2026校招：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.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)2.以下哪個是常見的深度學(xué)習(xí)框架？A.MATLABB.TensorFlowC.SQLServerD.Excel3.人工智能中，用于處理圖像的技術(shù)是？A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.語音識別D.知識圖譜4.梯度下降法的目的是？A.增大損失函數(shù)值B.減小損失函數(shù)值C.保持損失函數(shù)值不變D.隨機(jī)改變損失函數(shù)值5.以下哪個不是激活函數(shù)？A.SigmoidB.ReLUC.SoftmaxD.PCA6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體與什么進(jìn)行交互？A.環(huán)境B.數(shù)據(jù)C.模型D.算法7.以下哪種數(shù)據(jù)格式常用于存儲圖像數(shù)據(jù)？A.CSVB.JSONC.JPEGD.XML8.人工智能中的監(jiān)督學(xué)習(xí)需要？A.無標(biāo)簽數(shù)據(jù)B.有標(biāo)簽數(shù)據(jù)C.部分有標(biāo)簽數(shù)據(jù)D.不需要數(shù)據(jù)9.以下哪個是用于自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練模型？A.ResNetB.GPTC.VGGD.Inception10.決策樹屬于哪種機(jī)器學(xué)習(xí)類型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域的有？A.圖像識別B.語音識別C.自動駕駛D.推薦系統(tǒng)2.以下哪些是優(yōu)化算法？A.隨機(jī)梯度下降B.動量梯度下降C.AdagradD.RMSProp3.常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層4.人工智能的研究領(lǐng)域包括？A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.計(jì)算機(jī)視覺C.自然語言處理D.機(jī)器人技術(shù)5.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有？A.聚類算法B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.線性回歸6.深度學(xué)習(xí)中常見的數(shù)據(jù)集有？A.MNISTB.CIFAR-10C.ImageNetD.COCO7.以下哪些是自然語言處理的任務(wù)？A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.情感分析D.語音合成8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略9.以下哪些是處理過擬合的方法？A.增加數(shù)據(jù)B.正則化C.早停法D.減少模型復(fù)雜度10.以下屬于深度學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)的有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差判斷題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)就是機(jī)器學(xué)習(xí)。（）2.所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。（）3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。（）4.梯度下降法只能找到全局最優(yōu)解。（）5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是最大化累積獎勵。（）6.自然語言處理只能處理英文文本。（）7.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何數(shù)據(jù)。（）8.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好。（）9.預(yù)訓(xùn)練模型可以直接應(yīng)用于所有任務(wù)，無需微調(diào)。（）10.決策樹可以處理分類和回歸問題。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。監(jiān)督學(xué)習(xí)使用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系；無監(jiān)督學(xué)習(xí)用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。2.什么是過擬合，如何解決過擬合問題？過擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差。解決方法有增加數(shù)據(jù)、正則化、早停法、減少模型復(fù)雜度等。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分。主要有卷積層，用于提取特征；池化層，降低數(shù)據(jù)維度；全連接層，整合特征進(jìn)行分類或回歸。4.簡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理。智能體在環(huán)境中行動，根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵調(diào)整策略，目標(biāo)是最大化長期累積獎勵。討論題（每題5分，共4題）1.討論人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及可能面臨的挑戰(zhàn)。應(yīng)用如疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私和安全、模型可靠性和可解釋性、醫(yī)療法規(guī)和倫理等問題。2.談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。會向更高精度、更實(shí)時處理發(fā)展，結(jié)合多模態(tài)信息，在更多場景落地，同時注重模型輕量化和可解釋性。3.分析自然語言處理技術(shù)對日常生活的影響。使信息獲取更便捷，如智能語音助手；提升溝通效率，如機(jī)器翻譯；但也存在虛假信息傳播等問題。4.探討強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用及難點(diǎn)。應(yīng)用于路徑規(guī)劃、決策控制等。難點(diǎn)有復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性、安全性保障、數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注成本高。答案單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.B4.B5.D6.A7.C8.B9.B10.A多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD