ai演算法面試項目問題

A. 面試AI崗位時，面試官可能會問哪些問題，該如何准備

是否了解CNN和RNN，簡述其特點，以及為什麼要用這兩種網路（我對於RNN目前還不是特別了解，因此針對CNN進行了詳述，包括卷積層 / 池化層的作用和優勢，stride的選取，參數數量的改變）

B. 求分享下，AI面試的准備經驗

根據以往求職者在桂聘網分享的求職經歷看，

從去年開始，許多校招季的金字招牌也都紛紛在面試環節中增加了AI面試/Digital Interview。不少招聘平台更是以智能面試系統為業務增長點，扮演起了技術傳火者的角色。

目前看來，讓AI分析招聘面試過程中的復雜要素，還是一個爭議中前行的未來。

不過，技術的車輪正在加速。IBM就宣布要使用Watson(沃森)主動搜索內部培訓系統的數據，了解員工培訓以及學習情況，判斷他們是否具備升職潛力，以此進行內部考核。而從這樣相對結構化的數據中推倒到面試招聘環節，或許也在向廣大求職者們走來。

可以說，過去我們看到一些機械化程度高、數據結構化的領域，文書、翻譯、識別等被AI取代。如今，面試這樣充滿交流的感性色彩的領域也未能倖免。所幸的是，技術的魔法正在褪去，手握知識之劍的人類，終將找到自己與AI「共事」的最佳方式。在一次次較量與交鋒中去迭代和優化它，最終走出人機磨合的陣痛。

C. ai面試官一般考什麼

通過內核功能，如RBF。如果它具有足夠高的維度，則我們總是有足夠的能力適合訓練集，但是測試集的泛化通常不是很好。非常一般的特徵映射通常僅基於局部平滑性原理，並且沒有編碼足夠的先驗信息來解決高級問題。

另一種選擇是手動設計。在進行深度學習之前，此方法需要為每個任務花費數十年的精力。從業者擅長於特定領域（例如語音識別或計算機視覺）。而且很難在不同領域之間轉移。深度學習方法是學習此函數φ（x）。

例如

1、你會在時間序列數據集上使用什麼交叉驗證技術？是用k倍或LOOCV？

2、你是怎麼理解偏差方差的平衡的？

3、給你一個有1000列和1百萬行的訓練數據集，這個數據集是基於分類問題的。經理要求你來降低該數據集的維度以減少模型計算時間，但你的機器內存有限。你會怎麼做？

4、全球平均溫度的上升導致世界各地的海盜數量減少。這是否意味著海盜的數量減少引起氣候變化？

5、給你一個數據集，這個數據集有缺失值，且這些缺失值分布在離中值有1個標准偏差的范圍內。百分之多少的數據不會受到影響？為什麼？

6、你意識到你的模型受到低偏差和高方差問題的困擾。那麼，應該使用哪種演算法來解決問題呢？為什麼？

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深度學習本身就屬於機器學習的一個子類，他的靈感來源於人類的大腦工作方式，深度的利用神經網路來解決特徵表達的一種學習過程，深度神經網路的本身並非是一個全新的概念，他可以理解為一個裡麵包含多個神經網路結構，為了能夠更好的提高神經網路達到的效果，人們對於神經元的連接方式以及他的激活函數都做出了調整，其目的就是建立，模擬人腦的分析學習神經網路。

召回被稱為真正的正面率，他所指的就是你的模型生命的陽性數與整個數據中可用的陽性數量的一個比較。精度，或者正預測值，給予預測，他是模型聲稱的准確陽性數量的測量值，與模型實際聲明想相比較。

D. AI面試怎麼面試，大致情況是怎樣的AI面試與普通面試有什麼區別

針對不同崗位的AI視頻面試題和多樣化的在線筆試題，AI得賢 招聘官能多角度地評估候選人的綜合能力。AI 多模態演算法對候選人的面試視頻就其回答內容、表情、聲音、顏值等進行綜合打分，根據AI綜合打分對候選人進行排序。面試官從在排名靠前的候選人中，結合線上筆試（認知能力、專業知識、職業性格等）成績進行快速篩選，決定下一輪面試人選。