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圣普倫人工智能訓(xùn)練營畢業(yè)的同學(xué)們,接下來要去往各個公司,面試人工智能相關(guān)崗位了,有的同學(xué)雖然已經(jīng)學(xué)得一身的人工智能本領(lǐng),但是對于面試還有一些生疏。為了幫助大家順利通過面試,拿到心儀的offer,圣普倫整理了10個常見的AI面試題。

1. 人工智能的常見用途和應(yīng)用有哪些?

面對這個問題,你需要回答人工智能的常見用途,比如人臉識別、智能推薦、自動駕駛……此外,還需要大篇幅從你面試的企業(yè)業(yè)務(wù)與性質(zhì)出發(fā),比如你面試零售公司,那么你需要思考AI對零售公司的幫助有哪些?

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2. 什么是智能代理,它們?nèi)绾卧谌斯ぶ悄苤惺褂茫?/h1>

智能代理使用傳感器了解正在發(fā)生的事情,然后使用執(zhí)行器來執(zhí)行它們的任務(wù)。任務(wù)可以是簡單的也可以是復(fù)雜的,智能代理還可以通過編程來更好地完成他們的工作。

3. 什么是 Tensorflow,它的用途是什么?

如果這道題你答不上來,那你的面試100%失敗。TensorFlow是一個開源軟件庫,最初由 Google Brain 團隊開發(fā),用于機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究以及數(shù)據(jù)流編程。在TensorFlow的幫助下,將某些 AI 功能構(gòu)建到應(yīng)用程序中變得更加容易,包括自然語言處理和語音識別。

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4. 什么是機器學(xué)習(xí),它與人工智能有什么關(guān)系?

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集。指的是,機器將隨著時間的推移“不斷學(xué)習(xí)”,并且在不斷學(xué)習(xí)的過程中越變越強,它自己就能迭代升級,不需要人類不斷地輸入?yún)?shù)。機器學(xué)習(xí)是人工智能的實際應(yīng)用。

5. 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它們與 AI 有什么關(guān)系?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類機器學(xué)習(xí)算法。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小結(jié)構(gòu),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在它們之間傳遞數(shù)據(jù),由于網(wǎng)絡(luò)是相互連接的,因此可以更高效地處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

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6. 什么是深度學(xué)習(xí),它與人工智能有什么關(guān)系?

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集。它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以處理數(shù)據(jù),使軟件能夠通過接觸這些海量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練自己執(zhí)行語音和圖像識別等任務(wù),從而不斷提高識別和處理信息的能力. 堆疊在每個任務(wù)之上,用于幫助深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

7. 為什么圖像識別是 AI 的關(guān)鍵功能?

視覺是人類重要的感官功能,人眼看到的信息傳遞到大腦,再由大腦分析并做出決策。人工智能旨在模仿人類大腦,它同樣需要一雙眼睛,即需要圖像識別功能來為它傳輸信息。

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8. 什么是自動編程?

自動編程是指程序應(yīng)該做什么,然后讓人工智能系統(tǒng)自己“編寫”程序,無需依靠人類。

9. 什么是貝葉斯網(wǎng)絡(luò),它與 AI 有什么關(guān)系?

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian network),又稱信念網(wǎng)絡(luò)(belief network)或是有向無環(huán)圖模型(directed acyclic graphical model),是一種概率圖型模型,是一組變量之間概率關(guān)系的圖形模型,它主要作用是模仿人腦處理變量,它讓人工智能變得更加靈活,而不是像機器一樣死腦筋。

10. 什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)?

機器學(xué)習(xí)如果按照訓(xùn)練樣本標(biāo)簽的有無可以分為以下兩種常用方法。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)。

以機器學(xué)習(xí)中的分類(classification)來說,輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有特征(feature),有標(biāo)簽(label)。在分類過程中,如果所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)都有標(biāo)簽,則為有監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)。如果數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽,顯然就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)了,也即聚類(clustering)。

監(jiān)督學(xué)習(xí),就是通過已有的訓(xùn)練樣本(即已知數(shù)據(jù)以及其對應(yīng)的輸出)去訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型(這個模型屬于某個函數(shù)的集合,最優(yōu)則表示在某個評價準(zhǔn)則下是最佳的),再利用這個模型將所有的輸入映射為相應(yīng)的輸出,對輸出進行簡單的判斷從而實現(xiàn)分類的目的,也就具有了對未知數(shù)據(jù)進行分類的能力。典型的例子就是KNN、SVM

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希望以上的面試問題能夠幫助大家拿到心儀的offer,如果在看這篇文章的你也計劃在人工智能領(lǐng)域發(fā)展,simplilearn圣普倫的AI機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營歡迎你的加入,課程包括58小時的應(yīng)用學(xué)習(xí)、互動實驗室、4個實踐項目和指導(dǎo),通過圣普倫機器學(xué)習(xí)認(rèn)證培訓(xùn),你將會掌握機器學(xué)習(xí)認(rèn)證考試所需的機器學(xué)習(xí)知識,比如數(shù)據(jù)預(yù)處理、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)、時間序列建模、回歸以及文本挖掘等。

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