2026秋招：AI工程師題庫及答案

一、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(xí)算法？A.SVMB.CNNC.RNND.LSTM2.圖像領(lǐng)域中，以下哪個可用于圖像分類？A.YOLOB.LeNetC.MaskR-CNND.RPN3.用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用算法是？A.梯度下降B.牛頓法C.拉格朗日法D.窮舉法4.自然語言處理中，以下哪種不能用于詞向量表示？A.GloVeB.Word2VecC.BERTD.K-Means5.以下哪個不是強化學(xué)習(xí)的要素？A.環(huán)境B.獎勵C.模型D.策略6.深度學(xué)習(xí)框架中，以下哪個支持自動求導(dǎo)？A.TensorFlowB.ExcelC.MatlabD.Photoshop7.典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是？A.k近鄰B.決策樹C.聚類D.樸素貝葉斯8.AI中，用于生成文本的模型是？A.GPTB.ResNetC.SSDD.FasterR-CNN9.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可用于歸一化數(shù)據(jù)？A.主成分分析B.正則化C.歸一化縮放D.白化處理10.AI倫理涉及以下哪個問題？A.圖像壓縮B.數(shù)據(jù)隱私C.視頻編碼D.算法速度答案：1.A2.B3.A4.D5.C6.A7.C8.A9.C10.B二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)的常見框架有哪些？A.PyTorchB.Scikit-learnC.CaffeD.MXNet2.自然語言處理任務(wù)包括？A.文本分類B.機器翻譯C.語音識別D.情感分析3.以下屬于圖像分割算法的是？A.U-NetB.FCNC.MobileNetD.SegNet4.強化學(xué)習(xí)的算法有？A.Q-learningB.DQNC.A3CD.SVM5.可用于數(shù)據(jù)增強的方法有？A.旋轉(zhuǎn)B.翻轉(zhuǎn)C.剪裁D.加噪聲6.有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的是？A.神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接B.激活函數(shù)引入非線性C.層數(shù)越多越好D.可用于多種任務(wù)7.以下哪些是AI領(lǐng)域的開源數(shù)據(jù)集？A.ImageNetB.MNISTC.CIFAR-10D.COCO8.機器學(xué)習(xí)中的評估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差9.以下屬于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）應(yīng)用的有？A.圖像生成B.圖像修復(fù)C.超分辨率D.文本生成10.深度學(xué)習(xí)可能遇到的問題有？A.梯度消失B.過擬合C.計算資源需求大D.數(shù)據(jù)不足答案：1.ACD2.ABD3.ABD4.ABC5.ABCD6.ABD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD三、判斷題（每題2分，共10題）1.機器學(xué)習(xí)僅包含監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。（）3.梯度上升可用于最小化損失函數(shù)。（）4.n-gram模型是自然語言處理中的一種常用模型。（）5.決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）6.大數(shù)據(jù)的特點只有數(shù)據(jù)量大。（）7.RNN能夠處理序列數(shù)據(jù)。（）8.所有深度學(xué)習(xí)模型都需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）9.人工智能就是機器學(xué)習(xí)。（）10.交叉驗證可用于評估模型的泛化能力。（）答案：1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.×10.√四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述梯度下降法的原理。答案：梯度下降法是優(yōu)化算法，沿?fù)p失函數(shù)負(fù)梯度方向更新參數(shù)，目的是最小化損失函數(shù)。每一步計算梯度，確定更新方向，依學(xué)習(xí)率調(diào)整參數(shù)值，一步步逼近最優(yōu)參數(shù)。2.什么是過擬合，如何解決？答案：過擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)表現(xiàn)好，在新數(shù)據(jù)表現(xiàn)差?？稍黾訑?shù)據(jù)量，避免數(shù)據(jù)太少；用正則化方法約束模型復(fù)雜度；采用早停策略，在驗證集效果不再提升時停止訓(xùn)練。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的優(yōu)勢。答案：CNN優(yōu)勢明顯。局部連接減少參數(shù)，降低計算量；權(quán)值共享使模型能提取特征且適合圖像等數(shù)據(jù)；可自動提取復(fù)雜特征，避免手動設(shè)計特征；具有平移不變性，增強魯棒性。4.簡述Transformer模型的核心思想。答案：Transformer核心基于注意力機制，摒棄了RNN、CNN。注意力機制讓模型在處理序列時，對不同位置元素分配不同權(quán)重，能并行計算，提升效率，還可捕捉長距離依賴關(guān)系，應(yīng)用于多種NLP任務(wù)。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答案：AI在醫(yī)療可輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。但也有挑戰(zhàn)，醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護難；模型結(jié)果準(zhǔn)確性影響大，要嚴(yán)格驗證評估；醫(yī)生和患者對AI接受度需提高，還需完善相關(guān)法律責(zé)任界定等。2.探討如何在有限數(shù)據(jù)下訓(xùn)練出好的AI模型。答案：可采用遷移學(xué)習(xí)，借助預(yù)訓(xùn)練模型；進行數(shù)據(jù)增強，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)；用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，結(jié)合少量標(biāo)注和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)；還能優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，減少參數(shù)復(fù)雜度，提高對有限數(shù)據(jù)的利用率。3.分析AI技術(shù)對就業(yè)市場的影響。答案：一方面，創(chuàng)造新崗位，像AI工程師、算法研究員等；推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動就業(yè)。另一方面，部分重復(fù)性工作會被取代，如數(shù)據(jù)錄入員。這要求從業(yè)者提升技能，加快職業(yè)轉(zhuǎn)型，適應(yīng)技術(shù)變革