2025校招：人工智能讲师面试题及答案

2025校招：人工智能讲师面试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个是深度学习框架？A.ExcelB.TensorFlowC.WordD.PowerPoint2.人工智能中，“监督学习”的训练数据需要？A.无标签B.部分有标签C.全部有标签D.不需要数据3.神经网络中常用的激活函数是？A.线性函数B.Sigmoid函数C.常量函数D.分段函数4.以下哪种算法不属于强化学习？A.Q-learningB.A算法C.PolicyGradientD.DDPG5.自然语言处理中，用于分词的常用工具是？A.NLTKB.MatplotlibC.SeabornD.Scikit-learn6.图像识别中，常用的特征提取方法是？A.PCAB.HOGC.KNND.SVM7.人工智能发展的三要素不包括？A.数据B.算法C.算力D.网络8.决策树算法中，用于衡量数据纯度的指标是？A.均方误差B.基尼系数C.欧氏距离D.余弦相似度9.以下哪个不属于人工智能的应用领域？A.天气预报B.自动驾驶C.智能客服D.虚拟现实10.机器学习中，过拟合是指？A.模型在训练集和测试集上表现都差B.模型在训练集上表现好，测试集上差C.模型在训练集上表现差，测试集上好D.模型在训练集和测试集上表现都好多项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于人工智能技术的有？A.机器学习B.计算机视觉C.自然语言处理D.大数据分析2.深度学习中的优化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad3.计算机视觉的应用场景包括？A.安防监控B.医学影像诊断C.人脸识别D.视频内容分析4.自然语言处理的任务有？A.文本分类B.机器翻译C.情感分析D.信息检索5.以下哪些是机器学习中的分类算法？A.逻辑回归B.随机森林C.支持向量机D.线性回归6.人工智能模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差7.强化学习的要素包括？A.智能体B.环境C.奖励D.策略8.神经网络的层类型有？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.卷积层9.数据预处理的方法有？A.归一化B.标准化C.缺失值处理D.特征编码10.以下哪些是人工智能发展面临的挑战？A.数据隐私问题B.算法可解释性差C.伦理道德问题D.硬件性能不足判断题（每题2分，共20分）1.人工智能就是让机器像人一样思考和行动。（）2.深度学习是机器学习的一个分支。（）3.所有的机器学习算法都需要进行特征工程。（）4.神经网络的层数越多，模型效果一定越好。（）5.自然语言处理只能处理英文文本。（）6.强化学习中，智能体的目标是最大化累积奖励。（）7.过拟合可以通过增加训练数据量来缓解。（）8.人工智能模型一旦训练好就不需要再更新。（）9.计算机视觉只能处理静态图像。（）10.机器学习算法都能处理大规模数据。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述监督学习和无监督学习的区别。监督学习训练数据有标签，算法学习输入和标签的映射关系；无监督学习数据无标签，算法挖掘数据内在结构和规律。2.什么是梯度下降算法？梯度下降是优化算法，通过迭代更新模型参数，沿着目标函数负梯度方向调整参数，使函数值不断减小，以找到最优参数。3.计算机视觉主要研究内容有哪些？包括图像分类、目标检测、语义分割、图像生成、人脸识别等，旨在让计算机理解和处理图像信息。4.自然语言处理有哪些常用技术？有分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、文本分类、情感分析、机器翻译等技术。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论人工智能在教育领域的应用及可能带来的问题。应用有智能辅导、个性化学习等。问题包括数据隐私、算法偏见影响公平性、过度依赖技术削弱学生自主思考。2.谈谈人工智能对就业市场的影响。积极影响是创造新岗位，如算法工程师；消极影响是部分重复性工作被替代。需提升人员技能应对变化。3.如何提高人工智能模型的泛化能力？可增加训练数据多样性和规模，采用正则化方法，如L1、L2正则化，还可使用交叉验证选择合适模型和参数。4.讨论人工智能发展中的伦理道德问题。如算法歧视，可能加剧社会不平等；数据隐私泄露，侵犯个人权益；自主武器使用引发道德和责任界定难题。答案单项选择题答案1.B2.C3.B4.B5.A6.B7.D8.B9.D10.B多项选择题答案1.ABC2.ABCD