2026年校招：AI工程师试题及答案

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单项选择题（每题2分）

1.以下哪种算法不属于深度学习算法（）

A.KNN

B.CNN

C.RNN

D.GAN

2.人工智能中常用的损失函数不包括（）

A.均方误差

B.交叉熵

C.梯度下降

D.Hinge损失

3.强化学习中，智能体与环境交互的对象为（）

A.样本

B.奖励和状态

C.标签

D.模型参数

4.可以用于图像特征提取的是（）

A.SVM

B.PCA

C.ResNet

D.k-Means

5.在自然语言处理中，用于处理序列数据的模型是（）

A.DenseNet

B.LSTM

C.GBDT

D.RF

6.以下哪个不是数据预处理的步骤（）

A.归一化

B.特征提取

C.模型训练

D.缺失值处理

7.神经网络中，激活函数的作用是（）

A.减少训练时间

B.增加模型的非线性

C.提高准确率

D.降低复杂度

8.以下哪种方式用于评估模型的泛化能力（）

A.交叉验证

B.随机森林

C.混淆矩阵

D.梯度下降

9.机器学习中，过拟合的表现是（）

A.训练误差大，测试误差大

B.训练误差小，测试误差大

C.训练误差大，测试误差小

D.训练误差小，测试误差小

10.深度学习中常用的优化器是（）

A.牛顿法

B.Adam

C.拉格朗日法

D.斐波那契法

多项选择题（每题2分）

1.以下属于计算机视觉任务的有（）

A.图像分类

B.目标检测

C.语义分割

D.语音识别

2.常见的机器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

3.以下哪些是数据增强的方法（）

A.旋转

B.翻转

C.裁剪

D.加噪声

4.深度学习框架有（）

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Scikit-learn

D.Keras

5.自然语言处理的应用场景包括（）

A.机器翻译

B.情感分析

C.语音合成

D.图像生成

6.强化学习的要素有（）

A.智能体

B.环境

C.动作

D.奖励

7.以下关于神经网络的说法正确的有（）

A.可以处理非线性问题

B.层数越多越好

C.神经元数量越多越好

D.可用于分类和回归任务

8.数据清洗的操作包括（）

A.去除重复值

B.处理异常值

C.填充缺失值

D.特征选择

9.以下哪些算法可用于聚类分析（）

A.k-Means

B.DBSCAN

C.SVM

D.层次聚类

10.模型调优的方法有（）

A.调整超参数

B.增加数据量

C.更换模型结构

D.数据增强

判断题（每题2分）

1.深度学习就是机器学习。（）

2.所有的机器学习模型都需要进行特征工程。（）

3.梯度下降一定能找到全局最优解。（）

4.CNN主要用于处理序列数据。（）

5.过拟合是因为模型复杂度太低导致的。（）

6.强化学习中的奖励信号一定是正的。（）

7.数据归一化能提高模型的训练速度。（）

8.决策树不能用于回归问题。（）

9.一个好的机器学习模型不需要进行评估。（）

10.所有深度学习模型都需大量标注数据。（）

简答题（每题5分）

1.简述过拟合和欠拟合的区别。

过拟合是模型在训练数据上表现好，但在测试数据上表现差，模型学习到了噪声；欠拟合则是模型在训练和测试数据上表现都不好，未能捕捉数据规律。

2.说明梯度下降法的原理。

梯度下降法是一种优化算法，通过沿着目标函数负梯度方向迭代更新模型参数，使目标函数值不断减小，逐步找到局部或全局最优解。

3.列举三种常用的机器学习算法。

常用的机器学习算法有决策树、SVM、朴素贝叶斯。决策树可用于分类和回归；SVM适用于分类和回归，能有效处理高维数据；朴素贝叶斯可高效进行分类，计算简单。

4.简述数据预处理的重要性。

数据预处理能提高数据质量，去除噪声和异常值，统一数据格式和范围，便于模型处理。还能减少冗余信息，提高训练效率，增强模型泛化能力。

论述题（每题5分）

1.论述人工智能在医疗领域的应用及挑战。

应用：辅助诊断疾病、医学影像分析、药物研发。挑战：数据隐私安全难保障，数据质量参差不齐；模型可解释性差，影响医生信任；技术落地需与医疗流程适配，且监管政策不完善。

2.阐述深度学习模型的优缺点。

优点：能自动提取复杂特征，在图像、语音处理等领域表现优异；可处理大规模数据。缺点：需要大量数据和计算资源；模型可解释性差；训练时间长，调参复杂。

3.讨论如何提高模型的泛化能力。

可从数据、模型和训练三方面着手。数据上，增加数据多样性和规模，进行数据增强；模型方面，选择合适复杂度的模型，采用正则化方法；训练时用交叉验证，避免过拟合。

4.谈谈对强化学习的理解及应用场景。

强化学习是智能体通过与环境交互，根据奖励信号学习最优策略。应用场景有机器人控制、自动驾驶、游戏等，可让智能体在动态环境中自主学习决策。

答案

#单项选择题答案

1.A

2.C

3.B

4.C

5.B

6.C

7.B

8.A

9.B

10.B

#多项选择