2026秋招：AI工程師面試題及答案

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(xué)習算法？A.SVMB.CNNC.RNND.LSTM2.常見的激活函數(shù)中，哪個具有輸出值范圍在-1到1之間的特性？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.LeakyReLU3.訓(xùn)練模型時，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)練集上表現(xiàn)差，測試集上表現(xiàn)好D.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都好4.以下哪個是自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型？A.ResNetB.GPTC.YOLOD.VGG5.梯度下降法中，學(xué)習率設(shè)置過小會導(dǎo)致？A.模型收斂速度慢B.模型不收斂C.模型過擬合D.模型欠擬合6.圖像分類任務(wù)中，常用的評估指標是？A.召回率B.準確率C.F1值D.均方誤差7.以下哪個庫常用于深度學(xué)習模型的構(gòu)建和訓(xùn)練？A.NumPyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)？A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)9.強化學(xué)習中，智能體與什么進行交互？A.環(huán)境B.模型C.數(shù)據(jù)D.算法10.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的卷積層主要作用是？A.降維B.特征提取C.數(shù)據(jù)分類D.數(shù)據(jù)歸一化多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習框架的有？A.PyTorchB.Scikit-learnC.KerasD.MXNet2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的常見方法包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征縮放C.數(shù)據(jù)增強D.數(shù)據(jù)可視化3.優(yōu)化算法有哪些？A.AdamB.AdaGradC.RMSPropD.StochasticGradientDescent4.自然語言處理的任務(wù)有？A.機器翻譯B.情感分析C.圖像識別D.文本分類5.深度學(xué)習模型的超參數(shù)有？A.學(xué)習率B.迭代次數(shù)C.卷積核大小D.神經(jīng)元數(shù)量6.評估模型性能的指標有？A.準確率B.精確率C.召回率D.均方誤差7.以下哪些技術(shù)可以緩解過擬合？A.正則化B.數(shù)據(jù)增強C.提前停止D.增加模型復(fù)雜度8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分包括？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層9.強化學(xué)習的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略10.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習算法的有？A.K-均值聚類B.主成分分析C.支持向量機D.決策樹判斷題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習模型一定比傳統(tǒng)機器學(xué)習模型效果好。（）2.過擬合時模型的泛化能力強。（）3.梯度下降法是一種優(yōu)化算法。（）4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）5.Sigmoid函數(shù)在輸入值較大或較小時會出現(xiàn)梯度消失問題。（）6.強化學(xué)習中智能體的目標是最大化累積獎勵。（）7.數(shù)據(jù)預(yù)處理對模型性能沒有影響。（）8.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量一定能提高模型性能。（）9.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接應(yīng)用于所有任務(wù)。（）10.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理序列數(shù)據(jù)的長期依賴問題。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差，泛化能力弱；欠擬合是模型在訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都不佳，未學(xué)習到數(shù)據(jù)規(guī)律。2.什么是梯度下降法？它是一種優(yōu)化算法，通過迭代更新模型參數(shù)，沿著梯度反方向調(diào)整參數(shù)，使損失函數(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)（CNN）的工作原理。CNN先通過卷積層用卷積核提取圖像特征，池化層進行特征降維，再經(jīng)全連接層將特征映射到輸出類別，完成分類等任務(wù)。4.自然語言處理中為什么要進行分詞？分詞能將文本拆分成有意義的詞語單元，便于計算機理解語義，是文本分類、情感分析等任務(wù)的基礎(chǔ)。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習模型訓(xùn)練過程中學(xué)習率的重要性。學(xué)習率決定了參數(shù)更新的步長。過大可能跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致不收斂；過小則收斂速度慢，訓(xùn)練時間長。需合理選擇學(xué)習率，也可采用動態(tài)調(diào)整策略。2.談?wù)剶?shù)據(jù)增強在圖像分類任務(wù)中的作用。數(shù)據(jù)增強可擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，增加數(shù)據(jù)多樣性，使模型接觸更多不同情況，提高模型泛化能力，減少過擬合，增強模型對不同圖像的適應(yīng)性。3.分析強化學(xué)習在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。前景：可讓車輛在復(fù)雜環(huán)境中自主學(xué)習決策，提升安全性和效率。挑戰(zhàn)：環(huán)境復(fù)雜難建模，獎勵設(shè)計難，訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取和安全性驗證成本高。4.討論預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理中的優(yōu)勢和局限性。優(yōu)勢：減少訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù)需求，在多任務(wù)中表現(xiàn)好。局限：可能存在知識偏差，對特定任務(wù)適配性需調(diào)整，模型過大部署成本高。答案單項選擇題答案1.A2.C3.B4.B5.A6.B7.C8.B9.A10.B多項選擇題答案1.