2026人工智能工程師校招試題及答案

一、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.K-近鄰算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)2.人工智能中的“監(jiān)督學(xué)習(xí)”是指：A.學(xué)習(xí)過程有人類監(jiān)督B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標(biāo)簽C.算法受監(jiān)督運(yùn)行D.模型訓(xùn)練需人工干預(yù)3.以下哪個(gè)是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.NumPyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib4.決策樹算法中用于衡量節(jié)點(diǎn)不純度的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.信息增益D.F1值5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體與什么進(jìn)行交互以學(xué)習(xí)最優(yōu)策略？A.環(huán)境B.數(shù)據(jù)C.模型D.算法6.自然語言處理中，詞嵌入的作用是？A.增加文本長度B.將詞表示為向量C.提高文本可讀性D.去除文本噪聲7.以下哪種技術(shù)可用于圖像分割？A.主成分分析B.支持向量機(jī)C.U-NetD.隨機(jī)森林8.人工智能中的“遷移學(xué)習(xí)”是指：A.移動(dòng)模型到新環(huán)境B.利用已學(xué)知識解決新任務(wù)C.轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)到新模型D.改變模型的學(xué)習(xí)算法9.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是？A.增加神經(jīng)元數(shù)量B.引入非線性因素C.提高模型精度D.加快訓(xùn)練速度10.以下哪個(gè)數(shù)據(jù)集常用于圖像分類任務(wù)？A.MNISTB.IrisC.BostonHousingD.Wine二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于人工智能領(lǐng)域研究方向的有：A.計(jì)算機(jī)視覺B.自然語言處理C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.知識圖譜2.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有：A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.AdamD.Adagrad3.自然語言處理的任務(wù)包括：A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.情感分析D.語音識別4.計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)檢測算法有：A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.ResNet5.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.聚類分析B.主成分分析C.線性回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型包括：A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有：A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略8.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有：A.疾病診斷B.醫(yī)學(xué)影像分析C.藥物研發(fā)D.健康管理9.以下關(guān)于人工智能倫理問題的說法正確的有：A.存在數(shù)據(jù)隱私問題B.可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)變化C.模型決策缺乏透明度D.不會產(chǎn)生偏見10.常用的深度學(xué)習(xí)評估指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.交叉熵?fù)p失三、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)模型的層數(shù)越多，性能一定越好。（）3.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）4.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于圖像領(lǐng)域。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中獎(jiǎng)勵(lì)值一定是正的。（）7.自然語言處理可以實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信。（）8.遷移學(xué)習(xí)可以減少訓(xùn)練新模型的時(shí)間和資源。（）9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中一定會收斂到全局最優(yōu)解。（）10.圖像分類任務(wù)是將圖像分成不同的類別。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.什么是過擬合，如何避免過擬合？3.解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的作用。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)有什么不同？五、討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用及可能帶來的問題。2.分析人工智能發(fā)展對就業(yè)市場的影響。3.談?wù)勅绾未_保人工智能模型的公平性和透明度。4.討論人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的前景和挑戰(zhàn)。答案一、單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.C4.C5.A6.B7.C8.B9.B10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.√四、簡答題1.深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取特征，依賴大量數(shù)據(jù)，模型復(fù)雜；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)需手動(dòng)提取特征，數(shù)據(jù)量需求相對小，模型較簡單。2.過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度學(xué)習(xí)?？赏ㄟ^增加數(shù)據(jù)、正則化、早停、降低模型復(fù)雜度等避免。3.卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)卷積，提取局部特征，減少參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度。4.監(jiān)督學(xué)習(xí)用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)輸入輸出映射；強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體與環(huán)境交互獲獎(jiǎng)勵(lì)，學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。五、討論題1.應(yīng)用如智能輔導(dǎo)、個(gè)性化學(xué)習(xí)。問題有數(shù)據(jù)隱私、教學(xué)主導(dǎo)權(quán)受沖擊、技術(shù)依賴等。2.創(chuàng)造新崗位，如算法工