2026年校招：AI工程师笔试题及答案

2026年校招：AI工程师笔试题及答案本文档通过对本行业近年考试真题系统梳理，精选汇总高频出现的核心笔试题、面试题，附详细解析与标准答案，覆盖笔试面试全考点重难点，助您高效刷题、精准提分，顺利通过考核，收到心仪offer。

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.人工智能中的强化学习主要基于()

A.监督学习

B.无监督学习

C.奖励机制

D.聚类分析

3.下列哪个库常用于Python的深度学习开发()

A.NumPy

B.Pandas

C.TensorFlow

D.Matplotlib

4.过拟合是指模型()

A.在训练集和测试集上表现都差

B.在训练集上表现好，测试集上表现差

C.在训练集上表现差，测试集上表现好

D.在训练集和测试集上表现都好

5.决策树的划分依据通常是()

A.信息增益

B.欧氏距离

C.曼哈顿距离

D.余弦相似度

6.在神经网络中，激活函数的作用是()

A.增加模型复杂度

B.引入非线性因素

C.减少计算量

D.提高收敛速度

7.以下哪个不是常见的图像分类数据集()

A.MNIST

B.CIFAR-10

C.ImageNet

D.Iris

8.梯度下降法的目的是()

A.计算梯度

B.找到函数的最大值

C.找到函数的最小值

D.计算导数

9.支持向量机（SVM）的核心思想是()

A.最大化分类间隔

B.最小化分类误差

C.聚类分析

D.降维处理

10.在自然语言处理中，词嵌入的作用是()

A.文本分类

B.将词转换为向量

C.词性标注

D.文本生成

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于无监督学习算法的有()

A.主成分分析

B.层次聚类

C.随机森林

D.高斯混合模型

2.深度学习中的优化算法有()

A.随机梯度下降

B.Adagrad

C.Adam

D.牛顿法

3.卷积神经网络的主要组成部分有()

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.循环层

4.常见的自然语言处理任务有()

A.机器翻译

B.情感分析

C.图像识别

D.文本摘要

5.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.神经元越多越好

D.可通过反向传播算法进行训练

6.数据预处理的常见方法包括()

A.归一化

B.标准化

C.缺失值处理

D.特征编码

7.强化学习中的重要概念有()

A.状态

B.动作

C.奖励

D.策略

8.以下哪些是机器学习模型评估指标()

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.均方误差

9.循环神经网络的变体有()

A.LSTM

B.GRU

C.CNN

D.RBF

10.在处理高维数据时，常用的降维方法有()

A.主成分分析

B.线性判别分析

C.奇异值分解

D.聚类分析

判断题（每题2分，共10题）

1.监督学习需要有标签的数据进行训练。()

2.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。()

3.过拟合是因为模型过于简单。()

4.卷积操作可以自动提取图像的特征。()

5.强化学习中，奖励值总是正的。()

6.所有数据都需要进行归一化处理。()

7.神经网络的激活函数必须是线性的。()

8.随机森林是由多个决策树组成的。()

9.词嵌入可以捕捉词与词之间的语义关系。()

10.支持向量机只能处理二分类问题。()

简答题（每题5分，共4题）

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，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、调整参数等。

2.简述卷积神经网络中池化层的作用。

池化层可降低数据维度，减少计算量，增强模型对特征的鲁棒性，还能一定程度上防止过拟合，保留主要特征信息。

3.什么是强化学习中的策略？

策略是智能体在每个状态下选择动作的规则，可分为确定性策略和随机性策略，目标是最大化长期累积奖励。

4.简述自然语言处理中分词的作用。

分词将连续文本拆分成有意义的词语，便于后续处理，如词性标注、语义分析等，是自然语言理解的基础步骤。

论述题（每题5分，共4题）

1.论述深度学习在图像识别领域的应用及优势。

深度学习在图像识别中应用广泛，如安防、医疗等。优势在于能自动从大量图像中学习特征，避免手动设计特征，模型精度高，能处理复杂场景，泛化能力强。

2.论述机器学习模型评估的重要性及常用评估指标。

评估可了解模型性能，指导改进。常用指标有准确率、召回率、F1值用于分类，均方误差、平均绝对误差用于回归，不同指标从不同角度衡量模型好坏。

3.论述数据预处理在机器学习中的重要性及主要方法。

重要性在于提高数据质量，提升模型性能。主要方法有归一化、标准化使数据在合理范围；缺失值处理保证数据完整性；特征编码将非数值特征转化为数值。

4.论述强化学习与监督学习、无监督学习的区别。

监督学习有标签数据，学习输入输出映射；无监督学习无标签，发现数据内在结构；强化学习通过与环境交互获奖励，学习最优策略，目标是最大化长期累积奖励。

答案

#单项选择题答案

1.A

2.C

3.C

4.B

5.A

6.B

7.D

8.C

9.A

10.B

#多项选择题答案

1.ABD