C.主成分分析D.聚類分析多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.圖像識別B.語音識別C.自然語言處理D.自動駕駛2.常用的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有？A.旋轉(zhuǎn)B.翻轉(zhuǎn)C.裁剪D.加噪聲3.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的是？A.聚類算法B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.決策樹4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)包括？A.學(xué)習(xí)率B.迭代次數(shù)C.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量D.激活函數(shù)5.自然語言處理的任務(wù)有？A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.情感分析D.信息抽取6.深度學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略8.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)？A.均方誤差損失B.交叉熵?fù)p失C.絕對值損失D.對數(shù)損失9.數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法包括？A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.特征選擇10.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成層有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層判斷題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)只能處理圖像和語音數(shù)據(jù)。（）2.過擬合是指模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）3.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征工程。（）4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累積獎勵。（）5.生成對抗網(wǎng)絡(luò)可以用于生成逼真的圖像。（）6.自然語言處理中，詞嵌入可以將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量。（）7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，模型效果一定越好。（）8.數(shù)據(jù)歸一化可以加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。（）9.支持向量機(jī)只能用于分類任務(wù)。（）10.決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，記住噪聲和細(xì)節(jié)，在測試集表現(xiàn)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。2.什么是梯度下降法？梯度下降法是一種優(yōu)化算法，通過迭代更新模型參數(shù)，沿著目標(biāo)函數(shù)負(fù)梯度方向更新，使目標(biāo)函數(shù)值不斷減小，以找到最優(yōu)參數(shù)。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)。局部連接減少參數(shù)；權(quán)值共享降低計(jì)算量；可自動提取圖像特征；通過卷積和池化操作，增強(qiáng)模型對圖像平移、旋轉(zhuǎn)等的不變性。4.簡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中策略的概念。策略是智能體在環(huán)境中選擇動作的規(guī)則，它決定了智能體在每個(gè)狀態(tài)下采取何種動作，目標(biāo)是最大化長期累積獎勵。討論題（每題5分，共20分）1.討論深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用如疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私和安全問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注困難，模型可解釋性差，難以獲得大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)。2.如何解決深度學(xué)習(xí)模型的過擬合問題？可采用增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、正則化（如L1、L2正則）、Dropout技術(shù)、提前停止訓(xùn)練等方法，降低模型復(fù)雜度，提高泛化能力。3.談?wù)勛匀徽Z言處理在智能客服中的應(yīng)用及發(fā)展趨勢。應(yīng)用有自動問答、意圖識別等。趨勢是多語言支持、情感理解更深入、與其他技術(shù)融合（如語音交互），提供更智能、個(gè)性化服務(wù)。4.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用及面臨的困難。應(yīng)用于路徑規(guī)劃、決策控制等。困難有環(huán)境復(fù)雜難模擬，安全要求高，獎勵函數(shù)設(shè)計(jì)難，訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取成本高。答案單項(xiàng)選擇題答案1.A2.D3.C4.B5.D6.C7.B8.B9.A10.A多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.