2026年校招：AI工程师真题及答案

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单项选择题（每题2分，共20分）

1.深度学习中常用的激活函数ReLU是指()

A.Sigmoid函数

B.线性整流函数

C.Tanh函数

D.Softmax函数

2.以下哪种算法不属于强化学习算法()

A.Q-learning

B.SVM

C.DQN

D.A3C

3.卷积神经网络（CNN）中卷积层的主要作用是()

A.降维

B.特征提取

C.池化

D.分类

4.以下哪个是常用的Python深度学习框架()

A.Numpy

B.Scikit-learn

C.TensorFlow

D.Pandas

5.决策树中，信息增益是用来()

A.选择最优划分属性

B.计算节点的纯度

C.剪枝

D.调整树的深度

6.在K近邻算法中，K值的选择()

A.越大越好

B.越小越好

C.需要根据具体情况调整

D.与结果无关

7.主成分分析（PCA）的主要目的是()

A.数据分类

B.数据降维

C.数据聚类

D.数据预测

8.以下哪种归一化方法属于非线性归一化()

A.Min-Max归一化

B.Z-score归一化

C.对数变换归一化

D.小数定标归一化

9.RNN（循环神经网络）适合处理()

A.图像数据

B.结构化表格数据

C.序列数据

D.非结构化文本数据

10.以下哪个指标常用于评估分类模型的性能()

A.MeanSquaredError

B.R-squared

C.Accuracy

D.MeanAbsoluteError

多项选择题（每题2分，共20分）

1.以下属于无监督学习算法的有()

A.K-means聚类

B.线性回归

C.主成分分析

D.决策树

2.深度学习中优化器的作用有()

A.计算损失函数

B.调整模型参数

C.加速模型收敛

D.防止过拟合

3.以下哪些属于自然语言处理任务()

A.文本分类

B.机器翻译

C.图像识别

D.语音识别

4.神经网络中防止过拟合的方法有()

A.增加训练数据

B.正则化

C.提前停止训练

D.减少模型层数

5.常用的数据预处理步骤有()

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据归一化

D.数据编码

6.以下关于支持向量机（SVM）的说法正确的有()

A.可以处理线性可分问题

B.可以处理线性不可分问题

C.核函数用于将低维数据映射到高维空间

D.只能用于分类任务

7.以下哪些是强化学习中的重要概念()

A.状态

B.动作

C.奖励

D.策略

8.在深度学习中，常用的损失函数有()

A.均方误差损失

B.交叉熵损失

C.Huber损失

D.绝对值损失

9.以下属于深度学习模型结构的有()

A.全连接层

B.卷积层

C.池化层

D.循环层

10.以下哪些是评估回归模型的指标()

A.均方误差

B.决定系数

C.平均绝对误差

D.准确率

判断题（每题2分，共20分）

1.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。()

2.过拟合是指模型在训练集和测试集上的表现都很差。()

3.梯度下降法是一种常用的优化算法，用于寻找函数的最小值。()

4.逻辑回归只能处理二分类问题。()

5.随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型。()

6.数据归一化可以提高模型的训练速度和稳定性。()

7.卷积层的参数数量与输入图像的大小无关。()

8.强化学习中，智能体的目标是最大化累计奖励。()

9.K-means聚类算法的结果是唯一的。()

10.主成分分析得到的主成分是相互正交的。()

简答题（每题5分，共20分）

1.简述什么是过拟合和欠拟合，以及如何解决？

过拟合是模型对训练数据拟合过度，在测试集表现差；欠拟合是对训练数据拟合不足。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、调整特征等。

2.简述卷积神经网络（CNN）的主要组成部分及其作用。

主要组成部分有卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于特征提取，池化层降维减少参数，全连接层用于分类。

3.简述梯度下降法的基本原理。

梯度下降法是一种优化算法，通过不断沿着目标函数的负梯度方向更新参数，逐步找到使目标函数最小的参数值。

4.简述K-means聚类算法的基本步骤。

先随机初始化K个聚类中心，然后将数据点分配到最近的中心，再更新聚类中心，重复此过程直到中心不再变化。

论述题（每题5分，共20分）

1.论述深度学习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。挑战在于数据隐私保护难、标注数据获取成本高、模型可解释性差等。

2.论述强化学习与监督学习的区别。

监督学习有输入输出标签对，模型学习映射关系；强化学习无明确标签，智能体通过与环境交互获奖励，目标是最大化累计奖励。

3.论述如何评估一个机器学习模型的性能。

可从不同任务类型评估，分类用准确率、召回率等；回归用均方误差等。还需考虑模型复杂度、训练时间、鲁棒性等。

4.论述数据预处理在机器学习中的重要性。

数据预处理可清洗噪声数据、统一数据格式、进行特征选择和归一化，提高数据质量，提升模型训练效果、稳定性和效率。

答案

#单项选择题

1.B

2.B

3.B

4.C

5.A

6.C

7.B

8.C

9.C

10.C

#多项选择题

1