2026秋招：AI工程師試題及答案

單項(xiàng)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(xí)算法？A.決策樹B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)2.以下哪個(gè)不是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras3.人工智能中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心是？A.模型訓(xùn)練B.獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.特征提取4.圖像識別中，常用的特征提取方法是？A.主成分分析B.卷積操作C.線性回歸D.邏輯回歸5.自然語言處理中，詞向量的作用是？A.文本分類B.表示詞語語義C.詞性標(biāo)注D.語法分析6.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于存儲圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖數(shù)據(jù)？A.矩陣B.鏈表C.棧D.隊(duì)列7.以下哪個(gè)是對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組成部分？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.優(yōu)化器和損失函數(shù)8.下列哪個(gè)不屬于AI中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.聚類算法B.自編碼器C.支持向量機(jī)D.主成分分析9.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.引入非線性因素C.減少過擬合D.加速訓(xùn)練10.深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是？A.減少數(shù)據(jù)噪聲B.加速模型收斂C.提高模型精度D.增加模型泛化能力多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于AI應(yīng)用領(lǐng)域的有？A.自動(dòng)駕駛B.智能醫(yī)療C.語音識別D.圖像編輯2.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有？A.隨機(jī)梯度下降B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.牛頓法D.動(dòng)量梯度下降3.自然語言處理的任務(wù)包括？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.文本生成D.命名實(shí)體識別4.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說法正確的有？A.適合處理圖像數(shù)據(jù)B.具有局部連接和權(quán)值共享的特點(diǎn)C.卷積層主要用于特征提取D.池化層用于減少數(shù)據(jù)維度5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.動(dòng)作D.獎(jiǎng)勵(lì)6.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以應(yīng)用于？A.圖像生成B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.風(fēng)格遷移D.文本生成7.常用的聚類算法有？A.K-均值聚類B.層次聚類C.DBSCAND.高斯混合模型8.以下哪些方法可以用于模型評估？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值9.在深度學(xué)習(xí)中，防止過擬合的方法有？A.正則化B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.提前停止訓(xùn)練D.增加模型復(fù)雜度10.以下屬于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有？A.圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）B.圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.圖自編碼器判斷題（每題2分，共10題）1.人工智能就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）2.深度學(xué)習(xí)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）3.支持向量機(jī)是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是最大化長期獎(jiǎng)勵(lì)。（）5.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)。（）6.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）7.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的生成器和判別器是相互協(xié)作的。（）8.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）9.批量歸一化（BatchNormalization）只能用于全連接層。（）10.自然語言處理中，詞袋模型考慮了詞語的順序。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和工作原理。2.什么是過擬合，如何防止過擬合？3.解釋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體和環(huán)境的概念。4.簡述自然語言處理中詞向量的作用和常用的詞向量表示方法。討論題（每題5分，共4題）1.討論AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和可能面臨的挑戰(zhàn)。2.分析生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成領(lǐng)域的優(yōu)勢和局限性。3.探討圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在社交網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用和前景。4.談?wù)勀銓ξ磥鞟I發(fā)展趨勢的看法。答案單項(xiàng)選擇題答案1.A2.C3.B4.B5.B6.A7.A8.C9.B10.B多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABD判斷題答案1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.×8.×9.×10.×簡答題答案1.主要結(jié)構(gòu)：輸入層、卷積層、池化層、全連接層。工作原理：卷積層用卷積核提取特征，池化層降維，全連接層輸出結(jié)果。2.過擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，在測試數(shù)據(jù)上差。防止方法有正則化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、提前停止訓(xùn)練等。3.智能體是在環(huán)境中執(zhí)行動(dòng)作的主體，通過與環(huán)境交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。環(huán)境是智能體所處的外部世界，提供狀態(tài)和反饋獎(jiǎng)勵(lì)。4.作用是表示詞語語義。常用方法有詞袋模型、Word2Vec、GloVe等。討論題答案1.應(yīng)用現(xiàn)狀：輔助診斷、醫(yī)學(xué)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