蚂蚁科技集团人工智能工程师岗位笔试题目含笔试技巧之一.docx

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人工智能工程师岗位笔试题目(精选)

以下是一些蚂蚁科技集团股份有限公司的人工智能工程师岗位的笔试题目:

选择题/问答题:

1.下列哪个深度学习模型是监督学习模型?

A.K-近邻算法

B.支持向量机

C.决策树

D.K-均值聚类

答案:B

2.在神经网络中,什么是反向传播?

A.它是一种训练神经网络的方法

B.它是一种优化神经网络的方法

C.它是一种建立神经网络的方法

D.它是一种评估神经网络性能的方法

答案:A

3.以下哪个算法常用于图像分类?

A.K-均值聚类

B.支持向量机

C.决策树

D.Apriori

答案:B

4.在深度学习中,什么是过拟合?

A.模型在训练集上表现很差

B.模型在测试集上表现很差

C.模型过于复杂,导致在新的数据上表现不佳

D.模型没有足够的参数来处理新的数据

答案:C

5.下列哪个是监督学习?

A.K-近邻算法

B.支持向量机

C.决策树

D.K-均值聚类

答案:A

6.在神经网络中,什么是梯度下降?

A.一个优化算法,用于非常小化神经网络的损失函数

B.一个建立算法,用于建立神经网络的架构

C.一个评估算法,用于评估神经网络的性能

D.一个训练算法,用于训练神经网络的权重和偏差

答案:A

7.下列哪个是集成学习?

A.K-近邻算法

B.支持向量机

C.随机森林

D.K-均值聚类

答案:C

8.在机器学习中,什么是特征选择?

A.选择非常优的机器学习算法的过程

B.选择非常有代表性的特征的过程

C.用机器学习算法预测新数据的过程

D.调整机器学习模型参数的过程

答案:B

9.下列哪个是支持向量机(SVM)?

A.它是一种通过找到一个超平面来分割两类数据点的非常优化方法,该超平面非常大化这两类数据点之间的距离。

B.它是一种常用于回归分析的机器学习算法。

C.它是一种常用于分类的机器学习算法。

D.它是一种常用于聚类的机器学习算法。

答案:C

10.下列哪个是过拟合?

A.当模型在新数据上表现很差时

B.当模型在训练数据上表现很差时

C.当模型在测试数据上表现很差时

D.当模型过于复杂时,比如拥有太多的参数时

答案:D

问答题:

1.请解释什么是人工智能和机器学习,并描述它们之间的关系。

2.请解释什么是深度学习,并给出一些常见的深度学习模型。

3.请解释什么是集成学习,并给出一些常见的集成学习算法。

4.请解释什么是特征工程,并列举一些常见的特征工程技巧。

5.请解释什么是过拟合和欠拟合,并给出一些防止过拟合和欠拟合的方法。

企事业单位招聘笔试的题目类型和技巧

在人才激烈竞争的当今社会,企业为了获取所需人才,会通过各种途径对求职者进行考核,而笔试就是其中一种非常普遍的途径。本文将详细介绍企业招聘环节笔试的类型及答题技巧。

一、笔试的类型

专业知识考试

这类笔试主要针对技术性和专业性较强的职位,例如工程师、会计、医生等。这类考试主要测试的是求职者对本岗位专业知识的掌握程度,如对特定的程序语言、设计理念、会计规则、医疗常识等的理解与应用。

综合素质测试

许多企业为了考察求职者的综合素质,会进行包括逻辑推理、数学计算、数据分析等在内的综合素质测试。这类测试既测试求职者的基本素质,又考察其解决问题的能力和思维途径。

心理测试

部分企业会运用心理测试来评估求职者的性格特点、职业倾向等。心理测试通常包括性格测试、价值观测试和压力应对测试等。

情境模拟

情境模拟是一种常见的面试形式,通常包括案例分析、问题解决、角色扮演等。企业通过这种途径来模拟实际工作场景,考察求职者在特定情境下的反应和应对能力。

二、答题技巧

专业知识考试

(1)复习准备:对专业知识进行系统的学习,阅读相关的教材和资料,对不懂的问题进行深入研究。

(2)练习:通过做大量的习题来加深理解和记忆,对经常出现的考点要特别注意。

(3)答题策略:时间管理是关键,遇到困难题目不要纠缠,先做容易的题目,再回过头来解决难题。

综合素质测试

(1)日常积累:综合素质测试考察的是一个人基本的思维能力和知识结构,因此日常的积累非常重要。这包括阅读、写作、数学等。

(2)做题技巧:合理安排时间,先做自己擅长的部分,再做不太熟悉的部分。对于数学和逻辑推理等题目,要善于使用排除法、假设法等解题技巧。

(3)审题认真:这类题目往往信息量大且复杂,所以一定要认真审题,理解题意后再作答。

心理测试

(1)真实回答:心理测试的目的是了解求职者的真实性格和想法,所以应该根据实际情况回答问题,不要为了追求高分而做出不真实的回答。

(2)注意引导:有些心理测试会对你的价值观和态度进行引导性的提问,这时你需要明确自己的立场,不要被引

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