2026AI工程师秋招面试题及答案

2026AI工程师秋招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种不是深度学习框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras2.决策树中用于衡量不纯度的指标是？A.准确率B.召回率C.信息增益D.F1分数3.强化学习中智能体与什么进行交互？A.模型B.环境C.数据D.算法4.图像识别中常用的特征提取方法是？A.PCAB.SIFTC.LDAD.K-means5.自然语言处理中，词向量表示方法是？A.词袋模型B.TF-IDFC.Word2VecD.正则表达式6.过拟合是指模型？A.对训练数据和测试数据都拟合不好B.对训练数据拟合好，对测试数据拟合不好C.对训练数据拟合不好，对测试数据拟合好D.对训练数据和测试数据都拟合好7.梯度下降算法中，学习率设置过大可能导致？A.收敛变慢B.无法收敛C.陷入局部最优D.精度提高8.以下哪种算法不属于无监督学习？A.支持向量机B.聚类算法C.主成分分析D.关联规则挖掘9.神经网络中激活函数的作用是？A.增加模型复杂度B.引入非线性C.减少模型参数D.提高训练速度10.以下哪种数据结构常用于存储图像数据？A.向量B.矩阵C.链表D.栈多项选择题（每题2分，共20分）1.深度学习中的优化算法有？A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam2.自然语言处理的任务包括？A.机器翻译B.文本分类C.语音识别D.情感分析3.影响模型泛化能力的因素有？A.数据量B.模型复杂度C.正则化D.训练时间4.以下属于计算机视觉应用的有？A.人脸识别B.目标检测C.图像分割D.视频监控5.机器学习模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.均方误差D.ROC曲线6.神经网络的层类型包括？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.卷积层7.数据预处理的步骤有？A.数据清洗B.特征选择C.数据标准化D.数据增强8.以下哪些是强化学习的要素？A.智能体B.环境C.奖励D.策略9.聚类算法有？A.K-meansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类10.模型调优的方法有？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.遗传算法判断题（每题2分，共20分）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。（）3.过拟合时可以增加训练数据量来缓解。（）4.梯度下降算法一定能找到全局最优解。（）5.主成分分析是一种有监督学习算法。（）6.神经网络的层数越多，模型效果一定越好。（）7.数据标准化可以加快模型训练速度。（）8.强化学习中奖励值总是正的。（）9.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）10.特征选择可以减少模型的过拟合风险。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述什么是过拟合和欠拟合。过拟合是模型对训练数据拟合极好，但对测试数据表现差，泛化能力弱；欠拟合是模型对训练数据和测试数据都拟合不好，未学习到数据规律。2.列举三种常用的机器学习算法，并说明其应用场景。决策树用于分类和回归，如客户分类；支持向量机用于分类和回归，在小样本分类问题中表现好；K-means用于聚类，如用户分群。3.简述数据预处理的重要性。数据预处理可提升数据质量，去除噪声和异常值，统一数据格式，进行特征选择和标准化，能提高模型训练效率和准确性，增强模型泛化能力。4.简述梯度下降算法的原理。梯度下降算法通过迭代更新模型参数，沿着目标函数负梯度方向更新，使目标函数值不断减小，逐步找到最优参数值。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论在实际项目中如何选择合适的机器学习算法。需考虑数据特点，如数据量、特征类型；问题类型，如分类、回归、聚类；计算资源和时间成本；算法复杂度和可解释性等，综合这些因素选择合适算法。2.讨论深度学习在医疗领域的应用及面临的挑战。应用有疾病诊断、医学影像分析等。挑战包括数据隐私和安全问题，数据标注困难，模型可解释性差，且医疗应用对模型准确性和可靠性要求极高。3.讨论如何提高模型的泛化能力。可增加训练数据量，进行数据增强；采用正则化方法，如L1、L2正则化；合理选择模型复杂度，避免过拟合；使用交叉验证等方法评估和调优模型。4.讨论人工智能的发展对就业市场的影响。一方面创造新岗位，如AI工程师、数据分析师；另一方面使部分重复性工作岗位减少。需人们提升技能，学习与AI相关知识，以适应就业市场变化。答案单项选择题答案1.B2.C3.B4.B5.C6.B7.B8.A9.B10.B多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.