2026春招：AI工程師試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于深度學習算法？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.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)2.下列哪個是常用的深度學習框架？A.NumpyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib3.圖像識別中，卷積層的主要作用是？A.降維B.提取特征C.分類D.歸一化4.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，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，測試集上表現(xiàn)差C.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都好D.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，測試集上表現(xiàn)好5.強化學習中，智能體的目標是？A.最大化累積獎勵B.最小化累積獎勵C.最大化即時獎勵D.最小化即時獎勵6.自然語言處理中，詞嵌入的作用是？A.提高文本的可讀性B.將文本轉(zhuǎn)換為向量C.對文本進行分類D.去除文本中的噪聲7.決策樹中，信息增益是用于？A.選擇最優(yōu)劃分屬性B.評估模型準確率C.計算節(jié)點純度D.剪枝操作8.以下哪種優(yōu)化算法常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練？A.梯度下降法B.最小二乘法C.牛頓法D.拉格朗日法9.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由哪兩部分組成？A.編碼器和解碼器B.生成器和判別器C.輸入層和輸出層D.隱藏層和輸出層10.在深度學習中，批量歸一化的作用是？A.加速訓(xùn)練收斂B.提高模型復(fù)雜度C.增加數(shù)據(jù)量D.減少模型參數(shù)多項選擇題（每題2分，共10題）1.深度學習中常用的激活函數(shù)有？A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.Linear函數(shù)2.以下屬于監(jiān)督學習的算法有？A.支持向量機B.聚類算法C.決策樹D.線性回歸3.強化學習的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.動作4.自然語言處理的任務(wù)有？A.文本分類B.機器翻譯C.情感分析D.圖像識別5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.注意力層6.優(yōu)化算法的作用是？A.尋找最優(yōu)參數(shù)B.提高模型泛化能力C.加速模型收斂D.增加模型復(fù)雜度7.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括？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)增強8.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景有？A.圖像生成B.數(shù)據(jù)加密C.視頻合成D.語音合成9.深度學習模型評估指標有？A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差10.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的有？A.適用于圖像識別任務(wù)B.卷積核可共享參數(shù)C.可以減少模型參數(shù)D.不需要進行池化操作判斷題（每題2分，共10題）1.深度學習只能處理圖像和文本數(shù)據(jù)。（）2.梯度下降法一定會收斂到全局最優(yōu)解。（）3.支持向量機只能處理二分類問題。（）4.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理序列數(shù)據(jù)。（）5.強化學習中，智能體的動作是隨機選擇的。（）6.數(shù)據(jù)歸一化可以提高模型的訓(xùn)練速度。（）7.生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成器和判別器是相互獨立訓(xùn)練的。（）8.過擬合是因為模型復(fù)雜度太低。（）9.自然語言處理中，詞袋模型考慮了詞的順序。（）10.決策樹的每個內(nèi)部節(jié)點對應(yīng)一個屬性上的劃分。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述梯度下降法的基本原理。2.什么是過擬合，如何解決過擬合問題？3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)。4.強化學習和監(jiān)督學習的區(qū)別是什么？討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學習在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。2.分析生成對抗網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)生成方面的優(yōu)勢和局限性。3.探討自然語言處理技術(shù)在智能客服中的應(yīng)用及發(fā)展趨勢。4.談?wù)勀銓ξ磥鞟I工程師職業(yè)發(fā)展的看法。答案單項選擇題1.A2.C3.B4.B5.A6.B7.A8.A9.B10.A多項選擇題1.ABC2.ACD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.AC7.ABCD8.ACD9.ABCD10.ABC判斷題1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.√簡答題1.梯度下降法基本原理是沿著目標函數(shù)的負梯度方向更新參數(shù)，逐步迭代使目標函數(shù)值不斷減小，找到函數(shù)的局部或全局最優(yōu)解。2.過擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差。解決辦法有增加數(shù)據(jù)、正則化、早停策略、簡化模型等。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層，卷積層提取特征，池化層降維，全連接層整合特征用于分類。4.強化學習通過智能體與環(huán)境交互獲得獎勵來學習最優(yōu)策略；監(jiān)督學習是基于有標簽數(shù)據(jù)學習輸入輸出映射關(guān)系。討論題1.前景：輔助診斷、醫(yī)學影像分析等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、模型可解釋性、倫理問題。2.優(yōu)勢：能生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)、拓展數(shù)據(jù)多樣性。局限：