2026秋招：AI工程師題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種是常見的深度學(xué)習(xí)框架？A.MATLABB.TensorFlowC.SPSSD.AutoCAD2.梯度下降法用于：A.提高模型的復(fù)雜度B.訓(xùn)練模型時(shí)尋找最優(yōu)參數(shù)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的方差D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類3.決策樹中的C4.5算法基于：A.信息增益率B.基尼指數(shù)C.信息增益D.均方誤差4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)ReLU表達(dá)式是：A.f(x)=1/(1+e^(-x))B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=e^x-e^(-x)/e^x+e^(-x)5.以下哪種不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-均值聚類B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.層次聚類6.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，卷積層的作用是：A.降維B.提取特征C.分類D.歸一化7.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適合處理：A.圖像數(shù)據(jù)B.結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)C.序列數(shù)據(jù)D.三維模型數(shù)據(jù)8.下列哪個(gè)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的基本要素？A.策略πB.損失函數(shù)C.誤差傳播D.批量歸一化9.樸素貝葉斯分類器基于：A.貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)B.最大似然估計(jì)C.梯度下降D.反向傳播10.過擬合是指模型：A.在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都很好B.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測試集上表現(xiàn)差C.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好D.在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都很差多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.屬于深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用有：A.機(jī)器翻譯B.文本生成C.圖像識(shí)別D.情感分析2.常見的模型評(píng)估指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括：A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)采樣4.支持向量機(jī)可以用于：A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.降維問題5.在深度學(xué)習(xí)中，優(yōu)化算法有：A.AdaGradB.RMSPropC.AdamD.SGD6.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的組成部分有：A.生成器B.判別器C.編碼器D.解碼器7.下列屬于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的是：A.目標(biāo)檢測B.語義分割C.圖像超分辨率D.視頻分類8.影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果的因素有：A.學(xué)習(xí)率B.批量大小C.激活函數(shù)D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略可以是：A.確定性策略B.隨機(jī)性策略C.靜態(tài)策略D.動(dòng)態(tài)策略10.特征選擇的方法包括：A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.降維法判斷題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)就是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，二者概念沒有區(qū)別。（）2.K近鄰算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）3.正則化可以有效防止模型過擬合。（）4.遺傳算法是深度學(xué)習(xí)中的一種優(yōu)化算法。（）5.所有的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練都需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只能用于圖像任務(wù)。（）7.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）不存在梯度消失問題。（）8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）9.主成分分析（PCA）是一種有監(jiān)督的降維方法。（）10.支持向量機(jī)的核函數(shù)可以將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.什么是梯度消失和梯度爆炸，如何解決？3.簡述K-均值聚類算法的基本步驟。4.請(qǐng)解釋一下注意力機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中的作用。討論題（每題5分，共20分）1.討論當(dāng)前AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的潛力與挑戰(zhàn)。2.談?wù)勀銓?duì)AI倫理問題的理解和看法。3.探討如何提高深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性。4.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用前景和可能面臨的問題。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.B3.A4.B5.C6.B7.C8.A9.A10.B多項(xiàng)選擇題1.ABD2.ABCD3.ABCD4.AB5.ABCD6.AB7.ABCD8.ABCD9.AB10.ABC判斷題1.×2.√3.√4.×5.×6.×7.×8.√9.×10.√簡答題1.深度學(xué)習(xí)依賴大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，計(jì)算資源需求高；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)需人工提取特征，模型相對(duì)簡單，數(shù)據(jù)量需求小。2.梯度消失指梯度在反向傳播中變小近零，梯度爆炸則相反?？赏ㄟ^使用合適激活函數(shù)、初始化方法、梯度裁剪等解決。3.步驟：隨機(jī)選K個(gè)質(zhì)心；分配各樣本到最近質(zhì)心；更新質(zhì)心位置；重復(fù)后兩步直至質(zhì)心穩(wěn)定。4.注意力機(jī)制讓模型聚焦輸入重要部分，動(dòng)態(tài)分配權(quán)重，抓住關(guān)鍵信息，提升處理序列和復(fù)雜任務(wù)能力。討論題1.潛力：輔助診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、模型可解釋性、醫(yī)療規(guī)范適配等。2.AI倫理涉及隱私保護(hù)、算法偏