2026年软件工程师编程测试题人工智能开发方向

2026年软件工程师编程测试题人工智能开发方向一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）考察方向：人工智能基础理论、算法应用1.下列哪项不是深度学习模型的常见优化器？A.SGD（随机梯度下降）B.AdamC.RMSpropD.QuickSort（快速排序）2.在自然语言处理（NLP）中，用于文本分词和词性标注的技术通常属于：A.生成式模型B.知识图谱C.词典解析（LexicalParsing）D.强化学习3.以下哪种方法最适合处理小样本数据下的机器学习问题？A.过拟合模型B.数据增强（DataAugmentation）C.交叉验证D.神经网络剪枝4.在推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是：A.基于内容的相似性B.利用用户历史行为数据进行预测C.基于深度学习的特征嵌入D.基于规则的专家系统5.下列哪个是强化学习中的标准奖励函数设计原则？A.尽可能最大化短期收益B.奖励函数应明确且稀疏C.奖励函数应包含噪声D.奖励函数无需考虑状态转移二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）考察方向：人工智能术语、技术细节1.在卷积神经网络（CNN）中，用于捕获局部特征的结构称为__________。2.生成对抗网络（GAN）中，生成器和判别器通过__________对抗训练。3.在语义分割任务中，U-Net模型的跳跃连接主要解决__________问题。4.机器学习中的过拟合现象通常通过__________技术缓解。5.强化学习中，智能体通过__________算法逐步优化策略。三、简答题（共4题，每题5分，总计20分）考察方向：人工智能算法原理、工程实践1.简述Transformer模型的核心优势及其在自然语言处理中的应用场景。2.解释什么是数据标注，并说明在计算机视觉任务中标注质量的重要性。3.描述强化学习与监督学习的主要区别，并举例说明其典型应用领域。4.如何评估一个推荐系统的性能？列举至少3个常用指标。四、编程题（共3题，总计40分）考察方向：Python编程、机器学习框架应用1.数据预处理与特征工程（10分）题目：给定一个包含缺失值和异常值的表格数据（如下所示），请编写Python代码完成以下任务：-填充缺失值（使用均值填充数值列，使用众数填充类别列）。-将数值列标准化（使用Z-score标准化）。-对类别列进行独热编码（One-HotEncoding）。示例数据：|ID|Age|Income|Gender|City||-|--|--|--|||1|25|50000|Male|NYC||2|30|null|Female|SF||3|35|70000|Male|NYC||4|null|55000|Female|null|要求：-使用Pandas库处理数据。-输出处理后的DataFrame。2.简单机器学习模型实现（15分）题目：使用Scikit-learn库实现一个逻辑回归模型，用于二分类任务。具体要求如下：-使用鸢尾花（Iris）数据集的前两个特征（萼片长度和萼片宽度）进行二分类（将Setosa和Versicolor合并为一类）。-拆分数据集为训练集和测试集（比例7:3）。-训练模型并输出准确率。要求：-不得使用任何外部安装包，仅依赖Scikit-learn。-输出模型准确率。3.强化学习算法应用（15分）题目：实现一个简单的Q-learning算法，用于解决迷宫问题。迷宫布局如下（S为起点，G为终点，W为墙壁）：S——W——G||W——W——|||S——W——|要求：-状态空间包括所有可达位置（共8个）。-动作空间包括上、下、左、右4个方向。-使用随机初始化的Q表，学习率α=0.1，折扣因子γ=0.9。-运行1000次迭代，输出最终Q表。答案与解析一、选择题答案1.D2.C3.B4.B5.B解析：1.D（QuickSort是排序算法，不属于优化器）。2.C（词典解析用于分词和词性标注）。3.B（数据增强通过变换原始数据扩充样本，适用于小样本问题）。4.B（协同过滤基于用户行为预测偏好）。5.B（奖励函数应明确且稀疏，避免误导智能体）。二、填空题答案1.卷积核（ConvolutionalKernel）2.对抗（Adversarial）3.空间分辨率（SpatialResolution）4.正则化（Regularization）5.Q-learning（或其他动态规划算法，如SARSA）解析：1.CNN通过卷积核提取局部特征。2.GAN中生成器和判别器对抗训练。3.U-Net的跳跃连接保留高分辨率信息。4.正则化（如L1/L2）防止过拟合。5.Q-learning是经典的强化学习算法。三、简答题答案1.Transformer的核心优势与应用场景-优势：自注意力机制（Attention）可并行计算，适用于长序列处理，支持多任务学习。-应用场景：机器翻译、文本摘要、情感分析等NLP任务。2.数据标注的重要性计算机视觉任务依赖标注数据训练模型。标注质量直接影响模型泛化能力，错误标注可能导致模型失效（如分类器混淆类别）。3.强化学习与监督学习的区别-监督学习依赖标注数据，强化学习通过环境反馈学习策略。-典型应用：强化学习用于游戏AI（如AlphaGo），监督学习用于图像分类。4.推荐系统性能评估指标-准确率（Accuracy）-召回率（Recall）-精确率（Precision）四、编程题答案1.数据预处理与特征工程（Python代码示例）pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,OneHotEncoder示例数据data={'ID':[1,2,3,4],'Age':[25,30,35,None],'Income':[50000,None,70000,55000],'Gender':['Male','Female','Male',None],'City':['NYC','SF','NYC',None]}df=pd.DataFrame(data)填充缺失值forcolindf.columns:ifdf[col].dtype=='object':df[col].fillna(df[col].mode()[0],inplace=True)else:df[col].fillna(df[col].mean(),inplace=True)标准化数值列scaler=StandardScaler()numerical_cols=['Age','Income']df[numerical_cols]=scaler.fit_transform(df[numerical_cols])独热编码encoder=OneHotEncoder(sparse=False)encoded_cols=encoder.fit_transform(df[['City']])encoded_df=pd.DataFrame(encoded_cols,columns=encoder.get_feature_names(['City']))df=pd.concat([df,encoded_df],axis=1).drop('City',axis=1)print(df)2.简单机器学习模型实现（Python代码示例）pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression加载数据iris=load_iris()X=iris.data[:,:2]#前两个特征y=(iris.target==0)|(iris.target==1)#Setosa+Versicolor为1拆分数据X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)训练模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)输出准确率accuracy=model.score(X_test,y_test)print(f'Accuracy:{accuracy:.2f}')3.强化学习算法应用（Python代码示例）pythonimportnumpyasnp迷宫布局（0=空，1=墙，2=起点，3=终点）maze=np.array([[2,1,3,0],[0,1,1,0],[0,0,0,0],[2,1,1,0]])状态空间和动作空间states=[(i,j)foriinrange(maze.shape[0])forjinrange(maze.shape[1])ifmaze[i,j]!=1]actions=[(0,1),(0,-1),(1,0),(-1,0)]#右、左、下、上初始化Q表Q={state:{action:0foractioninactions}forstateinstates}Q-learning参数alpha=0.1gamma=0.9episodes=1000训练过程for_inrange(episodes):state=(2,0)#起点whilestate!=(2,2):#到达终点停止action=np.random.choice(actions)#随机选择动作next_state=(state[0]+action[0],state[1]+action[1])检查是否越界或撞墙if0<=next_state[0]<maze.shape[0]and0<=next_state[1]<maze.shape[1]