2026秋招：商湯科技筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.圖像識(shí)別中常用的模型是？A.HMMB.YOLOC.DijkstraD.RSA2.以下哪種屬于深度學(xué)習(xí)框架？A.OpenCVB.TensorFlowC.NumPyD.SciPy3.數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的目的是？A.發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系B.分類數(shù)據(jù)C.劃分相似數(shù)據(jù)組D.預(yù)測(cè)未來(lái)值4.典型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)不包含？A.圖像分割B.語(yǔ)音識(shí)別C.目標(biāo)檢測(cè)D.圖像分類5.算法的時(shí)間復(fù)雜度通常用什么表示？A.U表示法B.V表示法C.W表示法D.O表示法6.以下哪種是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.決策樹B.K-均值聚類C.支持向量機(jī)D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.自然語(yǔ)言處理中詞性標(biāo)注屬于？A.句法分析B.語(yǔ)義分析C.詞法分析D.語(yǔ)用分析8.計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，特征提取的目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少數(shù)據(jù)冗余C.加密數(shù)據(jù)D.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)9.以下哪個(gè)不是人工智能的研究方向？A.量子計(jì)算B.機(jī)器學(xué)習(xí)C.知識(shí)圖譜D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)10.在機(jī)器學(xué)習(xí)中過(guò)擬合是指？A.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足B.模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)擬合過(guò)度C.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度D.模型對(duì)所有數(shù)據(jù)擬合不足多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景有？A.自動(dòng)駕駛B.人臉識(shí)別C.智能家居D.搜索引擎優(yōu)化2.商湯科技的核心技術(shù)包括？A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)B.自然語(yǔ)言處理C.大數(shù)據(jù)分析D.區(qū)塊鏈技術(shù)3.以下屬于圖像增強(qiáng)的方法有？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.銳化處理D.灰度變換4.人工智能的三要素是？A.數(shù)據(jù)B.算法C.計(jì)算能力D.網(wǎng)絡(luò)5.機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的經(jīng)典數(shù)據(jù)集有？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO7.自然語(yǔ)言處理的任務(wù)有？A.機(jī)器翻譯B.文本分類C.情感分析D.信息檢索8.以下哪些是優(yōu)化算法？A.梯度下降B.AdaGradC.AdamD.RMSProp9.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法有？A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.隨機(jī)森林D.層次聚類10.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)可視化判斷題（每題2分，共20分）1.人工智能就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）2.深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)越多一定越好。（）3.圖像識(shí)別只能處理彩色圖像。（）4.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)。（）5.算法的空間復(fù)雜度只考慮程序運(yùn)行時(shí)占用的內(nèi)存。（）6.自然語(yǔ)言處理無(wú)法處理口語(yǔ)。（）7.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在測(cè)試集上表現(xiàn)好，在實(shí)際應(yīng)用中也一定好。（）8.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中圖像幀可以直接用于模型訓(xùn)練。（）9.所有的人工智能模型都需要大量的數(shù)據(jù)。（）10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的學(xué)習(xí)方法。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述什么是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。-答案：計(jì)算機(jī)視覺(jué)是讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息、理解場(chǎng)景的領(lǐng)域。它借助圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，完成目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等任務(wù)，模擬人類視覺(jué)，廣泛應(yīng)用于安防、自動(dòng)駕駛等。2.什么是過(guò)擬合和欠擬合，如何解決？-答案：過(guò)擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度，對(duì)新數(shù)據(jù)泛化差；欠擬合是擬合不足。解決過(guò)擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化等；解決欠擬合可增加模型復(fù)雜度、調(diào)整特征。3.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。-答案：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)子集。深度學(xué)習(xí)自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜特征，模型通常較深，需大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)需人工提取特征，模型相對(duì)簡(jiǎn)單，適用于數(shù)據(jù)量小的場(chǎng)景。4.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中的分詞作用。-答案：分詞是將連續(xù)文本拆成有意義詞語(yǔ)。它是自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)步驟，利于后續(xù)詞性標(biāo)注、句法分析等，能準(zhǔn)確理解文本語(yǔ)義，常用于信息檢索、機(jī)器翻譯等任務(wù)。討論題（每題5分，共20分）1.討論商湯科技在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。-答案：商湯有強(qiáng)大科研團(tuán)隊(duì)，能產(chǎn)出前沿算法；有豐富數(shù)據(jù)資源，利于模型訓(xùn)練；產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景多，涵蓋安防、金融等；與眾多企業(yè)合作，生態(tài)完善，能快速響應(yīng)市場(chǎng)需求。2.談?wù)勅斯ぶ悄馨l(fā)展對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的影響。-答案：人工智能能提升傳統(tǒng)行業(yè)效率，如制造業(yè)智能生產(chǎn)；降低成本，如客服智能機(jī)器人；還能創(chuàng)造新模式，像智慧醫(yī)療。但也沖擊傳統(tǒng)崗位，需員工提升技能應(yīng)對(duì)變革。3.探討強(qiáng)化學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)。-答案：挑戰(zhàn)有獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)難，合適獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)難確定；訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，需大量試驗(yàn)；樣本效率低，很多數(shù)據(jù)才能收斂；環(huán)境建模復(fù)雜，