2026年軟件工程師編程測試題人工智能開發(fā)方向一、選擇題（共5題，每題2分，總計10分）考察方向：人工智能基礎(chǔ)理論、算法應(yīng)用1.下列哪項不是深度學(xué)習(xí)模型的常見優(yōu)化器？A.SGD（隨機梯度下降）B.AdamC.RMSpropD.QuickSort（快速排序）2.在自然語言處理（NLP）中，用于文本分詞和詞性標注的技術(shù)通常屬于：A.生成式模型B.知識圖譜C.詞典解析（LexicalParsing）D.強化學(xué)習(xí)3.以下哪種方法最適合處理小樣本數(shù)據(jù)下的機器學(xué)習(xí)問題？A.過擬合模型B.數(shù)據(jù)增強（DataAugmentation）C.交叉驗證D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝4.在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法的核心思想是：A.基于內(nèi)容的相似性B.利用用戶歷史行為數(shù)據(jù)進行預(yù)測C.基于深度學(xué)習(xí)的特征嵌入D.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)5.下列哪個是強化學(xué)習(xí)中的標準獎勵函數(shù)設(shè)計原則？A.盡可能最大化短期收益B.獎勵函數(shù)應(yīng)明確且稀疏C.獎勵函數(shù)應(yīng)包含噪聲D.獎勵函數(shù)無需考慮狀態(tài)轉(zhuǎn)移二、填空題（共5題，每題2分，總計10分）考察方向：人工智能術(shù)語、技術(shù)細節(jié)1.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，用于捕獲局部特征的結(jié)構(gòu)稱為__________。2.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，生成器和判別器通過__________對抗訓(xùn)練。3.在語義分割任務(wù)中，U-Net模型的跳躍連接主要解決__________問題。4.機器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象通常通過__________技術(shù)緩解。5.強化學(xué)習(xí)中，智能體通過__________算法逐步優(yōu)化策略。三、簡答題（共4題，每題5分，總計20分）考察方向：人工智能算法原理、工程實踐1.簡述Transformer模型的核心優(yōu)勢及其在自然語言處理中的應(yīng)用場景。2.解釋什么是數(shù)據(jù)標注，并說明在計算機視覺任務(wù)中標注質(zhì)量的重要性。3.描述強化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別，并舉例說明其典型應(yīng)用領(lǐng)域。4.如何評估一個推薦系統(tǒng)的性能？列舉至少3個常用指標。四、編程題（共3題，總計40分）考察方向：Python編程、機器學(xué)習(xí)框架應(yīng)用1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程（10分）題目：給定一個包含缺失值和異常值的表格數(shù)據(jù)（如下所示），請編寫Python代碼完成以下任務(wù)：-填充缺失值（使用均值填充數(shù)值列，使用眾數(shù)填充類別列）。-將數(shù)值列標準化（使用Z-score標準化）。-對類別列進行獨熱編碼（One-HotEncoding）。示例數(shù)據(jù)：|ID|Age|Income|Gender|City||-|--|--|--|||1|25|50000|Male|NYC||2|30|null|Female|SF||3|35|70000|Male|NYC||4|null|55000|Female|null|要求：-使用Pandas庫處理數(shù)據(jù)。-輸出處理后的DataFrame。2.簡單機器學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)（15分）題目：使用Scikit-learn庫實現(xiàn)一個邏輯回歸模型，用于二分類任務(wù)。具體要求如下：-使用鳶尾花（Iris）數(shù)據(jù)集的前兩個特征（萼片長度和萼片寬度）進行二分類（將Setosa和Versicolor合并為一類）。-拆分數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集（比例7:3）。-訓(xùn)練模型并輸出準確率。要求：-不得使用任何外部安裝包，僅依賴Scikit-learn。-輸出模型準確率。3.強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用（15分）題目：實現(xiàn)一個簡單的Q-learning算法，用于解決迷宮問題。迷宮布局如下（S為起點，G為終點，W為墻壁）：S——W——G||W——W——|||S——W——|要求：-狀態(tài)空間包括所有可達位置（共8個）。-動作空間包括上、下、左、右4個方向。-使用隨機初始化的Q表，學(xué)習(xí)率α=0.1，折扣因子γ=0.9。-運行1000次迭代，輸出最終Q表。答案與解析一、選擇題答案1.D2.C3.B4.B5.B解析：1.D（QuickSort是排序算法，不屬于優(yōu)化器）。2.C（詞典解析用于分詞和詞性標注）。3.B（數(shù)據(jù)增強通過變換原始數(shù)據(jù)擴充樣本，適用于小樣本問題）。4.B（協(xié)同過濾基于用戶行為預(yù)測偏好）。5.B（獎勵函數(shù)應(yīng)明確且稀疏，避免誤導(dǎo)智能體）。二、填空題答案1.卷積核（ConvolutionalKernel）2.對抗（Adversarial）3.空間分辨率（SpatialResolution）4.正則化（Regularization）5.Q-learning（或其他動態(tài)規(guī)劃算法，如SARSA）解析：1.CNN通過卷積核提取局部特征。2.GAN中生成器和判別器對抗訓(xùn)練。3.U-Net的跳躍連接保留高分辨率信息。4.正則化（如L1/L2）防止過擬合。5.Q-learning是經(jīng)典的強化學(xué)習(xí)算法。三、簡答題答案1.Transformer的核心優(yōu)勢與應(yīng)用場景-優(yōu)勢：自注意力機制（Attention）可并行計算，適用于長序列處理，支持多任務(wù)學(xué)習(xí)。-應(yīng)用場景：機器翻譯、文本摘要、情感分析等NLP任務(wù)。2.數(shù)據(jù)標注的重要性計算機視覺任務(wù)依賴標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。標注質(zhì)量直接影響模型泛化能力，錯誤標注可能導(dǎo)致模型失效（如分類器混淆類別）。3.強化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別-監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴標注數(shù)據(jù)，強化學(xué)習(xí)通過環(huán)境反饋學(xué)習(xí)策略。-典型應(yīng)用：強化學(xué)習(xí)用于游戲AI（如AlphaGo），監(jiān)督學(xué)習(xí)用于圖像分類。4.推薦系統(tǒng)性能評估指標-準確率（Accuracy）-召回率（Recall）-精確率（Precision）四、編程題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程（Python代碼示例）pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,OneHotEncoder示例數(shù)據(jù)data={'ID':[1,2,3,4],'Age':[25,30,35,None],'Income':[50000,None,70000,55000],'Gender':['Male','Female','Male',None],'City':['NYC','SF','NYC',None]}df=pd.DataFrame(data)填充缺失值forcolindf.columns:ifdf[col].dtype=='object':df[col].fillna(df[col].mode()[0],inplace=True)else:df[col].fillna(df[col].mean(),inplace=True)標準化數(shù)值列scaler=StandardScaler()numerical_cols=['Age','Income']df[numerical_cols]=scaler.fit_transform(df[numerical_cols])獨熱編碼encoder=OneHotEncoder(sparse=False)encoded_cols=encoder.fit_transform(df[['City']])encoded_df=pd.DataFrame(encoded_cols,columns=encoder.get_feature_names(['City']))df=pd.concat([df,encoded_df],axis=1).drop('City',axis=1)print(df)2.簡單機器學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)（Python代碼示例）pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression加載數(shù)據(jù)iris=load_iris()X=iris.data[:,:2]#前兩個特征y=(iris.target==0)|(iris.target==1)#Setosa+Versicolor為1拆分數(shù)據(jù)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)訓(xùn)練模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)輸出準確率accuracy=model.score(X_test,y_test)print(f'Accuracy:{accuracy:.2f}')3.強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用（Python代碼示例）pythonimportnumpyasnp迷宮布局（0=空，1=墻，2=起點，3=終點）maze=np.array([[2,1,3,0],[0,1,1,0],[0,0,0,0],[2,1,1,0]])狀態(tài)空間和動作空間states=[(i,j)foriinrange(maze.shape[0])forjinrange(maze.shape[1])ifmaze[i,j]!=1]actions=[(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]#右、左、下、上初始化Q表Q={state:{action:0foractioninactions}forstateinstates}Q-learning參數(shù)alpha=0.1gamma=0.9episodes=1000訓(xùn)練過程for_inrange(episodes):state=(2,0)#起點whilestate!=(2,2):#到達終點停止action=np.random.choice(actions)#隨機選擇動作next_state=(state[0]+action[0],state[1]+action[1])檢查是否越界或撞墻if0<=next_state[0]<maze.shape[0]and0<=next_state[1]<maze.shape[1]