2026AI训练师招聘题库及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种不是常见的AI训练数据格式？A.CSVB.XMLC.PDFD.JSON2.哪个是常用的深度学习框架？A.TensorFlowB.MySQLC.RedisD.Kafka3.AI训练中，过拟合指的是？A.模型对训练数据拟合不足B.模型对训练数据拟合过度C.模型训练速度过快D.模型训练数据过少4.用于图像识别的卷积神经网络是？A.RNNB.LSTMC.CNND.GAN5.自然语言处理中，词向量表示常用的是？A.Word2VecB.HadoopC.SparkD.Docker6.AI训练中，验证集的作用是？A.训练模型B.评估模型泛化能力C.测试模型最终性能D.增加训练数据7.以下哪个不是数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据可视化C.数据归一化D.数据标注8.强化学习中，智能体与什么进行交互？A.环境B.模型C.数据D.算法9.生成对抗网络由哪两部分组成？A.生成器和判别器B.编码器和解码器C.训练器和评估器D.输入层和输出层10.以下哪种优化算法用于AI训练？A.AdamB.SQLC.FTPD.HTTP多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于AI训练数据来源的有？A.网络爬虫B.传感器数据C.人工标注数据D.公开数据集2.深度学习中的激活函数有？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax3.数据增强的方法有？A.旋转B.翻转C.裁剪D.加噪声4.自然语言处理的任务包括？A.文本分类B.机器翻译C.语音识别D.情感分析5.以下哪些是监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类分析D.线性回归6.AI训练可能面临的挑战有？A.数据不足B.计算资源有限C.模型可解释性差D.数据标注成本高7.常用的模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差8.强化学习的要素包括？A.智能体B.环境C.奖励D.策略9.以下哪些属于计算机视觉任务？A.目标检测B.图像分割C.人脸识别D.光学字符识别10.AI训练中使用的硬件有？A.GPUB.TPUC.FPGAD.CPU判断题（每题2分，共10题）1.AI训练只需要大量数据，不需要算法。（）2.过拟合的模型在测试集上表现更好。（）3.所有的AI训练都需要人工标注数据。（）4.深度学习框架只能用于图像识别。（）5.数据归一化可以提高模型训练的稳定性。（）6.强化学习中，奖励信号总是正的。（）7.生成对抗网络可以用于图像生成。（）8.监督学习和无监督学习的区别在于是否有标签。（）9.模型训练时间越长，性能一定越好。（）10.人工标注数据的质量对模型训练没有影响。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述AI训练中数据预处理的重要性。数据预处理可提高数据质量，去除噪声、缺失值等，使数据更规整。能增强数据可用性，让模型更好学习特征。还可提升训练效率和模型性能，避免因数据问题导致的训练偏差。2.什么是迁移学习，它有什么作用？迁移学习是将已训练好的模型知识迁移到新任务中。作用是减少新任务训练所需数据和时间，提高训练效率。还能在数据有限时提升模型性能，尤其适用于数据稀缺场景。3.解释一下模型的泛化能力。模型泛化能力指模型对未见过数据的预测能力。好的泛化能力意味着模型能从训练数据中学习到普遍规律，而非仅记住训练数据。可在新数据上准确预测，避免过拟合和欠拟合。4.简述强化学习的基本原理。强化学习中，智能体在环境中行动，根据环境反馈的奖励信号调整策略。目标是最大化长期累积奖励。智能体通过不断尝试和学习，找到最优行动策略与环境交互。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论AI训练中数据隐私和安全的重要性及应对措施。重要性：保护用户隐私，避免数据泄露带来的风险，维护企业信誉。应对措施：采用加密技术保护数据，进行数据匿名化处理。建立严格访问控制和审计机制，确保数据使用合规。2.探讨如何选择合适的AI训练算法。要考虑任务类型，如分类用决策树等，回归用线性回归。看数据特点，数据少用简单算法，多则可选复杂的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的