商汤科技校招面试题及答案

商汤科技校招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于深度学习算法？A.K-近邻算法B.卷积神经网络C.循环神经网络D.长短时记忆网络2.图像识别中常用的特征提取方法是？A.傅里叶变换B.梯度下降C.主成分分析D.卷积操作3.以下哪个是开源的深度学习框架？A.MATLABB.TensorFlowC.SQLServerD.Excel4.人工智能中，“强化学习”的核心是？A.监督学习B.无监督学习C.智能体与环境交互获得奖励D.聚类分析5.计算机视觉中，“目标检测”的主要任务是？A.图像分类B.找出图像中目标的位置和类别C.图像分割D.图像增强6.以下哪个不是自然语言处理的任务？A.机器翻译B.语音识别C.图像滤波D.文本分类7.深度学习中，激活函数的作用是？A.加快训练速度B.引入非线性因素C.减少参数数量D.提高准确率8.以下哪种数据结构适合存储图像数据？A.链表B.栈C.矩阵D.队列9.算法复杂度中，O(n)表示？A.常数时间复杂度B.线性时间复杂度C.对数时间复杂度D.指数时间复杂度10.以下哪个指标用于评估分类模型的性能？A.均方误差B.召回率C.准确率D.以上都是多项选择题（每题2分，共10题）1.深度学习中常用的优化算法有？A.随机梯度下降B.动量优化C.AdagradD.Adam2.计算机视觉的应用领域包括？A.安防监控B.自动驾驶C.医学影像分析D.人脸识别3.自然语言处理的技术有？A.词法分析B.句法分析C.语义分析D.篇章分析4.以下属于图像预处理的操作有？A.图像裁剪B.图像缩放C.图像归一化D.图像锐化5.深度学习模型训练过程中可能遇到的问题有？A.过拟合B.欠拟合C.梯度消失D.梯度爆炸6.以下哪些是常见的机器学习算法？A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.随机森林7.人工智能的三要素是？A.数据B.算法C.计算能力D.模型8.以下关于卷积神经网络的说法正确的是？A.具有局部连接性B.共享卷积核参数C.主要用于图像识别D.可以处理序列数据9.强化学习的要素包括？A.智能体B.环境C.状态D.奖励10.以下哪些技术可以用于数据降维？A.主成分分析B.线性判别分析C.奇异值分解D.独立成分分析判断题（每题2分，共10题）1.深度学习只能处理图像数据。（）2.监督学习需要有标签的数据进行训练。（）3.过拟合是指模型在训练数据上表现差，在测试数据上表现好。（）4.卷积神经网络中的池化层可以减少数据的维度。（）5.自然语言处理只能处理文本数据。（）6.梯度下降算法一定能找到全局最优解。（）7.支持向量机是一种有监督的机器学习算法。（）8.图像分割就是将图像中的目标进行分类。（）9.强化学习中智能体的目标是最大化长期奖励。（）10.深度学习模型的参数越多，性能一定越好。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述卷积神经网络的主要结构和作用。2.什么是过拟合，如何解决过拟合问题？3.简述自然语言处理中词法分析的主要任务。4.强化学习和监督学习的主要区别是什么？讨论题（每题5分，共4题）1.讨论计算机视觉在未来智能交通领域的应用前景和挑战。2.谈谈你对人工智能伦理问题的看法，以及如何在商汤科技的工作中避免相关问题。3.分析深度学习在医疗影像分析中的优势和局限性。4.讨论自然语言处理技术在智能客服中的应用和发展趋势。答案单项选择题1.A2.D3.B4.C5.B6.C7.B8.C9.B10.D多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABCD10.ABCD判断题1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.×9.√10.×简答题1.主要结构有卷积层、池化层、全连接层。卷积层提取特征，池化层降维，全连接层输出结果。2.过拟合是模型对训练数据过度学习。解决办法有增加数据、正则化、早停法等。3.词法分析任务是对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等。4.强化学习通过智能体与环境交互获奖励学习，监督学习用标签数据训练模型。讨论题1.前景可提升交通效率