人工智能岗位面试题

说明：本套面试题适用于人工智能相关岗位（算法工程师、AI开发工程师、机器学习工程师等），涵盖基础理论、技术实操、项目经验、综合素养四大模块，可根据岗位侧重点（如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等）调整提问深度与方向。

一、基础理论模块（考察核心知识储备）

请解释机器学习、深度学习、人工智能三者的关系与区别。
简述监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习的核心定义及典型应用场景。
什么是过拟合？如何判断和解决过拟合问题？（至少列举3种解决方法）
解释梯度下降法的原理，以及随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）的区别与适用场景。
请说明交叉熵损失函数的作用，为什么在分类任务中常使用交叉熵而非均方误差？
简述卷积神经网络（CNN）的核心结构（卷积层、池化层、全连接层）及各自作用，举例说明CNN在计算机视觉领域的典型应用。
什么是循环神经网络（RNN）？LSTM和GRU是如何解决RNN的梯度消失/梯度爆炸问题的？
解释Transformer模型的核心机制（自注意力机制、多头注意力、位置编码），为什么Transformer比RNN更适合处理长序列数据？
简述贝叶斯定理，以及其在机器学习中的应用场景（举例说明）。
什么是正则化？L1正则化和L2正则化的区别是什么，分别会产生什么效果？

二、技术实操模块（考察工程落地能力）

常用的机器学习框架有哪些（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore等）？请说明你最熟悉的框架的核心优势，以及在实际项目中如何选择框架？
用Python实现一个简单的线性回归模型（要求手动实现梯度下降过程，不直接调用框架封装函数）。
如何对数据进行预处理？请说明缺失值、异常值、重复值的常见处理方法，以及特征归一化/标准化的作用和实现方式。
在深度学习模型训练过程中，如果出现训练loss不下降、验证集准确率波动大等问题，你会从哪些方面排查？
简述模型评估的常用指标（准确率、精确率、召回率、F1值、AUC-ROC等），说明在什么场景下需要重点关注召回率，什么场景下关注精确率？
如何实现模型的轻量化部署？请说明模型量化、剪枝、知识蒸馏的核心思想，以及你接触过的部署工具（如TensorRT、ONNX、MNN等）。
在自然语言处理任务中，如何对文本数据进行特征工程？从传统的TF-IDF、Word2Vec到预训练模型（BERT、GPT等），文本表示方法的演进逻辑是什么？
请描述一个你用深度学习框架实现的图像分类任务流程，包括数据准备、模型搭建、训练优化、评估部署等环节。
如何处理大规模数据集的训练问题？请说明数据并行、模型并行的核心思想，以及在PyTorch/TensorFlow中如何实现分布式训练。
简述异常检测的常用方法（基于统计、聚类、深度学习等），并举例说明其在工业质检、金融风控等场景的应用。

三、项目经验模块（考察实战落地与问题解决能力）

请详细介绍一个你参与过的人工智能相关项目（包括项目背景、你的职责、核心技术方案、遇到的难点及解决方案、项目成果）。
在你的项目中，如何进行模型选型？请说明你是根据哪些因素（数据量、任务难度、部署环境、实时性要求等）选择合适的模型架构的。
项目中如果遇到数据量不足的问题，你是如何解决的？（至少列举3种数据增强方法，并说明适用场景）
在模型部署阶段，如何平衡模型性能（准确率）和部署效率（速度、资源占用）？请结合你的项目经验说明。
如果你的项目上线后，模型效果出现衰减（如推荐系统点击率下降、图像识别准确率降低），你会如何排查和解决？
在团队协作开发中，你如何与产品、工程等其他角色配合？请举例说明你在项目中如何推进技术方案落地。
你在项目中是否使用过预训练模型？请说明预训练模型的微调（Fine-tuning）方法，以及如何根据任务需求调整模型结构。
请描述一个你在项目中遇到的最具挑战性的技术问题，你是如何分析并解决的？从这个问题中你学到了什么？

四、综合素养与发展规划模块（考察职业匹配度与成长潜力）

你为什么选择人工智能这个领域？平时通过哪些渠道学习新技术（如论文、博客、课程、开源项目等）？
请说说你对当前人工智能领域热门方向（如大模型、AIGC、自动驾驶、多模态学习等）的理解，以及你最感兴趣的方向是什么？
你认为作为一名人工智能工程师，最重要的能力是什么？你在这些能力上有哪些优势和不足？
未来3-5年的职业规划是什么？你希望在我们公司获得哪些成长和发展机会？
如何看待人工智能技术的伦理问题（如数据隐私、算法偏见、就业影响等）？
你是否有开源项目贡献经验？或者参与过技术竞赛？请说明你的收获。
当遇到一个你不熟悉的AI任务时，你的学习和解决问题的思路是什么？

五、岗位专项补充题（可根据具体岗位选择）

计算机视觉（CV）方向

简述目标检测算法的演进（从R-CNN系列到YOLO、SSD，再到Transformer-based方法），各算法的核心创新点是什么？
什么是图像分割？语义分割、实例分割、全景分割的区别是什么？常用的分割模型有哪些？
如何解决图像识别任务中的光照变化、姿态变化、遮挡等问题？

自然语言处理（NLP）方向

简述机器翻译的技术演进（从统计机器翻译到神经机器翻译，再到预训练模型翻译），Transformer在机器翻译中的优势是什么？
什么是命名实体识别（NER）？常用的实现方法有哪些？如何解决嵌套实体识别问题？
请解释prompt engineering（提示工程）的核心思想，以及在大模型应用中的作用。

推荐系统方向

简述推荐系统的核心架构（召回、排序、重排），各环节的作用和常用算法是什么？
如何解决推荐系统中的冷启动问题（用户冷启动、物品冷启动）？
什么是协同过滤？基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤的区别是什么，各自的优缺点？