2026AI工程师招聘面试题及答案

2026AI工程师招聘面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种不是常见的深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.JavaD.Keras2.卷积神经网络（CNN）主要用于处理哪种数据？A.文本B.图像C.音频D.表格数据3.以下哪个算法不属于无监督学习？A.K-均值聚类B.决策树C.主成分分析（PCA）D.自编码器4.下列哪种激活函数会有梯度消失问题？A.ReLUB.SigmoidC.LeakyReLUD.ELU5.强化学习中，智能体的目标是？A.最大化累积奖励B.最小化错误率C.提高模型准确率D.降低损失函数值6.自然语言处理中，词向量表示的目的是？A.减少文本长度B.将文本转化为数值向量C.提高文本可读性D.去除文本中的噪声7.过拟合是指模型在？A.训练集和测试集上表现都差B.训练集上表现好，测试集上表现差C.训练集上表现差，测试集上表现好D.训练集和测试集上表现都好8.以下哪个是常用的优化算法？A.牛顿法B.梯度下降法C.拉格朗日法D.最小二乘法9.生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A.编码器和解码器B.生成器和判别器C.分类器和回归器D.预测器和评估器10.以下哪种数据增强方法不适用于图像数据？A.翻转B.旋转C.词替换D.裁剪多项选择题（每题2分，共10题）1.深度学习中的正则化方法有哪些？A.L1正则化B.L2正则化C.数据增强D.Dropout2.常用的特征选择方法包括？A.过滤法B.包装法C.嵌入法D.随机法3.自然语言处理的任务有？A.文本分类B.机器翻译C.语音识别D.情感分析4.以下属于机器学习模型评估指标的有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.神经网络中的层类型有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.循环层6.强化学习的要素包含？A.智能体B.环境C.奖励D.策略7.数据预处理步骤通常有？A.数据清洗B.特征缩放C.数据编码D.数据采样8.以下哪些是深度学习的应用领域？A.自动驾驶B.医疗影像诊断C.推荐系统D.天气预报9.训练深度学习模型时，可能遇到的问题有？A.梯度消失B.梯度爆炸C.过拟合D.欠拟合10.以下关于决策树的说法正确的有？A.可处理数值型和类别型数据B.容易过拟合C.可解释性强D.不需要特征缩放判断题（每题2分，共10题）1.所有的机器学习算法都需要标注数据。（）2.深度学习模型的层数越多，性能一定越好。（）3.随机森林是多个决策树的集成。（）4.支持向量机只能处理二分类问题。（）5.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）6.交叉验证可以有效避免过拟合。（）7.循环神经网络（RNN）适合处理序列数据。（）8.梯度下降法一定能找到全局最优解。（）9.主成分分析（PCA）是一种有监督学习算法。（）10.生成对抗网络（GAN）可以用于图像生成。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述过拟合和欠拟合的概念及解决方法。过拟合指模型在训练集表现好、测试集差，可能因模型复杂、数据少。解决可正则化、增加数据等。欠拟合指模型在训练集和测试集表现都差，因模型简单、特征少，可增加特征、换复杂模型。2.什么是梯度下降法，它的作用是什么？梯度下降法是迭代优化算法，沿负梯度方向更新参数，作用是最小化损失函数，找到最优参数，广泛用于机器学习和深度学习模型训练。3.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构和作用。主要结构有卷积层、池化层、全连接层。卷积层提取特征，池化层降维减少参数，全连接层综合特征输出结果，常用于图像识别等。4.自然语言处理中，词向量有什么作用？将文本转化为数值向量，便于计算机处理。能表示词间语义关系，用于词相似度计算等，还可提高自然语言处理任务性能，如文本分类、机器翻译。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论深度学习在医疗领域的应用前景和挑战。前景：辅助诊断、影像分析等。挑战：数据隐私安全难保障；标注数据稀缺；模型可解释性差，医生难信任；需跨领域人才合作。2.如何评估一个机器学习模型的性能？可从多方面评估，分类任务用准确率、召回率、F1值；回归任务用均方误差等。还可用交叉验证、混淆矩阵等，结合业务场景考虑模型的计算效率、可解释性。3.谈谈强化学习在自动驾驶中的应用。智能体学习决策使车辆行驶。可学习避障、路径规划、速度控制等策略。但环境复杂难模拟，奖励设计难，安全验证难，要结合其他技术保障可靠。4.讨论数据质量对机器学习模型的影响。高质量数据使模型准确学习模式，提升性能和泛化能力。低质量数据含噪声、缺失值等，会误导模型，导致过拟合或欠拟合，降低性能，影响决策准确性。答案单项选择题答案1.C2.B3.B4.B5.A6.B7.B8.B9.B10.C多项选择题答案1.AB