（2025校招）人工智能工程师笔试编程题及答案.doc
（2025校招）人工智能工程师笔试编程题及答案
一、单项选择题（每题2分，共10题）
1.在Python中，以下哪个数据结构是可变的？
A.元组
B.字符串
C.列表
D.集合
答案：C
2.人工智能中的神经网络灵感来源于？
A.计算机网络
B.生物神经元网络
C.社交网络
D.电力网络
答案：B
3.以下哪种算法常用于图像识别？
A.K-均值算法
B.决策树算法
C.卷积神经网络算法
D.线性回归算法
答案：C
4.在深度学习中，反向传播算法主要用于？
A.数据预处理
B.模型初始化
C.计算梯度以更新权重
D.数据可视化
答案：C
5.以下哪种编程语言在人工智能领域应用广泛且有丰富的机器学习库？
A.Java
B.C++
C.Python
D.Ruby
答案：C
6.人工智能中，监督学习的标记数据是指？
A.没有类别标签的数据
B.有输入但无输出的数据
C.既有输入又有输出（类别标签）的数据
D.随机生成的数据
答案：C
7.在人工智能模型评估中，准确率是指？
A.预测正确的样本数占预测出来的样本数的比例
B.预测正确的样本数占总样本数的比例
C.预测错误的样本数占总样本数的比例
D.预测错误的样本数占预测出来的样本数的比例
答案：B
8.以下哪个不是人工智能的应用领域？
A.自然语言处理
B.医疗诊断
C.手工编织
D.自动驾驶
答案：C
9.对于线性回归模型y=wx+b，其中w表示？
A.截距
B.误差
C.斜率
D.随机变量
答案：C
10.在人工智能中，过拟合是指？
A.模型在训练数据上表现差，在测试数据上表现好
B.模型在训练数据和测试数据上表现都好
C.模型在训练数据上表现好，在测试数据上表现差
D.模型在训练数据和测试数据上表现都差
答案：C
二、多项选择题（每题2分，共10题）
1.以下哪些是人工智能的主要分支？
A.机器学习
B.计算机视觉
C.语音识别
D.机器人学
答案：ABCD
2.深度学习框架包括以下哪些？
A.TensorFlow
B.PyTorch
C.Keras
D.Scikit-learn
答案：ABC
3.在数据预处理中，常用的操作有？
A.数据归一化
B.缺失值处理
C.数据编码
D.数据加密
答案：ABC
4.以下哪些是评估分类模型性能的指标？
A.召回率
B.F1值
C.均方误差
D.混淆矩阵
答案：ABD
5.人工智能中的无监督学习算法有？
A.主成分分析
B.层次聚类
C.逻辑回归
D.支持向量机
答案：AB
6.以下哪些因素可能导致神经网络训练效果不佳？
A.学习率过大
B.训练数据过少
C.模型结构过于复杂
D.没有使用优化算法
答案：ABCD
7.在自然语言处理中，以下哪些是常见的任务？
A.词性标注
B.机器翻译
C.文本分类
D.图像字幕生成
答案：ABC
8.以下哪些技术可用于提高模型的泛化能力？
A.正则化
B.增加训练数据量
C.早停法
D.调整模型结构
答案：ABCD
9.以下哪些是人工智能在医疗领域的应用？
A.疾病诊断
B.药物研发
C.医疗影像分析
D.医院管理
答案：ABC
10.以下哪些属于强化学习的要素？
A.环境
B.智能体
C.奖励
D.策略
答案：ABCD
三、判断题（每题2分，共10题）
1.人工智能就是机器学习。（错）
2.所有的人工智能模型都需要大量的数据进行训练。（错）
3.神经网络中的神经元只能有一个输入和一个输出。（错）
4.在监督学习中，训练集和测试集必须有相同的分布。（对）
5.决策树算法属于无监督学习算法。（错）
6.深度学习中的隐藏层越多，模型效果一定越好。（错）
7.人工智能可以完全替代人类医生进行疾病诊断。（错）
8.图像识别中，特征提取是非常重要的一步。（对）
9.强化学习中智能体的目标是最大化奖励。（对）
10.一个好的人工智能模型不需要进行优化。（错）
四、简答题（每题5分，共4题）
1.简述人工智能中监督学习和无监督学习的区别。
答案：监督学习使用标记数据（有输入和对应的输出）进行模型训练，目标是学习输入到输出的映射关系；无监督学习使用未标记数据，旨在发现数据中的结构、模式等，如聚类、降维等操作。
2.说明神经网络中激活函数的作用。
答案：激活函数给神经元引入非线性因素。如果没有激活函数，神经网络将只能表示线性关系，激活函数能够让神经网络处理更复杂的非线性问题。
3.简要介绍一下数据归一化在人工智能中的作用。
答案：数据归一化可以加快模型收敛速度，提升模型训练效率。它将