人工智能（AI）面试题Top 50 & 答案

下面是经常被问到的人工智能面试题及答案列表

1) 您对人工智能的理解是什么？

人工智能是一门计算机科学技术，旨在创造能够模仿人类行为的智能机器。这里的智能机器可以被定义为能够像人类一样行动、思考并做出决策的机器。它由两个词组成，“人工智能”，意思是“人造的思考能力”。

借助人工智能，我们无需预先为机器编程即可执行任务；相反，我们可以用已编程的算法创建机器，使其能够自行工作。

2) 我们为什么需要人工智能？

人工智能的目的是创造能够模仿人类行为的智能机器。我们当今世界需要人工智能来解决复杂问题，通过自动化日常工作使我们的生活更顺畅，节省人力，并执行更多其他任务。

3) 举出一些人工智能的实际应用。

人工智能有各种各样的实际应用，其中一些如下

• 谷歌搜索引擎：当我们开始在谷歌搜索引擎上输入内容时，我们会立即收到谷歌的相关推荐，这是因为不同的AI技术。
• 叫车应用：Uber等不同的叫车应用使用人工智能和机器学习来确定乘车类型，缩短用户叫车后的等待时间，确定乘车价格等。
• 电子邮件中的垃圾邮件过滤器：人工智能也用于电子邮件垃圾邮件过滤，以便您的收件箱中只收到重要和相关的电子邮件。据研究，Gmail成功过滤了99.9%的垃圾邮件。
• 社交网络：Facebook、Instagram、Pinterest等不同的社交网络站点出于各种目的使用人工智能技术，例如面部识别和好友推荐，当您在Facebook上上传照片时，理解Instagram中表情符号的上下文含义等。
• 产品推荐：当我们在亚马逊上搜索产品时，我们会收到类似产品的推荐，这是因为不同的机器学习算法。同样，在Netflix上，我们会收到个性化的电影和网络连续剧推荐。

4) 人工智能、机器学习和深度学习之间有何区别？

AI、ML和深度学习之间的区别如下表所示

5) AI有哪些类型？

人工智能可以根据能力和功能分为不同类型。

基于能力

• 弱人工智能或狭义AI：弱人工智能能够智能地执行一些特定的任务。Siri是弱人工智能的一个例子。
• 通用人工智能：能够像人类一样高效地执行任何智力任务的智能机器。
• 强人工智能：这是一个假设的概念，涉及比人类更智能的机器，并将超越人类智能。

基于功能

• 反应式机器：纯粹的反应式机器是AI的基本类型。它们专注于当前行动，无法存储之前的行动。示例：深蓝。
• 有限记忆：顾名思义，它可以有限地存储过去的数据或经验。自动驾驶汽车就是此类AI类型的一个例子。
• 心智理论：这是一种先进的AI，能够理解现实世界中的人类情感、人等。
• 自我意识：自我意识AI是人工智能的未来，它将拥有自己的意识、情感，类似于人类。阅读更多。

6) AI有哪些不同的领域/子集？

AI涵盖了许多领域或子集，其中一些主要领域如下

• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 专家系统
• 模糊逻辑
• 自然语言处理
• 机器人技术
• 语音识别。阅读更多

7) 机器学习有哪些类型？

机器学习主要可分为三种类型

1. 监督学习：监督学习是一种机器学习类型，其中机器需要外部监督才能从数据中学习。监督学习模型使用标记的数据集进行训练。回归和分类是可以通过监督机器学习解决的两个主要问题。
2. 无监督学习：这是一种机器学习类型，其中机器不需要任何外部监督即可从数据中学习，因此称为无监督学习。无监督模型可以使用未标记的数据集进行训练。这些用于解决关联和聚类问题。
3. 强化学习：在强化学习中，智能体通过产生动作与环境进行交互，并借助反馈进行学习。反馈以奖励的形式提供给智能体，例如，对于每个好的动作，它会获得正奖励，而对于每个坏的动作，它会获得负奖励。智能体没有任何监督。Q-Learning算法用于强化学习。

8) 解释“Q-Learning”一词。

Q-learning是一种流行的强化学习算法。它基于贝尔曼方程。在此算法中，智能体试图学习能够为在特定情况下最大化奖励而执行最佳操作的策略。智能体从过去的经验中学习这些最优策略。

在Q-learning中，Q用于表示每个状态下操作的质量，而智能体的目标是最大化Q的值。

9) 什么是深度学习，它在现实世界中是如何使用的？

深度学习是机器学习的一个子集，它模仿人脑的工作方式。它受到人类大脑细胞（称为神经元）的启发，并基于神经网络的概念来解决现实世界的复杂问题。它也称为深度神经网络或深度神经网络学习。

深度学习的一些实际应用包括

• 为黑白图像添加不同的颜色
• 计算机视觉
• 文本生成
• 深度学习机器人等。

10) AI使用哪种编程语言？

以下是广泛用于人工智能开发的五种主要编程语言

• Python
• Java
• Lisp
• R
• Prolog

在这五种语言中，Python是AI开发中最常用的语言，因为它简单且拥有大量库，如Numpy、Pandas等。

11) AI中的智能体是什么？它们在哪里使用？

智能体可以是任何自主实体，它通过传感器感知其环境，并通过执行器在其上行动以实现其目标。

这些AI中的智能体用于以下应用

• 信息获取和导航，如搜索引擎
• 重复性活动
• 领域专家
• 聊天机器人等。

12) 机器学习与AI有什么关系？

机器学习是人工智能的一个子集或子领域。它是实现AI的一种方式。由于它们是两个不同的概念，它们之间的关系可以理解为“AI使用不同的机器学习算法和概念来解决复杂问题”。

13) 什么是马尔可夫决策过程？

强化学习问题的解决方案可以通过马尔可夫决策过程或MDP来实现。因此，MDP用于形式化RL问题。可以说它是解决强化学习问题的数学方法。该过程的主要目标是通过选择最优策略获得最大的正回报。

MDP有四个要素，它们是

• 有限状态集S
• 有限动作集A
• 奖励
• 策略P_a

在这个过程中，智能体执行一个动作A，从状态S1转移到S2，或从起始状态转移到结束状态，并且在执行这些动作时，智能体获得一些奖励。智能体采取的一系列动作可以定义为策略。

14) 您对奖励最大化有什么理解？

奖励最大化术语用于强化学习，它是强化学习智能体的目标。在RL中，奖励是在一个状态转移到另一个状态时采取的动作产生的积极反馈。如果智能体通过应用最优策略执行了一个好的动作，它会获得奖励；如果它执行了一个坏的动作，则会扣除一个奖励。智能体的目标是通过应用最优策略来最大化这些奖励，这被称为奖励最大化。

15) 什么是参数模型和非参数模型？

在机器学习中，主要有两种类型的模型：参数模型和非参数模型。这里的参数是用于构建机器学习模型的预测变量。这些模型的解释如下

参数模型：参数模型使用固定数量的参数来创建ML模型。它对数据做出强假设。参数模型的例子有线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、感知机等。

非参数模型：非参数模型使用灵活数量的参数。它对数据做出很少的假设。这些模型适用于大数据和无先验知识的情况。非参数模型的例子有决策树、K近邻、具有高斯核的SVM等。

16) 您对超参数有什么理解？

在机器学习中，超参数是决定和控制整个训练过程的参数。这些参数的例子包括学习率、隐藏层、隐藏单元、激活函数等。这些参数是模型外部的。选择好的超参数可以使算法更好。

17) 解释隐马尔可夫模型。

隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于表示观测序列上的概率分布。在隐马尔可夫模型中，“隐”定义了一个属性，它假设在特定时间生成的过程状态对观察者是隐藏的，而“马尔可夫”定义了它假设该过程满足马尔可夫属性。HMM模型主要用于时间序列数据。

HMM用于强化学习、时间序列模式识别等各种应用。

18) 什么是强人工智能？它与弱人工智能有何不同？

强人工智能：强人工智能是关于人工创造真正的智能，也就是说，一种具有情感、自我意识和情感的人造智能，类似于人类。认为可以构建具有类似人类的思考、推理和决策能力的AI代理仍然是一种假设。

弱人工智能：弱人工智能是人工智能的当前发展阶段，它涉及创建能够帮助人类并解决现实世界复杂问题的智能代理和机器。Siri和Alexa是弱人工智能程序的示例。

19) 简要介绍一下AI中的图灵测试？

图灵测试是人工智能中一种流行的智力测试。图灵测试由艾伦·图灵于1950年提出。它是一项测试，用于确定机器是否能像人类一样思考。根据这项测试，只有当计算机在某些特定条件下能够模仿人类的反应时，才能说它是智能的。

在此测试中，有三名参与者：第一名是计算机，第二名是人类应答者，第三名是人类审问者。审问者需要根据问答找出哪个回答是来自机器的。

20) 使用哪种评估来测试机器的智能？

图灵测试。

21) 什么是过拟合？如何在机器学习中克服它？

当机器学习算法试图捕捉所有数据点，从而也捕捉到噪声时，就会发生模型过拟合。由于这种过拟合问题，算法在输出中表现出低偏差，但高方差。过拟合是机器学习中的一个主要问题。

避免ML中过拟合的方法

• 交叉验证
• 用更多数据训练
• 正则化
• 集成
• 去除不必要的特征
• 提前停止训练。

22) 讲述一种避免神经网络过拟合的技术？

Dropout技术：Dropout技术是避免神经网络模型过拟合的流行技术之一。它是一种正则化技术，在训练期间随机选择神经元并将其丢弃。

23) 什么是NLP？NLP的各种组成部分是什么？

NLP代表自然语言处理，是人工智能的一个分支。它使机器能够理解、解释和处理人类语言。

NLP的组成部分

自然语言处理主要有两个组成部分，如下所示

1. 自然语言理解（NLU）
   它涉及以下任务
   • 将输入映射到有用的表示。
   • 分析语言的各个方面。
2. 自然语言生成（NLG）
   • 文本规划
   • 句子规划
   • 文本实现

24) 专家系统的组成部分有哪些？

专家系统主要包含三个组成部分

1. 用户界面：它使用户能够与专家系统进行交互或通信，以找到问题的解决方案。
2. 推理引擎：它被称为专家系统的主要处理单元或大脑。它将不同的推理规则应用于知识库以从中得出结论。系统借助推理引擎从知识库中提取信息。
3. 知识库：知识库是一种存储区域，用于存储领域特定的高质量知识。

25) 计算机视觉在AI中有何用途？

计算机视觉是人工智能的一个领域，用于训练计算机，使其能够从视觉世界（如图像）中解释和获取信息。因此，计算机视觉利用AI技术解决图像处理、对象检测等复杂问题。

26) 解释极小极大算法及其术语。

极小极大算法是一种用于博弈论中决策的 backtracking 算法。该算法通过假设另一方也在最优地进行游戏，来为玩家提供最优的走法。

该算法基于两个玩家，一个称为MAX，另一个称为MIN。

极小极大算法中使用以下术语

• 博弈树：具有所有可能走法的树形结构。
• 初始状态：棋盘的初始状态。
• 终端状态：游戏结束时的棋盘位置。
• 效用函数：为游戏结果分配数值的函数。

27) 什么是博弈论？它在AI中有多重要？

博弈论是对两个或多个理性玩家之间可能发生的交互进行建模的逻辑和科学研究。这里的理性意味着每个玩家都认为其他人同样理性，并且拥有相同的知识和理解水平。在博弈论中，玩家处理多方情况下的给定选项集，这意味着一个玩家的选择会影响其他玩家或对手玩家的选择。

博弈论和AI彼此之间紧密相关且有用。在AI中，博弈论被广泛用于实现多智能体环境中所需的一些关键能力，在这些环境中，多个智能体试图相互交互以实现目标。

扑克、国际象棋等各种流行游戏是具有特定规则的逻辑游戏。要在在线或数字方式（如在手机、笔记本电脑上）上玩这些游戏，就必须为这些游戏创建算法。而这些算法是通过人工智能实现的。

28) 关于AI有哪些常见的误解？

自从其发展初期以来，关于人工智能就存在许多误解。其中一些误解如下

• AI不需要人类：关于AI的第一个误解是它不需要人类。但实际上，每个AI系统都在某种程度上依赖于人类，并且将来也会如此。例如，它需要人类收集的数据来学习数据。
• AI对人类危险：AI本身对人类并无危险，而且它尚未达到超越人类的超级AI或强AI。任何强大的技术，如果未被滥用，都不会有害。
• AI已达到顶峰：我们离AI的顶峰还有很长的路要走。要达到顶峰，还有很长的路要走。
• AI将取代你的工作：这是最大的困惑之一，即AI将取代大部分工作，但实际上，它为我们提供了更多新的工作机会。
• AI是一项新技术：虽然有些人认为它是一项新技术，但这项技术实际上最早可以追溯到1840年通过一份英国报纸。

29) 什么是特征值和特征向量？

特征向量和特征值是线性代数的两个主要概念。

特征向量是长度为1.0的单位向量。

特征值是应用于特征向量的系数，或者是由特征向量缩放的幅度。

30) 什么是人工神经网络？请说出一些常用的​​人工神经网络。

人工神经网络是受人类大脑细胞（神经元）功能启发的统计模型。这些神经网络包含各种AI技术，如深度学习和机器学习。

人工神经网络或ANN由多个层组成，包括输入层、输出层和隐藏层。

ANN通过各种深度学习技术，是用于解决模式识别、面部识别等各种复杂问题的AI工具。

一些常用的人工神经网络

• 前馈神经网络
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 自动编码器

31) 简要介绍一下部分键、候选键、复合键和外部键？

部分键：一组属性，用于唯一标识与同一所有实体相关的弱实体。

候选键：除主键外的所有候选键称为候选键。

复合键：它具有多个字段，使用户能够唯一地识别特定记录。

外部键：当表中没有独立键或复合键时，添加到表中的额外属性。它是通过为表中的每个记录分配一个数字来创建的。

32) 什么是聊天机器人？

聊天机器人是人工智能软件或代理，它可以使用自然语言处理模拟与人类或用户的对话。对话可以通过应用程序、网站或消息应用程序来实现。这些聊天机器人也称为数字助手，并且可以以文本或语音形式与人类进行交互。

AI聊天机器人广泛应用于大多数企业，为客户提供24*7虚拟客户支持，例如HDFC Eva聊天机器人、Vainubot等。

33) AI中的知识表示是什么？

知识表示是AI的一部分，它关心AI代理的思考。它用于将关于现实世界的知识表示给AI代理，以便它们能够理解并利用这些信息来解决AI中的复杂问题。

以下是在AI系统中向代理表示的知识元素

• 对象
• 事件
• 性能
• 元知识
• 事实
• 知识库

34) AI中知识表示的各种技术是什么？

知识表示技术如下

• 逻辑表示
• 语义网络表示
• 框架表示
• 生产规则

35) 哪种编程语言通常不用于AI？为什么？

Perl编程语言不是AI常用的语言，因为它是一种脚本语言。

36) 什么是强化学习？

强化学习是一种机器学习。在这种学习中，智能体通过产生动作与环境进行交互，并借助反馈进行学习。反馈以奖励的形式提供给智能体，例如，对于每个好的动作，它会获得正奖励，而对于每个坏的动作，它会获得负奖励。智能体没有任何标记数据或监督。在RL中，智能体不断执行三项操作（执行动作、改变状态、获得反馈）来探索环境。

流行的强化学习算法是

• Q-Learning
• SARSA（状态动作奖励状态动作）
• 深度Q网络

37) RL如何工作？

可以通过下图理解强化学习的工作原理

RL系统主要包括以下组件

• 环境：环境是智能体的周围，智能体需要在其中进行探索和行动。
• 智能体：智能体是具有传感器、执行器和感知环境能力的AI程序。
• 状态：它是环境返回给智能体的情况。
• 奖励：智能体在执行每个动作后收到的反馈。

在RL中，智能体通过执行一些动作与环境进行交互以探索环境。每次动作后，智能体的状态会改变或有时保持不变，并且根据动作的类型，它会获得奖励。奖励是反馈，根据动作可以是正的或负的。

智能体的目标是最大化正奖励并实现问题的目标。

38) AI有重大影响的领域有哪些？

以下是一些AI有重大影响的领域

• 自动驾驶交通
• 由AI驱动的教育系统。
• 医疗保健
• 预测性警务
• 太空探索
• 娱乐等。

39) AI开发有哪些不同的软件平台？

1. Google Cloud AI平台
2. Microsoft Azure AI平台
3. IBM Watson
4. TensorFlow
5. Infosys Nia
6. Rainbird
7. Dialogflow

40) 请解释评估ML模型性能的不同方法。

评估ML模型性能的一些流行方法包括

• 混淆矩阵：它是一个N*N的表格，包含不同的值，用于确定机器学习中分类模型的性能。
• F1分数：它是精确率和召回率的调和平均值，被用作评估ML模型的一个最佳指标。
• 增益和提升图：增益和提升图用于确定概率的排序。
• AUC-ROC曲线：AUC-ROC是另一个性能指标。ROC是绘制敏感性的图。
• 基尼系数：它用于分类问题，也称为基尼指数。它确定变量值之间的不相等性。基尼系数的高值代表了一个好的模型。
• 均方根误差：它是用于评估回归模型最流行的指标之一。它假设误差是无偏的并且呈正态分布。
• 交叉验证：这是另一种评估机器学习模型性能的流行技术。在该技术中，模型在输入数据的子集上进行训练，并在数据的互补子集上进行评估。

41) 解释理性智能体和理性。

理性智能体是一种具有清晰偏好、模型不确定性并且始终执行正确操作的智能体。理性智能体能够在任何情况下采取最佳行动。

理性是合理和明智地做出判断的状态。

42) 什么是TensorFlow？它在AI中是如何使用的？

TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源库平台。它是一个数学库，用于各种机器学习应用。借助TensorFlow，我们可以轻松地在云中训练和部署机器学习模型。

43) Facebook使用什么算法进行面部识别？解释其工作原理。

Facebook使用DeepFace工具，该工具使用深度学习算法进行面部验证，当您在Facebook上上传照片时，它会为您提供照片标签建议。DeepFace使用神经网络模型识别数码图像中的人脸。DeepFace的工作原理如下

• 它首先扫描上传的图像。它制作图像的3D模型，然后将图像旋转到不同的角度。
• 之后，它开始匹配。为了匹配该图像，它使用神经网络模型来确定一个人与其他照片之间的高级相似性。它检查眼睛之间的距离、鼻子的形状、眼睛的颜色等不同特征。
• 然后它为68个地标测试进行递归检查，因为每个人的脸都包含68个特定的面部点。
• 映射后，它会对图像进行编码并搜索该人的信息。

44) 什么是市场篮子分析？

市场篮子分析是一种查找项目之间关联性的流行技术。大型零售商经常使用它来获得最大利润。在这种方法中，我们需要找到经常一起购买的商品组合。

例如，如果一个人购买了面包，那么他很可能也会购买黄油。因此，理解这种相关性可以通过提供相关的优惠来帮助零售商发展他们的业务。

45) AI如何用于欺诈检测？

人工智能可以通过不同的机器学习算法（如监督学习和无监督学习算法）广泛地用于欺诈检测。机器学习的基于规则的算法有助于分析任何交易的模式并阻止欺诈交易。

以下是使用机器学习进行欺诈检测的步骤

• 数据提取：第一步是数据提取。数据通过调查或网络爬虫工具收集。数据收集取决于我们想要创建的模型类型。它通常包括交易详情、个人详情、购物等。
• 数据清理：在此步骤中，会删除不相关或冗余的数据。数据中的不一致可能导致错误的预测。
• 数据探索与分析：这是最关键的步骤之一，我们需要找出不同预测变量之间的关系。
• 构建模型：现在，最后一步是根据业务需求，使用不同的机器学习算法构建模型。例如回归或分类。

46) A*算法的步骤是什么？

A*算法是最佳优先搜索的流行形式。它试图使用启发式函数和成本函数来找到到达目标节点的 shortest path。A*算法的步骤如下

步骤1：将第一个节点放入OPEN列表。

步骤2：检查OPEN列表是否为空；如果列表为空，则返回失败并停止。

步骤3：从OPEN列表中选择评估函数（g+h）值最小的节点。如果节点n是目标节点，则返回成功并停止，否则

步骤4：展开节点n并生成其所有后继节点，并将n放入CLOSED列表。对于每个后继节点n'，检查n'是否已在OPEN或CLOSED列表中；如果不在，则计算n'的评估函数并将其放入Open列表。

步骤5：否则，如果节点n'已在OPEN和CLOSED列表中，则应将其连接到指向反映最低g(n')值的后向指针。

步骤6：返回步骤2。

47) 推理引擎是什么？为什么它在AI中使用？

在人工智能中，推理引擎是智能系统的一部分，它通过应用一些逻辑规则从知识库中推导出新信息。

它主要有两种模式

• 反向链接：它从目标开始，然后向后推导出支持目标的已知事实。
• 正向链接：它从已知事实开始，并推导出新事实。

48) 您对模糊逻辑有什么理解？

模糊逻辑是一种应用于AI的推理方法，它类似于人类推理。这里的“模糊”一词定义了不清晰的事物，意思是难以确定状态是真还是假的情况。它包含了在是和否之间发生的所有可能性。

下图显示了模糊逻辑和布尔逻辑之间的区别

由于它模仿人类推理，因此可以在神经网络中使用。

49) 什么是贝叶斯网络？它在AI中为什么重要？

贝叶斯网络是用于显示一组变量之间概率关系的图形模型。它是一个有向无环图，包含多个边，每条边代表条件依赖关系。

贝叶斯网络是概率性的，因为这些网络是从概率分布构建的，并且还使用概率论进行预测和异常检测。它在AI中很重要，因为它基于贝叶斯定理，可用于回答概率问题。

50) 什么是启发式函数？它在哪里使用？

启发式函数用于有信息搜索，它找到最有希望的路径。它以智能体的当前状态作为输入，并产生智能体离目标有多近的估计。然而，启发式方法可能不总能给出最佳解决方案，但它保证能在合理的时间内找到一个好的解决方案。启发式函数估计状态离目标有多近。它表示为h(n)，它计算状态对之间最优路径的成本。启发式函数的值始终是正数。

启发式函数的容许性如下

这里h(n)是启发式成本，h*(n)是估计成本。因此，启发式成本应小于或等于估计成本。