武田ai面試題目及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.AI中常用的深度學習框架不包括（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Excel答案：C2.以下哪種算法屬于無監督學習（）A.決策樹B.聚類C.邏輯回歸答案：B3.圖像識別中常用的特征提取方法是（）A.SVMB.CNNC.KNN答案：B4.AI技術中，用于處理序列數據的模型是（）A.循環神經網絡B.前饋神經網絡C.卷積神經網絡答案：A5.梯度下降算法的目的是（）A.增大損失函數值B.減小損失函數值C.保持損失函數值不變答案：B6.以下不屬于自然語言處理任務的是（）A.語音識別B.文本分類C.圖像生成答案：C7.哪種數據結構常用于圖算法（）A.隊列B.棧C.鄰接表答案：C8.過擬合會導致模型（）A.在訓練集上表現差B.在測試集上表現差C.在訓練集和測試集上表現都好答案：B9.以下哪個是AI中的優化器（）A.ReLUB.AdamC.Softmax答案：B10.生成對抗網絡由（）組成A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.輸入層和輸出層答案：A多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于機器學習算法的有（）A.支持向量機B.隨機森林C.主成分分析答案：ABC2.深度學習模型訓練過程中可能用到的技術有（）A.數據增強B.正則化C.模型融合答案：ABC3.自然語言處理中常用的技術有（）A.詞法分析B.句法分析C.情感分析答案：ABC4.以下哪些屬于監督學習算法（）A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.DBSCAN答案：AB5.評估分類模型的指標有（）A.準確率B.召回率C.F1值答案：ABC6.計算機視覺領域的應用包括（）A.人臉識別B.目標檢測C.視頻監控答案：ABC7.神經網絡中的激活函數有（）A.sigmoidB.tanhC.LeakyReLU答案：ABC8.數據預處理步驟通常包含（）A.數據清洗B.數據標準化C.數據采樣答案：ABC9.以下關于強化學習的說法正確的有（）A.有獎勵機制B.智能體與環境交互C.基于策略學習答案：ABC10.AI開發中常用的編程語言有（）A.PythonB.JavaC.C++答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.無監督學習不需要標記數據。（）答案：對2.深度學習模型一定比傳統機器學習模型效果好。（）答案：錯3.邏輯回歸是一種分類算法。（）答案：對4.卷積神經網絡主要用于處理圖像數據。（）答案：對5.模型訓練時，學習率越大越好。（）答案：錯6.決策樹可以處理數值型和分類型數據。（）答案：對7.生成對抗網絡只能生成圖像。（）答案：錯8.主成分分析是一種降維技術。（）答案：對9.隨機森林是基于決策樹的集成學習算法。（）答案：對10.自然語言處理中詞袋模型考慮詞的順序。（）答案：錯簡答題（每題5分，共4題）1.簡述監督學習和無監督學習的區別。答案：監督學習有標記數據，通過已標記樣本學習輸入與輸出關系來預測未知；無監督學習只有輸入數據，旨在發現數據中的結構和規律，如聚類。2.什么是梯度消失問題？答案：在神經網絡反向傳播中，梯度在從輸出層向輸入層傳遞時不斷減小，導致靠近輸入層的神經元權重更新緩慢甚至難以更新，使模型訓練困難。3.簡述數據增強的作用。答案：增加數據的多樣性和數量，擴充數據集。提升模型的泛化能力，防止模型過擬合，讓模型在不同數據特征下都能學習到有效信息。4.解釋一下交叉驗證的原理。答案：將數據集劃分成多個子集，每次用其中一個子集作測試集，其余作訓練集，多次循環，綜合多次結果評估模型性能，以減少因數據劃分導致的評估偏差。討論題（每題5分，共4題）1.討論AI在醫療領域的應用及面臨的挑戰。答案：應用有疾病診斷輔助、醫學影像分析等。挑戰在于數據隱私保護，醫療數據敏感；模型解釋性不足，醫生難信任；以及醫療責任界定難，出問題難分責。2.如何選擇合適的機器學習算法解決實際問題？答案：先分析數據特點，如規模、類型、有無標記等。再看問題類型，是分類、回歸還是聚類。參考以往類似問題經驗，通過實驗對比不同算法性能，選擇最適合的。3.談談深度學習模型可解釋性的重要性。答案：重要性在于，在關鍵領域如醫療、金融，可解釋性讓使用者理解模型決策依據，增強信任。能發現模型缺陷，利于改進優化，避免因不可解釋