2026秋招：AI工程師真題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K均值聚類B.決策樹C.主成分分析D.高斯混合模型2.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)ReLU的表達(dá)式是？A.f(x)=1/(1+e^(-x))B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x3.以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的優(yōu)化算法？A.SGDB.AdamC.PCAD.Adagrad4.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.分類D.池化5.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B.文本序列C.音頻頻譜D.結(jié)構(gòu)化表格數(shù)據(jù)6.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法常用于圖像數(shù)據(jù)？A.旋轉(zhuǎn)B.歸一化C.白化D.標(biāo)準(zhǔn)化7.自然語(yǔ)言處理中，詞向量的作用是？A.增加文本長(zhǎng)度B.將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示C.提高文本可讀性D.去除文本噪聲8.以下哪個(gè)庫(kù)是用于深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的？A.NumPyB.TensorFlowC.MatplotlibD.Pandas9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體（Agent）的目標(biāo)是？A.最大化獎(jiǎng)勵(lì)B.最小化損失C.降低方差D.提高偏差10.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，過(guò)擬合的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都低B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測(cè)試集準(zhǔn)確率高C.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測(cè)試集準(zhǔn)確率低D.訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都高多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有（）A.PyTorchB.Scikit-learnC.CaffeD.MXNet2.常見(jiàn)的圖像分類損失函數(shù)有（）A.均方誤差損失B.交叉熵?fù)p失C.Hinge損失D.對(duì)數(shù)損失3.處理自然語(yǔ)言文本時(shí)，常用的預(yù)處理步驟有（）A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.詞性標(biāo)注4.以下哪些方法可以緩解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)擬合問(wèn)題（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.提前停止訓(xùn)練D.減少模型復(fù)雜度5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的主要元素包括（）A.環(huán)境B.智能體C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組成部分通常有（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.Dropout層7.以下可以作為衡量模型性能指標(biāo)的有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8.機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)劃分方式有（）A.訓(xùn)練集B.驗(yàn)證集C.測(cè)試集D.樣本集9.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）包含以下哪些部分（）A.生成器B.判別器C.編碼器D.解碼器10.梯度下降優(yōu)化算法的變種有（）A.AdagradB.RMSPropC.AdadeltaD.Momentum判斷題（每題2分，共10題）1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小必須是奇數(shù)。（）3.主成分分析（PCA）屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）4.過(guò)擬合時(shí)模型泛化能力強(qiáng)。（）5.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）可以解決長(zhǎng)序列依賴問(wèn)題。（）6.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)率越大越好。（）7.詞向量可以捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系。（）8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，獎(jiǎng)勵(lì)是立即反饋的。（）9.決策樹是一種線性模型。（）10.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以在一定程度上解決數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述梯度下降法的基本原理。梯度下降法是通過(guò)迭代更新參數(shù)，沿著目標(biāo)函數(shù)負(fù)梯度方向調(diào)整參數(shù)，使目標(biāo)函數(shù)值不斷減小，以此找到局部最優(yōu)解。每次迭代時(shí)，參數(shù)更新量與負(fù)梯度乘以學(xué)習(xí)率有關(guān)。2.什么是過(guò)擬合和欠擬合，如何解決？過(guò)擬合是模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測(cè)試集差，可增加數(shù)據(jù)、用正則化等解決。欠擬合是訓(xùn)練和測(cè)試集表現(xiàn)都差，可增加模型復(fù)雜度、調(diào)整參數(shù)解決。3.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作流程。輸入圖像依次經(jīng)過(guò)卷積層進(jìn)行特征提取，池化層進(jìn)行降維，全連接層整合特征，最后通過(guò)輸出層得到分類或回歸結(jié)果。中間還可能有激活函數(shù)和正則化操作。4.簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念。強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體在環(huán)境中采取行動(dòng)，環(huán)境給智能體即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，智能體目的是學(xué)習(xí)策略使長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)最大，通過(guò)不斷試錯(cuò)和與環(huán)境交互完成學(xué)習(xí)。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用有疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等，可提高診斷效率和準(zhǔn)確性。挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)隱私難保障、標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺、模型可解釋性差，且臨床應(yīng)用需嚴(yán)格監(jiān)管。2.談?wù)剬?duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的理解及應(yīng)用場(chǎng)景。GAN由生成器和判別器對(duì)抗學(xué)習(xí)，生成逼真數(shù)據(jù)。應(yīng)用于圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、風(fēng)格遷移、視頻合成等，能創(chuàng)造出高質(zhì)量、多樣化的內(nèi)容。3.分析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其改進(jìn)模型LSTM的優(yōu)缺點(diǎn)。RNN能處理序列數(shù)據(jù)，但有梯度消失問(wèn)題，難捕捉長(zhǎng)序列信息。LSTM引入門控機(jī)制，緩解梯度消失，能處理長(zhǎng)序列，但結(jié)構(gòu)復(fù)雜，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)。4.探討如何提升自然語(yǔ)言處理模型的性能?？蓮亩喾矫嫣嵘?，如增加高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、優(yōu)化模型架構(gòu)（如用預(yù)訓(xùn)練模型）、改進(jìn)損失函數(shù)和優(yōu)化算法，同時(shí)進(jìn)行精細(xì)特征工程和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.B3.C4.B5.B6.A7.B8.B9.A10.C多項(xiàng)