2026春招：AI工程师笔试题及答案

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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.K-近邻算法B.卷积神经网络C.循环神经网络D.长短时记忆网络2.深度学习中常用的激活函数不包括？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.ID33.以下哪个是常用的深度学习框架？A.NumpyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib4.强化学习中，智能体与什么进行交互？A.数据集B.环境C.模型D.算法5.下列哪种方法用于图像分类任务？A.支持向量机B.决策树C.朴素贝叶斯D.卷积神经网络6.自然语言处理中，词嵌入技术的作用是？A.分词B.词性标注C.将词表示为向量D.文本分类7.训练神经网络时，过拟合的表现是？A.训练集和测试集准确率都低B.训练集准确率高，测试集准确率低C.训练集和测试集准确率都高D.训练集准确率低，测试集准确率高8.以下哪个不是数据预处理的步骤？A.数据清洗B.数据可视化C.数据归一化D.数据增强9.生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A.生成器和判别器B.编码器和解码器C.分类器和回归器D.训练集和测试集10.以下哪种优化算法可用于神经网络训练？A.梯度下降法B.最小二乘法C.主成分分析D.聚类分析多项选择题（每题2分，共20分）1.深度学习的应用领域包括？A.图像识别B.语音识别C.自然语言处理D.自动驾驶2.常用的图像数据增强方法有？A.旋转B.翻转C.裁剪D.加噪声3.以下属于无监督学习算法的是？A.聚类算法B.主成分分析C.支持向量机D.决策树4.神经网络的超参数包括？A.学习率B.迭代次数C.隐藏层神经元数量D.激活函数5.自然语言处理的任务有？A.文本分类B.机器翻译C.情感分析D.信息抽取6.深度学习模型评估指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差7.强化学习的要素有？A.智能体B.环境C.奖励D.策略8.以下哪些是深度学习中常用的损失函数？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.绝对值损失D.对数损失9.数据预处理的方法包括？A.缺失值处理B.异常值处理C.数据标准化D.特征选择10.卷积神经网络的组成层有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层判断题（每题2分，共20分）1.深度学习只能处理图像和语音数据。（）2.过拟合是指模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）3.所有的机器学习算法都需要进行特征工程。（）4.强化学习的目标是最大化累积奖励。（）5.生成对抗网络可以用于生成逼真的图像。（）6.自然语言处理中，词嵌入可以将文本转换为数值向量。（）7.神经网络的层数越多，模型效果一定越好。（）8.数据归一化可以加快神经网络的训练速度。（）9.支持向量机只能用于分类任务。（）10.决策树是一种有监督学习算法。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述过拟合和欠拟合的区别。过拟合是模型对训练数据拟合过度，记住噪声和细节，在测试集表现差；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。2.什么是梯度下降法？梯度下降法是一种优化算法，通过迭代更新模型参数，沿着目标函数负梯度方向更新，使目标函数值不断减小，以找到最优参数。3.简述卷积神经网络的主要特点。局部连接减少参数；权值共享降低计算量；可自动提取图像特征；通过卷积和池化操作，增强模型对图像平移、旋转等的不变性。4.简述强化学习中策略的概念。策略是智能体在环境中选择动作的规则，它决定了智能体在每个状态下采取何种动作，目标是最大化长期累积奖励。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论深度学习在医疗领域的应用及挑战。应用如疾病诊断、医学影像分析等。挑战有数据隐私和安全问题，医疗数据标注困难，模型可解释性差，难以获得大规模高质量数据。2.如何解决深度学习模型的过拟合问题？可采用增加训练数据、正则化（如L1、L2正则）、Dropout技术、提前停止训练等方法，降低模型复杂度，提高泛化能力。3.谈谈自然语言处理在智能客服中的应用及发展趋势。应用有自动问答、意图识别等。趋势是多语言支持、情感理解更深入、与其他技术融合（如语音交互），提供更智能、个性化服务。4.讨论强化学习在自动驾驶中的应用及面临的困难。应用于路径规划、决策控制等。困难有环境复杂难模拟，安全要求高，奖励函数设计难，训练数据获取成本高。答案单项选择题答案1.A2.D3.C4.B5.D6.C7.B8.B9.A10.A多项选择题答案1.ABCD2.