數美時代ai演算法工程師筆試題

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書名：百面機器學習演算法工程師帶你去面試

豆瓣評分：8.6

作者:諸葛越/葫蘆娃

出版社:人民郵電出版社

出版年:2018-8-1

內容簡介：

人工智慧領域正在以超乎人們想像的速度發展，本書趕在人工智慧徹底佔領世界之前完成編寫，實屬萬幸。書中收錄了超過100道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於Hulu演算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發，不僅囊括了機器學習的基本知識 ，而且還包含了成為出眾演算法工程師的相關技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智慧領域的一顆熱忱之心，旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學習的熱愛，共繪人工智慧世界的宏偉藍圖。「不積跬步，無以至千里」，本書將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個演算法工程師必-備的知識體系；見神經網路、強化學習、生成對抗網路等新科研進展之微，知深度學習領域勝敗興衰之著；「博觀而約取，厚積而薄發」，在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智慧應用。

作者簡介：

諸葛越：現任Hulu公司全球研發副總裁，中國研發中心總經理。曾任Landscape Mobile 公司聯合創始人兼CEO，前雅虎北京全球研發中心產品總監， 微軟北京研發中心項目總經理，雅虎美國高級軟體架構師。諸葛越獲美國斯坦福大學的計算機碩士與博士，紐約州立大學石溪分校的應用數學碩士，曾就讀於清華大學計算機科學與技術系。諸葛越的研究結果獲多項專利，2005年獲美國計算機學會資料庫專業委員會十年z佳論文獎。

葫蘆娃：15位Hulu北京創新實驗室的人才。他們利用擅長的機器學習、深度學習等領域知識和演算法模型，建立了一套定製化的機AI平台，改變著推薦引擎、視頻編解碼、內容理解、廣告投放等多項與用戶息息相關的在線業務技術。

❷ 誰有海能達歷年的軟體演算法工程師的筆試和面試注重的是哪方面的只是么

參加面試一試，二面，三面自己感覺還是很不錯的，最後的時候確被莫名其妙的絕OFFER，
被拒絕之後我虛心請教自己那些方面做的不足，以便自己今後改正，人家不鳥敗陣之人；

下面我對說兩個方面的問題
1。我被刷夜就認了可是我們學院那麼的優秀的人怎麼也莫名其妙被據啊，包括學生主席面試的行銷的問題，難道說明我們不夠好呢，還是貴公司沒眼光
2。去面試的時候在酒店裡面竟然穿拖鞋，我感覺公司管理方面就不是很滿意
3。態度還不錯，既然很好的話為什麼不給一個失敗者一點建議，回都不回！

❸ 阿里巴巴 演算法工程師 筆試主要考哪些方面

（一）參加全科（四科）考試條件： 1、工程技術或工程經濟專業大專（含大專）以上學歷，按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業中級職務，並任職滿3年。 2、按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業高級職務。 3、1970年(含1970年)以前工程技術或工程經濟專業中專畢業，按照國家有關規定，取得工程技術或工程經濟專業中級職務，並任職滿3年。 （二）免試部分科目的條件： 對從事工程建設監理工作並同時具備下列四項條件的報考人員，可免試《建設工程合同管理》和《建設工程質量、投資、進度控制》兩科。 1、1970年（含1970年）以前工程技術或工程經濟專業中專（含中專）以上畢業； 2、按照國家有關規定,取得工程技術或工程經濟專業高級職務； 3、從事工程設計或工程施工管理工作滿15年； 4、從事監理工作滿1年。 （三）報考條件中，從事相關專業工作年限的計算截止到2005年年底。 考試科目、考試成績管理 --返回頂部-- 考試科目：考試設4個科目，具體是：《建設工程監理基本理論與相關法規》、《建設工程合同管理》、《建設工程質量、投資、進度控制》、《建設工程監理案例分析》。其中，《建設工程監理案例分析》為主觀題，在試卷上作答；其餘3科均為客觀題，在答題卡上作答。 成績管理：參加全部4個科目考試的人員，必須在連續兩個考試年度內通過全部科目考試；符合免試部分科目考試的人員，必須在一個考試年度內通過規定的兩個科目的考試，方可取得監理工程師執業資格證書。

❹ 計算機視覺演算法工程師筆試主要什麼內容

你好，領學網為你解答：
計算機視覺部分：
1、考察特徵點匹配演算法，輸入兩幅圖像中的特徵點對，輸出匹配的特徵點對，（128維描述子）距離計算函數已給出無需考慮復雜度。編寫偽代碼，分析演算法復雜度；
2、考察圖像旋轉。左邊圖像時旋轉一定角度後的圖像(有黑邊)，右邊為正常圖像。已知兩幅圖像都為WxH，以及左圖像與四邊的切點A1A2A3A4，設計旋轉演算法使左圖像變換矯正成右圖像，編寫偽代碼，分析演算法復雜度及優缺點；
3、主要考察雙目視覺中的標定知識。給出了雙目視覺的成像原理圖及相關定理和表達。第一小題，需要證明x'Fx=0 x'x為左右圖像中的匹配點對，並要求給出F矩陣的秩；第二小題要求推導出最少可由多少對左右圖像中匹配點可以推導出F矩陣；
4、要求寫出圖像處理和計算機視覺在無人飛行器中的3個重要應用。給出理由和解決方案並分析。
圖像處理部分：
1、主要考察一維中值濾波，退化為區間濾波 編寫偽代碼，分析演算法復雜度；
2、主要考察二維中值濾波，編寫偽代碼，分析演算法復雜度；
3、如何去除脈沖雜訊，圖像中有大量隨機產生的255和0雜訊；
4、考察加權中值濾波公式推導以及一維加權中值濾波
控制部分：
對象舉例均為四旋翼無人飛行器，各題目要求設計控制器，給出控制率，還有觀測方案設計等等；有一題比較簡單就是說明PID的各部分含義以及如何調節。
希望幫到你!

❺ AI演算法工程師有前途嗎

最近幾年很有前途。

❻ 成為一名 AI 演算法工程師，你需要具備哪些能力

這是一篇關於如何成為一名 AI 演算法工程師的長文~經常有朋友私信問，如何學 python 呀，如何敲代碼呀，如何進入 AI 行業呀?這里總結了成為AI演算法工程師所需要掌握的一些要點，看看你距離成為一名 AI 工程師還有多遠吧~

一、程序編寫
如同大部分應用軟體程序流程的開發設計一樣，開發者也在應用多語種來撰寫人工智慧技術新項目，可是如今都還沒一切一種極致的計算機語言是能夠 徹底大聖配人工智慧技術新項目的。計算機語言的挑選通常在於對人工智慧技術程序流程的期待作用。
因為其英語的語法，簡易性和多功能化，Python變成開發者最愛的人工智慧技術開發設計計算機語言。Python最觸動內心的地區之一就是說攜帶型，它能夠 在Linux、Windows、MacOS和UNIX等服務平台上應用。容許客戶建立互動式的、表述的、模塊化設計的、動態性的、可移植的和高級的編碼。
此外，Python是一種多現代性計算機語言，適用面向對象編程，全過程式和作用式程序編寫設計風格。因為其簡易的函數庫和理想化的構造，Python適用神經元網路和NLP解決方法的開發設計。
變成一個達標的AI數據工程師必須靈活運用python基本英語的語法、python句子和表述句、python中的涵數與控制模塊、python面向對象編程及其python文字實際操作。把握面向對象編程數據信息編程技術，都是為中後期的AI學習培訓奠定扎扎實實的程序編寫工作能力。
二、數學課
要學習培訓人工智慧技術，最基礎的高數、線代、摡率論務必把握，最少也得會高斯函數、矩陣求導，搞清楚梯度下降是什麼原因，不然針對實體模型的基本概念徹底不可以了解，實體模型調參加訓煉也就無從說起了。
高數
高數必須把握的有關內容包含涵數、數列、極限、最後、極值與最值、威廉姆斯指數值和系數。
線性代數
線性代數的內容包含行列式、引流矩陣、最小二乘法、矢量的線性相關性、引流矩陣的初等變換和秩、線性方程組的解和矩陣特徵值
概率統計
概率統計里的惡性事件、幾率、貝葉斯定理、概率分布、期待與方差與參數估計
了解數學思維訓練管理體系在深度神經網路中的運用，能夠 了解深度神經網路中常見的數學函數公式，可以用python程序編寫保持常見的數學課優化演算法。
三、深度神經網路
深度神經網路一部分包含MLP實體模型、CNN卷積神經網路、RNN循環系統神經元網路、GAN生成式抵抗神經元網路等。
MLP實體模型
必須具有了解雙層感知機的運作全過程和基本原理，並可以構建雙層感知機實體模型。
CNN卷積神經網路
把握怎麼使用CNN互聯網解決室內空間難題，如照片、視頻等數據信息。了解卷積、池化，及其反卷積、反池化的全過程和基本原理。而且可以構建有關的卷積互聯網實體模型。
RNN循環系統神經元網路
把握怎麼使用RNN解決時間序列難題，如智能化回復、智能翻譯等。了解循環系統神經元網路RNN和LSTM、GRU的運作全過程和基本原理。可以構建有關的循環系統神經網路模型訓煉與提升。
GAN生成式抵抗神經元網路
讓神經元網路具有造就工作能力，了解生成式抵抗神經元網路和其變異互聯網的基本原理，並可以構建變分自編號的互聯網實體模型訓煉和提升，可保持圖象轉化成、視頻語音轉化成等。
四、新項目實戰演練
開展一些新項目實戰演練針對你的工作經驗累積是十分有利的。
人工智慧技術圖象/視覺行業數據工程師應當具有的新項目實踐經驗：YOLOV3多物塊跟蹤/CenterLoss圖像識別技術/Mask-RCNN圖像分割。
可以解決多總體目標跟蹤，圖像識別技術、圖象隔開、圖象核對等應用領域新項目。而且根據新項目能學得許多 工程項目方法，具體新項目中訓煉實體模型的方式 和調參的工作經驗。掌握了這些，你的AI演算法工程師之路就能更近一步啦~
 

❼ 如何才能成為AI演算法工程師

AI, 人工智慧； AI工程師就是人工智慧工程師。 屬高端前沿的技術研究領域。全世界的科學家都在摸索階段， 怎麼可能有人隨隨便便就能告訴你如何成為一個AI工程師呢？建議先學好高等數學、離散數學、操作系統原理、數據結構、神經網路理論等之後再考慮這個問題吧。

❽ 關於AI演算法工程師的自我修養如何理解

一位合格的AI演算法工程師，首先要是一位合格的職場人，其次要是一位合格的工程師，最後才到AI演算法工程師，具體需要具備以下能力：
1、合作能力
工程師在這過程中是重要的一環，但不是唯一的一環。甚至在復雜的系統中，工程師負責工作內部也是有諸多的上下游合作。能夠站在上下游的立場和需求上思考問題，能理解不同角色的苦衷，這合作就已經成功了一大半了。
2、溝通能力
溝通的本質是在正確的時間點以正確的方式傳達正確的信息。這其中的每一點都不是玄學，而是可以通過具體示例和訓練來說明的，這里就不展開了。
3、展示能力
展示能力並不是堆砌復雜的辭藻，華麗的圖表，而是清晰的邏輯與准確的措辭。其實嚴格來說展示能力的培養不一定要到工作之後才可以開始，抓住每一次做presentation的機會，甚至每一次組會的機會，不要害羞不要害怕，相信在入職的時候你就已經比同期的同學強一截了。
4、項目中的全局觀
以項目目標為指揮棒，而不是自顧自地考慮所謂高大上的技術方案。用最簡潔的技術解決問題這恰恰是內功的體現。
5、定義問題的能力
在解決問題之前，我們要先考慮清楚這個問題的輸入輸出是什麼?和已有的通用問題區別是什麼?有什麼樣的先驗知識可以利用優化問題或者簡化問題?來自產品的問題是怎樣抽象成一個嚴謹的描述?准確地想清楚要做什麼事情項目就已經成功了大半。
6、獨立解決問題的能力
這並不是指一位同學具體解決問題的技術能力如何，而是在解決問題的過程中，你的leader和同事需要花費多少精力。管理成本越低的同學，在解決問題過程中需要的指導精力越少。理想狀況下只需要leader交代清楚要解決的問題，便可在解決問題的過程中獨立規劃，自主溝通。如有困難，也可以整理好並及時主動提出需求。要達到這一點，其實是需要綜合以上所有的能力。
7、優秀的實現能力
有優秀動手實現能力的同學都會佔有巨大的優勢，哪怕就算是演算法不可行，實現能力強的同學也可以快速試錯快速迭代。這樣的能力無論何時在何團隊都會是寶貴的。除此之外，實現能力不僅僅局限於寫出來，寫的快，還應該包括寫得好，寫得美。把代碼寫得簡潔易於維護，可能並不會直接幫助到演算法研發，但是從長期來說，這是在一個周期較長的項目中保持效率很重要的一點。
8、對前沿進展保持追蹤
不同於做科研，演算法工程師了解前沿的目的不一定是要在此基礎上繼續開拓創新，而是能對已有的技術深入理解，去偽存真，以便更好地在業務中為我所用。
9、扎實的計算機原理基礎
相比於應試教育式的學習，更重要的是理解系統為什麼被設計成了現在這個樣子，在這樣的過程中做了什麼樣的取捨，以及作為上層用戶這樣的取捨對演算法設計意味著什麼。

❾ 人工智慧演算法工程師為什麼薪資這么高

人工智慧可謂是現如今最受歡迎的行業領域，作為一個前沿科技行業領域，人工智慧的核心部分是人才。所謂受歡迎就代表著工作的機會和薪資福利都會增長，在人工智慧人才呈現出龐大人才缺口的市場現狀下，北京上海廣州三大區域人工智慧相關技術專業的優秀畢業生薪資福利為年薪30萬元到60萬元，如果有著多年工作經驗資深工作人員待遇很有可能更高，達到百萬年薪也是極有可能。

人工智慧演算法工程師高薪資的原因
1、人才稀缺、需求大
（1）教學環境受限，很多人沒有的機會學習。
（2）關於人工智慧的有效的數據資料很少，能夠學習到的知識很少。
（3）硬體設備受限。因為學習人工智慧是非常損耗顯卡驅動的，很多人會受到硬體設備環境的限制。
（4）人工智慧是一門前沿科技學科，也需要比較強的數學基礎，這就出局了一部分想要學習AI的人。能夠成為人工智慧演算法工程師的自然都是非常出色的的人才。
2、演算法工程師商業利益高，技術優良
演算法工程師不是程序員，演算法工程師的維度是遠超程序員的。要想成為人工智慧演算法工程師，還需要了解仿生學、心理學等其他的學科的知識，可見演算法工程師對於其本身所具備的才學要求很高。而且目前許許多多領域都與AI相結合，演算法工程師具有龐大的商業利益、創造性價值。
高薪資必然會帶來高端人才。隨著越來越多的頂尖人才湧入人工智慧領域，領域會迎來下一輪的爆發，促進經濟快速發展，為我們的日常生活帶來更多便捷。