2026春招：AI工程师面试题及答案

2026春招：AI工程师面试题及答案

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.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.梯度下降法中，学习率设置过大会导致？A.收敛速度慢B.无法收敛C.陷入局部最优D.无影响3.训练集和测试集划分的主要目的是？A.提高训练速度B.防止过拟合C.增加数据量D.减少计算量4.激活函数的作用是？A.增加模型复杂度B.引入非线性因素C.加速收敛D.降低误差5.以下哪个是自然语言处理的任务？A.图像分类B.语音识别C.目标检测D.回归分析6.卷积层的主要作用是？A.降维B.特征提取C.数据增强D.归一化7.以下哪种数据结构常用于存储图像数据？A.列表B.矩阵C.字典D.集合8.随机森林属于哪种机器学习方法？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习9.交叉熵损失函数常用于？A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题10.以下哪个不是常用的深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于强化学习要素的有？A.环境B.智能体C.奖励D.策略2.过拟合的解决方法有？A.增加训练数据B.正则化C.减少模型复杂度D.早停策略3.常用的图像预处理方法有？A.归一化B.裁剪C.旋转D.白化4.自然语言处理中的分词方法有？A.基于规则的分词B.基于统计的分词C.混合分词D.随机分词5.以下哪些是深度学习中的优化算法？A.AdagradB.RMSPropC.AdamD.SGD6.聚类算法有？A.K-均值聚类B.层次聚类C.DBSCAND.决策树7.常用的评估分类模型的指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差8.神经网络中常用的激活函数有？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax9.数据分析中常用的数据可视化工具包括？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Excel10.以下关于生成对抗网络（GAN）说法正确的有？A.由生成器和判别器组成B.可用于图像生成C.训练过程不稳定D.只能处理图像数据判断题（每题2分，共10题）1.深度学习一定比传统机器学习方法效果好。（）2.数据增强可以增加训练数据的多样性。（）3.过拟合时模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）4.所有的机器学习算法都需要进行特征工程。（）5.强化学习中智能体的目标是最大化累积奖励。（）6.卷积层的参数数量与输入图像的大小有关。（）7.正则化可以防止模型过拟合。（）8.分类问题只能使用分类算法，不能使用回归算法。（）9.随机森林中的决策树之间是相互独立的。（）10.深度学习模型的可解释性比传统机器学习模型好。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述梯度下降法的基本原理。梯度下降法是一种优化算法，通过迭代更新模型参数，沿着损失函数的负梯度方向更新，使损失函数值不断减小，直至收敛到局部或全局最优解。2.什么是过拟合和欠拟合，如何解决？过拟合是模型对训练数据过度学习，在测试集表现差；欠拟合是模型未充分学习数据特征。解决过拟合可增加数据、正则化等；解决欠拟合可增加模型复杂度、调整参数。3.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构。CNN主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。卷积层用于特征提取，池化层降维，全连接层整合特征，最后输出结果。4.简述自然语言处理中的词向量表示的作用。词向量将文本中的词转化为向量形式，能表示词之间的语义关系，便于计算机处理，可用于文本分类、情感分析等任务。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论AI技术在医疗领域的应用及面临的挑战。应用有疾病诊断、医学影像分析等。挑战包括数据隐私安全、算法可靠性验证、法律伦理问题，以及医疗人员对新技术接受度。2.谈谈你对人工智能伦理问题的理解。人工智能伦理涉及隐私保护、算法偏见、就业影响等。需确保数据使用合规，避免算法歧视，同时考虑技术发展对社会就业结构的冲击。3.讨论深度学习模型可解释性的重要性及目前的解决方法。重要性在于让用户理解模型决策过程，增强信任。解决方法有特征重要性分析、局部解释模型、可视化等。4.如何评估一个AI项目的可行性？从技术可行性、数据可用性、业务需求、成本效益等方面评估。分析技术是否成熟，数据是否充足，业务是否有需求，以及投入产出比。答案单项选择题答案1.A2.B3.B4.B5.B6.B7.B8.A9.B10.C多项选择题答案1.ABCD2