2026AI工程师校招面试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪个是深度学习框架？A.MySQLB.TensorFlowC.ExcelD.Notepad2.哪种算法常用于图像分类？A.KNNB.SVMC.CNND.HMM3.自然语言处理中，分词的作用是？A.美化文本B.提高文本可读性C.把文本拆成词语D.统计文本字数4.强化学习中，智能体的目标是？A.随机行动B.最大化累积奖励C.最小化行动次数D.模仿人类行动5.以下哪种数据结构适合存储图？A.栈B.队列C.邻接矩阵D.链表6.过拟合是指模型？A.在训练集和测试集表现都差B.在训练集表现好，测试集表现差C.在训练集表现差，测试集表现好D.在训练集和测试集表现都好7.梯度下降法的作用是？A.计算梯度B.寻找函数最小值C.增加模型复杂度D.减少数据噪声8.人工智能中，知识表示的方法不包括？A.产生式规则B.语义网络C.数据库D.框架表示9.以下哪个不是常见的激活函数？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.SQL10.决策树的划分依据通常是？A.信息增益B.距离C.相似度D.概率多项选择题（每题2分，共10题）1.深度学习的应用领域包括？A.图像识别B.语音识别C.推荐系统D.天气预报2.以下属于无监督学习算法的有？A.K-MeansB.PCAC.决策树D.线性回归3.神经网络的组成部分有？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.卷积层4.数据预处理的步骤可能有？A.数据清洗B.特征选择C.数据归一化D.数据可视化5.人工智能的三要素是？A.数据B.算法C.计算能力D.网络6.常见的机器学习评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差7.以下哪些是图神经网络的应用场景？A.社交网络分析B.分子结构预测C.交通流量预测D.文本分类8.强化学习的要素包括？A.智能体B.环境C.奖励D.策略9.自然语言处理的任务有？A.机器翻译B.情感分析C.文本生成D.图像生成10.以下哪些是优化算法？A.AdamB.RMSPropC.SGDD.AdaGrad判断题（每题2分，共10题）1.人工智能就是机器学习。（）2.深度学习一定比传统机器学习算法效果好。（）3.数据越多，模型效果一定越好。（）4.过拟合可以通过增加训练数据来缓解。（）5.神经网络层数越多，模型性能越好。（）6.强化学习中，奖励可以是负数。（）7.自然语言处理只能处理英文文本。（）8.聚类算法属于有监督学习。（）9.梯度消失问题只存在于RNN中。（）10.决策树可以处理分类和回归问题。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述什么是机器学习。机器学习是一门多领域交叉学科，它让计算机利用数据构建模型，通过学习数据中的模式和规律，对新数据进行预测或决策，无需明确编程。2.解释一下什么是过拟合和欠拟合。过拟合是模型在训练集表现好，但在测试集表现差，把训练数据噪声也学进去了。欠拟合是模型在训练集和测试集表现都差，没学到数据的内在规律。3.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构。CNN主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。卷积层提取特征，池化层降维，全连接层整合特征，最后输出结果。4.什么是自然语言处理中的词向量？词向量是把词语表示成向量形式，将词语语义信息转化为数值，使计算机能处理。通过词向量可计算词语相似度等，用于各种NLP任务。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论人工智能发展可能带来的伦理问题。人工智能发展可能带来隐私泄露、算法偏见、就业替代等伦理问题。数据收集易侵犯隐私，算法可能存在偏差导致不公平，自动化会取代部分工作岗位，需制定规范应对。2.谈谈深度学习在医疗领域的应用及挑战。应用包括疾病诊断、医学影像分析等。挑战有数据隐私保护难，医疗数据标注成本高、质量参差不齐，模型可解释性差，难以获得医生和患者信任。3.如何提升机器学习模型的泛化能力？可通过增加训练数据、进行数据增强、正则化处理（如L1、L2正则）、使用交叉验证选择合适模型和参数、简化模型结构避免过拟合等方法提升泛化能力。4.讨论强化学习在自动驾驶中的应用前景和困难。前景是可让车辆在复杂环境自主决策，提升安全性和效率。困难在于环境复杂难模拟，奖励设计难，安全验证成本高，且出现事故责任界定不明确。答案单项选择题1.B2.C3.C4.B5.C6.B7.B8.C9.D10.A多项选择题1.AB