关于人工智能的口试问题

引言

人工智能（AI）是当前技术中一个至关重要的概念，它涵盖了自动化到预测性的进展。如果当今的行业正在利用人工智能的力量来引领创新、提高生产力和效率，那么技术精湛的人工智能工程师的招聘需求将持续增长。

本文旨在概述人们在AI面试中遇到的问题，通过已发布的教程解释答案，并提供建议。这对于任何准备展示技术实力、希望提高人工智能知识的学习者以及希望了解最佳候选人的招聘经理来说都非常有价值。

人工智能（AI）的口试问题与答案

基本AI概念

理解AI的基础知识包括区分AI、机器学习（ML）和深度学习（DL），以及熟悉该领域使用的关键概念和技术。

• 人工智能（AI）：计算机科学中最重要的一部分，它使得机器看起来像人类一样智能。
• 机器学习：AI的一个子领域，其中包含统计技术，这些技术使机器能够通过专业知识来提高与给定任务相关的活动。
• 深度学习：机器学习内的一个分支，它使用多层神经网络。
• 生成式AI：一种AI应用，可以根据应用程序训练的模型，从头开始生成完整的文本、图像、声音或任何其他类型的内容。
• 损失函数：一种用于评估算法模仿数据集的适当程度的技术。正如你所料，如果你的预测完全不准确，你的损失函数将产生一个较高的值。
• 处理过拟合模型：可以通过尝试获取更多数据、简化模型和交叉验证来缓解过拟合。

基本AI口试问题

问.1 人工智能主要影响哪些领域？

人工智能正在稳步革新众多行业。人工智能的集成主要应用于医疗保健领域，从机器人手术到虚拟护理助手。在金融领域，人工智能被用于欺诈检测和客户洞察的算法。此外，汽车行业也明确依赖人工智能来提供自动驾驶汽车服务。

问.2 能举例说明人工智能如何改变了一个传统行业吗？

零售行业就是一个很好的例子。在很多方面，人工智能改变了该行业，通过数据分析让消费者能够做出个性化的购物决策，通过建模技术预测供需，并通过聊天机器人等机器人方式提供客户服务。

问.3 什么是狭义人工智能，它的典型应用有哪些？

狭义人工智能（或称窄AI）是为了完成特定工作或功能而开发的。它局限于特定领域，不具备一般的心智能力。机器学习在日常生活中的一些应用包括智能个人助理和像Siri和Alexa这样的虚拟助手，Netflix、Spotify等使用的电影、歌曲推荐系统，以及面部识别系统。

问.4 您能解释一下通用人工智能是什么，以及它与狭义人工智能有何不同吗？

通用人工智能（也称为强AI）是指能够执行人类能够完成的任何任务的人工智能能力。而狭义人工智能是为了解决特定问题而专门设计的，通用人工智能则拥有接近人类能力的广泛能力。它不仅能学习，还能理解并将在以前从未遇到过的情况下应用这些知识。然而，目前的通用人工智能在很大程度上仍是理论性的，尚未在现实中实现。

问.5 机器学习和深度学习有什么区别？

机器学习算法可以从简单的决策树到更复杂的决策树，可以形成动态决策。在众多机器学习家族中，深度学习是一个子领域，它使用多层神经网络，并对数据的多个特征进行全面检查。换句话说，所有的深度学习都是一种机器学习。但是，并非所有的机器学习都是深度学习。

问.6 偏差-方差权衡如何影响模型性能？

实际上，偏差-方差权衡在机器学习中非常重要。高偏差可能导致模型无法检测某些特征与目标输出之间的关系，这意味着欠拟合；而高方差则会导致模型捕获训练数据集中的大量噪声和错误。为了实现最低的总误差，最好在这两者之间取得最佳的折衷。

问.7 您能解释一下损失函数是什么，以及它如何影响机器学习模型的训练吗？

损失函数也称为成本函数，是机器学习训练中的一个重要模型。它衡量样本集中实际值与模型估计值之间差异的总和。该函数提供了模型性能的一个方面；分区越低，模型的预测就越接近实际数据。在训练过程中，总体目标是通过梯度下降等优化算法来减少模型中的这种损失。根据所选损失函数的类型，模型的整体学习过程和最终预测精度可能会受到一定影响，因为损失函数指示了优化算法如何正确修改模型参数以最小化误差度量。损失函数可以正式定义为预测值与满足特定数学属性的实际/目标值之间的差值。一些最常用的损失函数是用于回归问题的均方误差和用于分类问题的交叉熵损失。

问.8 什么是生成式AI，它在各个行业中是如何使用的？

生成式AI简单地说就是识别如何创建新的数据实例，并且这些实例看起来与用于训练的数据集相似。这范围从文本到图像到视频再到模仿输入数据风格的音乐生成。它被应用于许多领域，因为它有助于内容开发和推荐内容、模拟甚至个性化。首先，专门开发的生成式AI可以生成近乎完美的电子游戏世界几何图形以及新颖的音乐作品。在营销领域，它被应用于创造适合客户的内容，以期改善用户体验和参与度。

技术概念

与人工智能相关的算法知识意味着能够正确理解和应用多种算法的能力。以下是一些经常被强调的关键概念和算法：

• 决策树和集成方法：决策树能够通过创建基于数据属性的简单决策模型来估计目标变量的值。如梯度提升和随机森林等基于决策树的模型是这些基本模型的扩展，因为它们组合了多种算法来提高估计器的准确性。集成方法的工作方式是，每个新模型都是作为前一个模型的集成而连续构建的，这纠正了在上一个模型构建过程中所犯的错误；主要由于这个特性，集成方法通常能提供高预测精度，尤其是在处理大型数据集时。
• 优化技术：了解梯度下降及其一些子类型，包括SGD、小批量梯度下降和Adam。
• 处理不平衡数据集：其中包括合成数据生成（SMOTE）、多数类欠采样和少数类过采样，以增强模型的能力。
• 支持向量机（SVM）：一种高效、多功能的**方法，能够成功地对线性和非线性数据进行分类。**
• K-近邻（KNN）：一种基本的实用分类模型，它存储所有数据点，然后根据新数据点与已知数据点的距离来对其进行分类。
• 聚类算法（例如，K-means、DBSCAN）：它被应用于聚类以找到数据的分组或簇。
• 主成分分析（PCA）：一种决策技术，将大量变量转化为少量变量，这些变量包含大量变量的大部分特征。

技术AI口试问题

问.1 您能解释一下随机森林算法与决策树的区别吗？

从广义上讲，随机森林和决策树都是树形算法；然而，随机森林实际上是一组决策树，旨在缓解单个决策树的过拟合问题。这是通过决策树的集成技术实现的，其中多个树在同一训练集的不同部分上进行训练，这通常会提高准确性和鲁棒性。

问.2 使用梯度提升算法有什么优点？

梯度提升是一种广泛使用的集成技术，因为它在减少偏差和方差方面具有强大的能力。这项任务是分步完成的；当前模型可以从前一个模型中犯的错误中学习。它始终能产生令人满意的预测能力，并且在其他算法无法使用的具有挑战性的概率设置中可以超越整个模型。

问.3 在机器学习项目中，您如何解决不平衡数据集的挑战？

在设计合理和公平的模型时，平衡数据集中的特征非常重要。我应用的一些方法包括对少数类进行过采样，对多数类进行欠采样，或者使用SMOTE等合成数据生成方法。此外，改变决策阈值和其他重要方面，如评估方法的选择（例如，F1分数），也是至关重要的行动。

问.4 在非线性分类问题中，您将如何使用SVM？

还应该注意的是，对于非线性数据，支持向量机可以使用核技巧。通过使用核函数，SVM可以在更高维度的特征空间中工作，这样数据点就很可能线性可分，并且算法会找到一个超平面来对数据进行分类。

高级AI主题

有些问题需要更深入地探讨，要求理解AI领域使用的数学算法。以下是一些你应该熟悉的领域：

• 参数模型与非参数模型：这些是背后的逻辑、每种模型的假设，以及每种模型的优缺点。参数方法假定输入和输出之间存在一个确定的依赖模型，而**非参数方法则有较少的假设。**
• 自然语言处理（NLP）：这些是一些明显的知识策略，涉及文本分析、意见挖掘和语言翻译。其他技术包括命名实体识别，以及情感分析和机器翻译的进一步方面。几乎所有当前的项目都使用现代模型，如BERT、LSTM和注意力机制。它们在很大程度上提高了NLP应用的**可解释性和性能。**
• 线性代数在AI中的应用：各种矩阵运算的概念，如矩阵乘法、矩阵转置、矩阵逆，以及其他类型的向量和矩阵，在分析AI中使用的数据结构和算法方面起着至关重要的作用。
• 反向传播：一种神经网络训练形式，模型通过调整误差来尝试进行更正。
• 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：RNN是指具有循环以使信息得以保留的网络，而LSTM是一类RNN，在学习序列的顺序依赖性以进行预测方面更受欢迎。
• 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络通常与图像数据的处理相关。
• 强化学习：机器学习的一个分支，其中一个代理与环境交互，执行某个动作并获得奖励。
• 迁移学习：将为一项任务创建的模型作为另一项任务的初始模型进行二次使用。
• 推荐系统：通过内容过滤、协同过滤和混合方法来向用户推荐特定物品。

高级AI口试问题

问.1 您能否区分参数模型和非参数模型？

参数模型在学习阶段传输一种固定的关系形式，即输入和输出之间的关系，因此可能很僵化。另一种模型，称为非参数模型，没有这种形式，可以更灵活地拟合各种数据模式，尽管在这种情况下获得正确的结果需要更多的数据。

问.2 您在项目中使用过哪些高级NLP技术？

我在现有NLP项目中使用的技术包括BERT用于更好地理解文本信息/上下文，LSTM用于预测序列，以及注意力模块，我发现它有助于提高模型的**可解释性，特别是在文本情感和文本摘要方面。**

问.3 您能解释一下CNN是什么，以及它可能用在哪里吗？

对于这类问题，卷积神经网络（CNN）是一个很好的模型，因为它适用于图像。这尤其非常成功，它采用了所谓的卷积，并且在**诸如面部识别等成像和分类领域很受欢迎。**

问.4 在序列建模任务中，您能否讨论一下使用LSTM相对于传统RNN的优势？

长短期记忆网络（LSTM）是循环神经网络（RNN）的一个特定类型，旨在解决长期依赖性问题；基本RNN往往会失败。即使过去的信息只需要在序列中的几个步骤中使用，RNN在这类任务中的性能也会逐渐下降，同时保持了来自更早时间点的上下文信息。然而，LSTM通过包含一个能够长时间保留信息的内存单元来解决这些弱点。LSTM适用于序列预测任务，如时间序列排序、自然语言处理等，因为上下文可以跨越多个时间步，从而使模型非常准确和高效。

结论

人工智能（AI）的口试问题通常会测试一个人对人工智能（AI）的知识、应用和更广泛影响的掌握程度。准备AI口试问题需要深入理解基础和高级概念。机器学习和神经网络也可能被问到，并且可能测试它们在健康、机器人、金融等领域的实际应用。伦理问题，例如偏见、数据隐私、AI的责任以及AI的影响，也是典型的。因此，学生应专注于写出简短而全面的答案，展示他们运用书本知识和经验的能力。这意味着，如果两位候选人在讨论的主题上拥有同等的知识和理解，那么最能运用这些要点的人在AI口试中更有可能取得更好的结果。