2026AI工程师招聘试题及答案

2026AI工程师招聘试题及答案

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.SVMB.CNNC.RNND.LSTM2.以下哪个是常用的深度学习框架？A.HadoopB.TensorFlowC.SparkD.Kafka3.过拟合是指模型？A.在训练集上表现差B.在测试集上表现好C.在训练集上表现好，测试集上差D.在训练集和测试集上表现都差4.以下哪种数据类型在AI中最常用？A.文本B.图像C.音频D.以上都是5.决策树中常用的划分准则是？A.均方误差B.信息增益C.欧氏距离D.曼哈顿距离6.以下哪个不是强化学习的要素？A.状态B.动作C.奖励D.模型7.用于图像分类的预训练模型是？A.ResNetB.GPTC.BERTD.XLNet8.归一化的目的是？A.减少数据维度B.使数据分布更均匀C.增加数据特征D.提高模型复杂度9.以下哪种优化算法常用于深度学习？A.梯度下降B.牛顿法C.模拟退火D.遗传算法10.以下哪个是常用的特征选择方法？A.主成分分析B.最小二乘法C.线性回归D.逻辑回归多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于自然语言处理任务的有？A.机器翻译B.图像识别C.情感分析D.文本生成2.深度学习中常用的激活函数有？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax3.以下哪些是数据预处理的步骤？A.数据清洗B.特征工程C.数据归一化D.数据可视化4.以下属于无监督学习算法的有？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.随机森林5.以下哪些是评估分类模型的指标？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.以下哪些是生成对抗网络（GAN）的应用？A.图像生成B.数据增强C.风格迁移D.目标检测7.以下哪些是神经网络的层类型？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.注意力层8.以下哪些是处理时间序列数据的模型？A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.Prophet9.以下哪些是AI伦理问题？A.数据隐私B.算法偏见C.就业影响D.技术垄断10.以下哪些是大数据的特点？A.大量B.多样C.高速D.高价值判断题（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.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）3.过拟合可以通过增加训练数据来缓解。（）4.归一化后的数据均值一定为0。（）5.逻辑回归是一种线性分类算法。（）6.强化学习中奖励函数是固定不变的。（）7.主成分分析可以用于数据降维。（）8.生成对抗网络由生成器和判别器组成。（）9.随机森林只能用于分类任务。（）10.数据可视化可以帮助我们发现数据中的规律。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述什么是过拟合和欠拟合。过拟合指模型在训练集表现好，但在测试集表现差，过度学习训练数据细节；欠拟合指模型在训练集和测试集表现都不佳，未学习到数据规律。2.简述梯度下降算法的原理。梯度下降是优化算法，通过计算目标函数在当前点梯度，沿负梯度方向更新参数，不断迭代，使目标函数值逐渐减小，找到最优参数。3.简述如何评估一个回归模型的好坏。可使用均方误差、均方根误差衡量预测值与真实值的偏差，平均绝对误差直观反映误差大小，还可看决定系数，越接近1拟合越好。4.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、池化层和全连接层。卷积层提取特征，池化层降维，全连接层整合特征用于分类或回归。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论AI在医疗领域的应用及可能面临的挑战。应用有疾病诊断、医学影像分析等。挑战包括数据隐私保护、算法准确性验证、医疗人员接受度、法律责任界定等。2.讨论如何提高深度学习模型的泛化能力。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，使用早停策略，还可进行模型融合。3.讨论大数据与AI的关系。大数据为AI提供海量训练数据，支撑模型训练和优化；AI技术可挖掘大数据价值，处理和分析大数据，二者相互促进。4.讨论AI工程师需要具备哪些技能和素质。需掌握机器学习、深度学习理论和算法，熟练使用相关框架，有编程能力，具备数据处理和分析能力，有解决实际问题能力和创新思维。答案单项选择题1.A2.B3.C4.D5.B6.D7.A8.B9.A10.A多项选择题1.ACD2.A