2026秋招：AI工程師筆試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)不包括（）A.SigmoidB.ReLUC.TaylorD.Tanh2.以下哪種算法不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法？（）A.Q-learningB.A算法C.PolicyGradientD.DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)3.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)項(xiàng)屬于（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸約4.決策樹中常用的劃分準(zhǔn)則是（）A.距離度量B.信息增益C.梯度下降D.正則化5.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)框架（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積層的主要作用是（）A.降維B.特征提取C.數(shù)據(jù)歸一化D.模型優(yōu)化7.反向傳播算法的目的是（）A.前向計(jì)算輸出值B.計(jì)算梯度用于更新參數(shù)C.隨機(jī)初始化參數(shù)D.選擇激活函數(shù)8.自然語言處理中，詞嵌入的作用是（）A.文本分類B.把詞表示成向量C.詞性標(biāo)注D.情感分析9.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是指（）A.模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足B.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差C.模型復(fù)雜度太低D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量太少10.以下哪種衡量指標(biāo)用于評估回歸模型？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值答案：1.C2.B3.A4.B5.C6.B7.B8.B9.B10.C二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于常見的降維方法的有（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布式隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.K-近鄰算法（KNN）2.可以提高模型泛化能力的方法有（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停策略D.減小模型復(fù)雜度3.以下屬于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器的有（）A.AdamB.RMSPropC.AdaGradD.SGD4.自然語言處理的主要任務(wù)包括（）A.機(jī)器翻譯B.文本摘要C.語音識別D.圖像識別5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中防止梯度消失的方法有（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.BatchNormalizationC.梯度裁剪D.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)6.聚類算法有（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.高斯混合模型（GMM）7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的概念有（）A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略8.以下可能影響模型效果的因素有（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量B.特征工程C.模型選擇D.超參數(shù)調(diào)整9.在深度學(xué)習(xí)中，卷積層的參數(shù)有（）A.卷積核大小B.步長C.填充D.激活函數(shù)10.可以用于圖像識別的模型有（）A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.ResNet答案：1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD三、判斷題（每題2分，共20分）1.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征縮放。（）2.深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)越多，性能就一定越好。（）3.交叉驗(yàn)證可以有效評估模型的泛化能力。（）4.支持向量機(jī)（SVM）只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）5.梯度下降算法一定能找到全局最優(yōu)解。（）6.詞袋模型考慮了詞的順序。（）7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是最大化長期累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）8.決策樹容易出現(xiàn)過擬合問題。（）9.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。（）10.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）可以很好地處理長序列數(shù)據(jù)。（）答案：1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.√9.√10.×四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述什么是欠擬合，如何解決欠擬合問題？答：欠擬合指模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足，在訓(xùn)練和測試集表現(xiàn)都差。解決方法有增加模型復(fù)雜度，如增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)；添加更多特征；減少正則化強(qiáng)度等。2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要組成部分及其作用。答：主要組成部分有卷積層、池化層、全連接層。卷積層用于提取特征；池化層降低特征維度，減少計(jì)算量；全連接層將特征映射到輸出類別。3.簡述什么是梯度消失和梯度爆炸，以及如何解決？答：梯度消失是指反向傳播時(shí)梯度變得極小，梯度爆炸則是梯度變得極大。解決梯度消失可使用ReLU等激活函數(shù)、BatchNormalization；解決梯度爆炸可用梯度裁剪。4.簡述自然語言處理中分詞的作用。答：分詞是將連續(xù)文本拆分成有意義的詞。作用是便于后續(xù)處理，如詞嵌入、文本分類等，能讓計(jì)算機(jī)更好理解文本語義，提高處理效率和準(zhǔn)確性。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論在實(shí)際項(xiàng)目中如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。答：要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)量、特征類型等。若數(shù)據(jù)少，簡單模型如線性回歸可能合適；數(shù)據(jù)多且復(fù)雜，可考慮深度學(xué)習(xí)模型。還要看任務(wù)類型，分類用SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，回歸用線性回歸等。同時(shí)結(jié)合計(jì)算資源和時(shí)間成本。2.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答：應(yīng)用可用于車輛決策規(guī)劃，如路徑選擇、避障等。挑戰(zhàn)在于環(huán)境復(fù)雜難建模，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)難設(shè)計(jì)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集成本高，且要確保安全性和可靠性，避免決策失誤導(dǎo)致事故。3.討論數(shù)據(jù)質(zhì)量對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的影響。答：數(shù)據(jù)質(zhì)量影響大。若有噪聲和錯(cuò)誤，會(huì)使模型學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤模式，降低性能。數(shù)據(jù)缺失會(huì)導(dǎo)致信息不完整，影響特征提取和模型訓(xùn)練。數(shù)