2026AI工程师招聘真题及答案

2026AI工程师招聘真题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种算法不属于深度学习算法？A.SVMB.CNNC.RNND.GAN答案：A2.以下哪个是常用的深度学习框架？A.NumpyB.TensorFlowC.PandasD.Scikit-learn答案：B3.人工智能中，“过拟合”是指？A.模型在训练集和测试集上表现都差B.模型在训练集上表现好，测试集上差C.模型训练速度过快D.模型参数过少答案：B4.以下哪种技术用于图像识别？A.语音合成B.卷积神经网络C.强化学习D.知识图谱答案：B5.自然语言处理中，词嵌入的作用是？A.压缩文本B.把词转换为向量C.去除停用词D.词性标注答案：B6.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C.减少参数D.提高精度答案：B7.以下哪个不是强化学习的要素？A.环境B.算法C.奖励D.动作答案：B8.AI中，决策树属于？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习答案：A9.以下哪个用于衡量分类模型的性能？A.均方误差B.准确率C.聚类系数D.可视化效果答案：B10.训练神经网络时，梯度消失问题通常出现在？A.浅层网络B.深层网络C.稀疏网络D.密集网络答案：B多项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于人工智能应用领域的有？A.自动驾驶B.推荐系统C.语音识别D.数据挖掘答案：ABCD2.深度学习优化算法有哪些？A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSProp答案：ABCD3.以下可用于数据预处理的方法是？A.归一化B.标准化C.降维D.特征提取答案：ABCD4.自然语言处理任务包括？A.文本分类B.机器翻译C.信息检索D.情感分析答案：ABCD5.属于无监督学习的算法有？A.K-均值聚类B.层次聚类C.主成分分析D.线性回归答案：ABC6.深度学习中常用的损失函数有？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Huber损失D.绝对值损失答案：ABC7.强化学习的策略包括？A.贪心策略B.ε-贪心策略C.随机策略D.平均策略答案：ABC8.以下哪些设备可用于加速AI训练？A.GPUB.TPUC.FPGAD.CPU答案：ABC9.图像数据增强的方法有？A.翻转B.旋转C.缩放D.裁剪答案：ABCD10.在监督学习中，以下哪些属于回归问题？A.预测房价B.预测股票价格C.判断垃圾邮件D.手写数字识别答案：AB判断题（每题2分，共20分）1.AI等同于机器学习。（）答案：错2.深度学习只能处理图像数据。（）答案：错3.过拟合时应增加训练数据。（）答案：对4.决策树对缺失值敏感。（）答案：错5.所有激活函数都是线性函数。（）答案：错6.强化学习中奖励总是即时的。（）答案：错7.无监督学习需要标注数据。（）答案：错8.数据归一化能提高模型训练速度。（）答案：对9.神经网络的层数越多，效果一定越好。（）答案：错10.主成分分析可用于特征降维。（）答案：对简答题（每题5分，共20分）1.简述什么是人工智能？答：人工智能是让机器模拟人类智能，使其能感知环境、获取知识、处理信息，并基于学习和推理做出决策、解决问题的技术科学，涵盖机器学习、自然语言处理等多领域。2.简述过拟合和欠拟合的区别。答：过拟合是模型对训练数据学习过度，记住噪声和细节，在训练集表现好、测试集差；欠拟合是模型未充分学习数据特征，在训练集和测试集表现都不佳。3.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构。答：CNN主要结构有输入层，接收图像数据；卷积层，用卷积核提取特征；池化层，对特征降维；全连接层，整合特征用于分类或回归；输出层，给出最终结果。4.简述强化学习中智能体与环境的交互过程。答：智能体在环境中观察状态，基于策略选择动作，执行动作后环境会进入新状态并给予智能体奖励。智能体根据奖励调整策略，不断重复交互以最大化累积奖励。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论AI技术在医疗领域的应用及面临的挑战。答：应用有疾病诊断、医学影像分析、药物研发等。挑战在于数据隐私保护，医疗数据敏感；模型可解释性差，医生难理解决策依据；还需严格监管确保安全有效。2.讨论深度学习中数据量和模型复杂度的关系。答：数据量和模型复杂度应匹配。数据量小，复杂模型易过拟合；数据量大，简单模型可能欠拟合。要根据数据规模选合适复杂度模型，或在小数据时用正则化等防过拟合。3.讨论自然语言处理在智能客服中的应用及优势。答：应用有自动问答、语义理解、对话管理等。优势在于能24小时服务，快速响应解答问题，提高效率；可同时处理多客户咨询，降低人力成本；还能通过学习不断提升