2026商汤科技秋招试题及答案

2026商汤科技秋招试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种技术不属于人工智能主流技术？A.大数据B.云计算C.区块链D.物联网2.图像识别中常用的模型是？A.SVMB.KNNC.CNND.LDA3.深度学习中常用的激活函数不包括？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.ID34.以下哪个不是常见的数据集？A.MNISTB.CIFAR-10C.WordNetD.SQLServer5.人工智能的英文缩写是？A.AIB.MIC.BID.CI6.自然语言处理中常用的分词工具是？A.NLTKB.JiebaC.SpaCyD.以上都是7.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8.下列不属于无监督学习算法的是？A.K-meansB.DBSCANC.SGDD.GMM9.神经网络中全连接层的作用是？A.特征提取B.分类决策C.降维D.数据增强10.以下哪种算法用于异常检测？A.PCAB.AdaBoostC.RNND.GAN多项选择题（每题2分，共10题）1.人工智能的应用领域包括？A.医疗保健B.金融服务C.交通运输D.教育2.深度学习框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.MXNetD.Caffe3.数据预处理步骤可能包括？A.数据清洗B.特征选择C.数据标准化D.数据可视化4.计算机视觉任务有？A.图像分类B.目标检测C.语义分割D.人脸识别5.自然语言处理任务包括？A.机器翻译B.情感分析C.文本生成D.语音识别6.强化学习的要素有？A.智能体B.环境C.奖励D.策略7.以下属于机器学习算法的有？A.决策树B.随机森林C.梯度提升D.线性回归8.神经网络的层类型有？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.循环层9.影响模型性能的因素有？A.数据质量B.模型复杂度C.训练时间D.超参数10.大数据的特点包括？A.大量B.高速C.多样D.低价值密度判断题（每题2分，共10题）1.人工智能就是机器学习。（）2.深度学习只能用于图像识别。（）3.数据越多，模型性能一定越好。（）4.无监督学习不需要标签数据。（）5.强化学习主要用于解决优化问题。（）6.自然语言处理只能处理文本数据。（）7.卷积神经网络主要用于处理序列数据。（）8.过拟合是指模型在训练集和测试集上都表现不好。（）9.梯度下降是一种优化算法。（）10.云计算是人工智能的必要条件。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述人工智能和机器学习的关系。人工智能是一个大领域，机器学习是实现人工智能的一种重要手段。机器学习通过数据和算法让计算机自动学习模式和规律，以实现人工智能的各种应用。2.什么是过拟合，如何解决？过拟合指模型在训练集表现好，在测试集表现差。解决方法有增加数据、正则化、早停法、简化模型等。3.简述卷积神经网络的主要结构。主要结构有输入层、卷积层（提取特征）、池化层（降维）、全连接层（分类决策），还可能有激活层、归一化层等。4.自然语言处理中分词的作用是什么？分词将连续文本切分成有意义的词语单元，便于后续处理，如词性标注、句法分析、语义理解等，提高自然语言处理任务的准确性。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论人工智能在医疗领域的应用及可能面临的挑战。应用有疾病诊断、医学影像分析等。挑战包括数据隐私和安全、算法可靠性和解释性、与医疗流程融合、医疗人员接受度等。2.分析深度学习框架TensorFlow和PyTorch的优缺点。TensorFlow优点是生态丰富、部署方便，缺点是灵活性稍差；PyTorch优点是动态图灵活、易上手，缺点是部署工具相对少。3.探讨强化学习在自动驾驶中的应用和难点。应用于路径规划、决策控制等。难点有环境复杂难建模、数据收集成本高、安全性验证难、奖励设计难等。4.谈谈数据质量对机器学习模型的影响。数据质量差会导致模型学习到错误模式，降低准确性和泛化能力。高质量数据能让模型更好学习规律，提高性能和可靠性。答案单项选择题答案1.C2.C3.D4.D5.A6.D7.A8.C9.B10.A多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.