ai算法面试项目问题

A. 面试AI岗位时，面试官可能会问哪些问题，该如何准备

是否了解CNN和RNN，简述其特点，以及为什么要用这两种网络（我对于RNN目前还不是特别了解，因此针对CNN进行了详述，包括卷积层 / 池化层的作用和优势，stride的选取，参数数量的改变）

B. 求分享下，AI面试的准备经验

根据以往求职者在桂聘网分享的求职经历看，

从去年开始，许多校招季的金字招牌也都纷纷在面试环节中增加了AI面试/Digital Interview。不少招聘平台更是以智能面试系统为业务增长点，扮演起了技术传火者的角色。

目前看来，让AI分析招聘面试过程中的复杂要素，还是一个争议中前行的未来。

不过，技术的车轮正在加速。IBM就宣布要使用Watson(沃森)主动搜索内部培训系统的数据，了解员工培训以及学习情况，判断他们是否具备升职潜力，以此进行内部考核。而从这样相对结构化的数据中推倒到面试招聘环节，或许也在向广大求职者们走来。

可以说，过去我们看到一些机械化程度高、数据结构化的领域，文书、翻译、识别等被AI取代。如今，面试这样充满交流的感性色彩的领域也未能幸免。所幸的是，技术的魔法正在褪去，手握知识之剑的人类，终将找到自己与AI“共事”的最佳方式。在一次次较量与交锋中去迭代和优化它，最终走出人机磨合的阵痛。

C. ai面试官一般考什么

通过内核功能，如RBF。如果它具有足够高的维度，则我们总是有足够的能力适合训练集，但是测试集的泛化通常不是很好。非常一般的特征映射通常仅基于局部平滑性原理，并且没有编码足够的先验信息来解决高级问题。

另一种选择是手动设计。在进行深度学习之前，此方法需要为每个任务花费数十年的精力。从业者擅长于特定领域（例如语音识别或计算机视觉）。而且很难在不同领域之间转移。深度学习方法是学习此函数φ（x）。

例如

1、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？

2、你是怎么理解偏差方差的平衡的？

3、给你一个有1000列和1百万行的训练数据集，这个数据集是基于分类问题的。经理要求你来降低该数据集的维度以减少模型计算时间，但你的机器内存有限。你会怎么做？

4、全球平均温度的上升导致世界各地的海盗数量减少。这是否意味着海盗的数量减少引起气候变化？

5、给你一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？

6、你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰。那么，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么？

(3)ai算法面试项目问题扩展阅读

深度学习本身就属于机器学习的一个子类，他的灵感来源于人类的大脑工作方式，深度的利用神经网络来解决特征表达的一种学习过程，深度神经网络的本身并非是一个全新的概念，他可以理解为一个里面包含多个神经网络结构，为了能够更好的提高神经网络达到的效果，人们对于神经元的连接方式以及他的激活函数都做出了调整，其目的就是建立，模拟人脑的分析学习神经网络。

召回被称为真正的正面率，他所指的就是你的模型生命的阳性数与整个数据中可用的阳性数量的一个比较。精度，或者正预测值，给予预测，他是模型声称的准确阳性数量的测量值，与模型实际声明想相比较。

D. AI面试怎么面试，大致情况是怎样的AI面试与普通面试有什么区别

针对不同岗位的AI视频面试题和多样化的在线笔试题，AI得贤 招聘官能多角度地评估候选人的综合能力。AI 多模态算法对候选人的面试视频就其回答内容、表情、声音、颜值等进行综合打分，根据AI综合打分对候选人进行排序。面试官从在排名靠前的候选人中，结合线上笔试（认知能力、专业知识、职业性格等）成绩进行快速筛选，决定下一轮面试人选。