2026春招：AI工程师试题及答案

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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.下列哪个是常用的深度学习框架？A.NumpyB.PandasC.TensorFlowD.Matplotlib3.图像识别中，卷积层的主要作用是？A.降维B.提取特征C.分类D.归一化4.在训练神经网络时，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，测试集上表现差C.模型在训练集和测试集上表现都好D.模型在训练集上表现差，测试集上表现好5.强化学习中，智能体的目标是？A.最大化累积奖励B.最小化累积奖励C.最大化即时奖励D.最小化即时奖励6.自然语言处理中，词嵌入的作用是？A.提高文本的可读性B.将文本转换为向量C.对文本进行分类D.去除文本中的噪声7.决策树中，信息增益是用于？A.选择最优划分属性B.评估模型准确率C.计算节点纯度D.剪枝操作8.以下哪种优化算法常用于神经网络训练？A.梯度下降法B.最小二乘法C.牛顿法D.拉格朗日法9.生成对抗网络（GAN）由哪两部分组成？A.编码器和解码器B.生成器和判别器C.输入层和输出层D.隐藏层和输出层10.在深度学习中，批量归一化的作用是？A.加速训练收敛B.提高模型复杂度C.增加数据量D.减少模型参数多项选择题（每题2分，共10题）1.深度学习中常用的激活函数有？A.Sigmoid函数B.ReLU函数C.Tanh函数D.Linear函数2.以下属于监督学习的算法有？A.支持向量机B.聚类算法C.决策树D.线性回归3.强化学习的要素包括？A.智能体B.环境C.状态D.动作4.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.图像识别5.神经网络的层类型有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.注意力层6.优化算法的作用是？A.寻找最优参数B.提高模型泛化能力C.加速模型收敛D.增加模型复杂度7.数据预处理的步骤包括？A.数据清洗B.特征选择C.数据归一化D.数据增强8.生成对抗网络的应用场景有？A.图像生成B.数据加密C.视频合成D.语音合成9.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10.以下关于卷积神经网络的说法正确的有？A.适用于图像识别任务B.卷积核可共享参数C.可以减少模型参数D.不需要进行池化操作判断题（每题2分，共10题）1.深度学习只能处理图像和文本数据。（）2.梯度下降法一定会收敛到全局最优解。（）3.支持向量机只能处理二分类问题。（）4.循环神经网络适合处理序列数据。（）5.强化学习中，智能体的动作是随机选择的。（）6.数据归一化可以提高模型的训练速度。（）7.生成对抗网络的生成器和判别器是相互独立训练的。（）8.过拟合是因为模型复杂度太低。（）9.自然语言处理中，词袋模型考虑了词的顺序。（）10.决策树的每个内部节点对应一个属性上的划分。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述梯度下降法的基本原理。2.什么是过拟合，如何解决过拟合问题？3.简述卷积神经网络的主要结构。4.强化学习和监督学习的区别是什么？讨论题（每题5分，共4题）1.讨论深度学习在医疗领域的应用前景和挑战。2.分析生成对抗网络在数据生成方面的优势和局限性。3.探讨自然语言处理技术在智能客服中的应用及发展趋势。4.谈谈你对未来AI工程师职业发展的看法。答案单项选择题1.A2.C3.B4.B5.A6.B7.A8.A9.B10.A多项选择题1.ABC2.ACD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.AC7.ABCD8.ACD9.ABCD10.ABC判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.√简答题1.梯度下降法基本原理是沿着目标函数的负梯度方向更新参数，逐步迭代使目标函数值不断减小，找到函数的局部或全局最优解。2.过拟合指模型在训练集表现好、测试集差。解决办法有增加数据、正则化、早停策略、简化模型等。3.卷积神经网络主要结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，卷积层提取特征，池化层降维，全连接层整合特征用于分类。4.强化学习通过智能体与环境交互获得奖励来学习最优策略；监督学习是基于有标签数据学习输入输出映射关系。讨论题1.前景：辅助诊断、医学影像分析等。挑战：数据隐私、模型可解释性、伦理问题。2.优势：能生成高质量数据、拓展数据多样性。局限：