2025校招：人工智能训练师试题及答案

2025校招：人工智能训练师试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种不是常见的机器学习算法？A.决策树B.区块链C.支持向量机D.神经网络2.人工智能中，用于处理图像的常用库是？A.NumpyB.PandasC.OpenCVD.Scikit-learn3.训练模型时，过拟合是指？A.模型在训练集和测试集上表现都差B.模型在训练集表现好，测试集表现差C.模型在训练集表现差，测试集表现好D.模型在训练集和测试集上表现都好4.以下哪个是自然语言处理任务？A.图像分类B.语音识别C.目标检测D.聚类分析5.深度学习中常用的激活函数是？A.线性函数B.Sigmoid函数C.常数函数D.绝对值函数6.数据标注中，为图像中的物体添加边界框属于？A.分类标注B.语义分割标注C.目标检测标注D.情感标注7.人工智能训练数据的质量会影响？A.模型训练速度B.模型性能C.模型存储大小D.以上都是8.以下哪个不是大数据的特点？A.大量B.高速C.高价D.多样9.强化学习中，智能体的目标是？A.最大化奖励B.最小化奖励C.随机行动D.不行动10.训练模型时，验证集的作用是？A.训练模型B.评估模型泛化能力C.测试模型最终性能D.增加数据量多项选择题（每题2分，共10题）1.人工智能的主要分支领域包括？A.机器学习B.自然语言处理C.计算机视觉D.知识图谱2.训练数据预处理步骤通常有？A.数据清洗B.特征选择C.数据归一化D.数据增强3.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Scratch4.数据标注的类型有？A.文本标注B.图像标注C.语音标注D.视频标注5.影响模型训练效果的因素有？A.数据质量B.模型架构C.训练参数D.训练时长6.自然语言处理的任务包括？A.机器翻译B.文本分类C.信息抽取D.语音合成7.计算机视觉的应用场景有？A.人脸识别B.自动驾驶C.医学影像诊断D.视频监控8.强化学习的要素有？A.智能体B.环境C.奖励D.策略9.处理不平衡数据的方法有？A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.更换模型10.模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差判断题（每题2分，共10题）1.人工智能就是机器学习。（）2.训练数据越多，模型性能一定越好。（）3.深度学习只能处理图像数据。（）4.数据标注对人工智能训练很重要。（）5.过拟合是因为模型复杂度不够。（）6.强化学习中奖励是唯一的目标指引。（）7.自然语言处理可以完全理解人类语言的所有含义。（）8.计算机视觉只关注静态图像。（）9.模型训练过程中不需要调整参数。（）10.大数据和人工智能没有关联。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述人工智能训练师的主要工作内容。2.什么是数据清洗，为什么要进行数据清洗？3.简述过拟合和欠拟合的区别。4.列举三种常见的机器学习算法，并说明其应用场景。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论人工智能训练师在数据隐私保护方面应承担的责任。2.谈谈人工智能对就业市场的影响，以及人工智能训练师的就业前景。3.讨论如何提高人工智能模型的可解释性。4.分析人工智能训练中数据质量和数量的关系。答案单项选择题1.B2.C3.B4.B5.B6.C7.D8.C9.A10.B多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.×简答题1.主要工作有收集、整理和标注数据，选择合适模型架构和算法，训练、评估和优化模型，监控模型运行并处理异常。2.数据清洗是去除数据中的噪声、重复、错误等。因为脏数据会影响模型训练效果，清洗可提高数据质量，让模型更准确。3.过拟合是模型在训练集表现好、测试集差，对训练数据过度学习；欠拟合是在训练集和测试集表现都差，模型未学到数据规律。4.决策树用于分类和回归，如疾病诊断；支持向量机用于分类和回归，如文本分类；神经网络用于图像识别、语音识别等复杂任务。讨论题1.要确保数据收集合法合规，加密敏感数据，防止数据泄露，遵循隐私保护法规，对数据使用负责。2.人工智能使部分岗位被替代，但也创造新岗位。人工智能训练师需求大，前景