人工智慧面試問題及答案
如果您正在準備人工智慧 (AI) 面試，本指南提供了 50 多個人工智慧面試問題及答案，以及涵蓋從基礎到高階 AI 概念的詳細解釋。
這些AI 面試問題及答案對新手和經驗豐富的專業人士都有幫助。我們將這些問題分為以下幾類
AI 基礎概念面試問題及答案
1. 定義人工智慧。
人工智慧或 AI 是計算機科學的一個分支；其主要目標是構建先進的機器來自動化任務並像人類一樣執行。它包括智慧，如推理、學習和解決問題。
2. 區分 AI、機器學習 (ML) 和深度學習。
AI 是一個超集，其中包括機器學習 (ML)和深度學習作為其子集；ML 是 AI 的一個子集，它包含從資料中學習的演算法；深度學習是 ML 的一個子集，它使用具有多層的神經網路來解決問題。
3. 人工智慧有哪些型別？
一些常見的人工智慧型別如下 -
- 弱人工智慧：也稱為狹義 AI；它專門用於執行一項任務。例如語音助手、語言翻譯或影像識別。
- 通用人工智慧：也稱為人工通用智慧 (AGI)。它像人類一樣理解、學習和應用智慧。例如醫療 AGI 助手。
- 超級人工智慧：它超越了人類智慧。它在科學創造力、一般智慧和社交技能方面應用最廣泛。
4. 什麼是有監督學習、無監督學習和強化學習？
機器學習有三種形式：監督學習、無監督學習和強化學習；這些使用不同的方法來解決問題。
5. 什麼是神經網路？
一個神經網路是一種深度學習模型，它模仿人類的大腦和神經系統。它主要由節點或人工神經元和三層組成 - 輸入層、一個或多個隱藏層和一個輸出層。
6. 什麼是過擬合？如何避免它？
當模型在訓練資料上表現良好，但在測試資料或新資料上表現不佳時；這種現象稱為過擬合。正則化、交叉驗證和剪枝是一些避免過擬合的可能解決方案。
7. 什麼是感知器？
感知器是一個單層神經網路單元，在二元分類問題中是基礎。
8. 什麼是圖靈測試？
圖靈測試衡量機器展示與人類無法區分的智慧行為的能力。
9. 定義深度學習。
深度學習是機器學習的一個分支，它使用多層神經網路來表示大型資料集中的複雜模式。
10. 什麼是自然語言處理 (NLP)？
NLP是 AI 的一個分支，它使機器能夠理解、解釋和操縱人類語言。
人工智慧中級面試問題及答案
11. 什麼是神經網路中的啟用函式？
啟用函式確定當資訊流經網路的各層時哪些神經元會被觸發。它是神經網路的一個重要組成部分，使它們能夠學習資料中的複雜模式。神經網路中一些最流行和常用的啟用函式是 ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 和 Softmax。
12. 分類和迴歸有什麼區別？
分類預測離散標籤或分類輸出，如標籤或類別；迴歸預測連續值，如實數值，例如價格、工資、年齡。
13. 什麼是反向傳播？
反向傳播是一種最小化神經網路誤差的方法，它根據損失函式的梯度調整權重。
14. 什麼是卷積神經網路 (CNN)？
卷積神經網路 (CNN) 是一種專門構建用於分析結構化網格資料（例如影像）的人工神經網路，通常用於計算機視覺任務。CNN 被建模用於影像識別、分類、物件檢測，甚至一些自然語言處理應用。
15. 什麼是迴圈神經網路 (RNN)？
迴圈神經網路 (RNN) 是一種人工神經網路，它透過保留記憶來處理順序資料，從而使其能夠在產生輸出時接收以前的輸入。RNN 適用於序列資料，允許資訊在時間步長之間持續存在，通常用於語言處理。
16. 什麼是梯度下降？
梯度下降是一種最佳化方法，它透過迭代地向最陡下降方向移動來減少損失函式。
17. 什麼是遷移學習？
深度學習中的遷移學習是一種機器學習 (ML) 技術，它使用先前訓練過的模型來完成新的或相關的任務。遷移學習涉及微調先前訓練過的模型以執行新任務。由於它允許您使用較少的資料和訓練時間來訓練深度神經網路，因此此技術在深度學習中很有用。
18. 什麼是超引數，它們與引數有何不同？
引數是從資料中學習的模型的內部值，而超引數是指導訓練過程並調節學習的結構和效率的外部設定。兩者對於開發一個在手頭任務上表現良好的模型都至關重要。總的來說，超引數是在訓練之前設定的（例如，學習率）；引數是在訓練期間學習的（例如，權重）。
19. 什麼是損失函式？舉例子。
損失函式衡量預測值與實際值之間的差異。例如：均方誤差、交叉熵。
20. 為什麼在神經網路中使用資料歸一化？
資料歸一化是神經網路中的一個預處理步驟，它將輸入資料轉換為一致的範圍或分佈，通常在 0 到 1 之間，或者均值為 0，標準差為 1。此步驟對於提高神經網路的訓練效率、穩定性和效能至關重要。
人工智慧高階面試問題及答案
21. 什麼是強化學習？
強化學習使智慧體能夠透過與其周圍環境互動來做出決策。它在機器人技術和其他決策環境中得到了最廣泛的應用。強化學習使用獎勵系統來指導智慧體的決策。
強化學習最廣泛地用於機器人技術、遊戲、自動駕駛、醫療保健和金融領域，用於動態決策和適應不斷變化的環境。
22. 強化學習是如何工作的？
RL 演算法專門設計用於處理未標記資料。它使用獎勵和懲罰正規化來處理資料。在強化學習中，智慧體透過經驗和反饋來學習。智慧體與環境互動並自行探索它。如果執行的動作是正確的，則它會獲得獎勵，否則會受到懲罰。強化學習中智慧體的主要目標是透過獲得最大的正獎勵來提高效能。
23. 什麼是 Q 學習？
Q 學習是一種機器學習技術，它允許模型透過執行適當的動作來迭代地學習和改進。Q 學習是一種 RL 演算法，它幫助智慧體學習如何隨著時間的推移最大化獎勵。
24. 什麼是深度學習中的注意力機制？
注意力機制是一種深度學習技術，它使模型能夠專注於輸入資料中的重要資訊。注意力機制幫助模型專注於輸入的重要部分，廣泛應用於 NLP，例如在 Transformer 中。它是現代深度學習和計算機視覺模型的重要組成部分。
25. 描述一個 Transformer 模型。
Transformer 模型是一種用於處理序列的神經網路架構，它使用自注意力機制來評估每個元素相對於其他元素的相關性，從而實現有效的並行化。由於其能夠捕獲長期依賴關係，因此它通常用於 NLP 任務（如翻譯和文字生成）。總的來說，Transformer 使用自注意力來並行處理輸入序列，徹底改變了 NLP 並支援 GPT 和 BERT 等模型。
26. 什麼是整合學習？
整合學習是一種機器學習技術，它整合多個模型的預測以提高準確性、魯棒性和泛化能力。整合學習結合多個模型以提高效能，使用諸如 Bagging 和 Boosting 等技術，並提高超越單個模型所能達到的效能。
27. 批梯度下降和隨機梯度下降有什麼區別？
批處理在每個步驟中處理完整的資料集，而隨機處理一次處理一個樣本，這可能更快但更嘈雜。
28. 什麼是生成對抗網路 (GAN)？
生成對抗網路 (GAN) 是一種由兩個模型組成的神經網路：一個生成器和一個鑑別器，它們競爭生成逼真的資料。生成器生成合成資料，而鑑別器評估其有效性，從而使生成器能夠產生更逼真的輸出，這通常用於影像和影片合成。
29. 什麼是 BERT，為什麼它很重要？
BERT 是一種用於 NLP 任務的預訓練 Transformer 模型，旨在理解雙向上下文。BERT（來自 Transformer 的雙向編碼器表示）是一種語言模型，它使用深度雙向注意力來理解所有方向上的單詞上下文。它用於 NLP 任務，包括問答和情感分析。因此，它正在顯著提高 AI 應用中的自然語言理解能力。
30. LSTM 和 GRU 有什麼區別？
兩者都是 RNN 的變體，但 GRU 比 LSTM 更簡單、更快，引數更少且沒有輸出門。長短期記憶網路 (LSTM) 和門控迴圈單元 (GRU) 是兩種迴圈神經網路的形式，用於捕獲順序輸入中的長期依賴關係。LSTM 使用三個門（輸入、遺忘和輸出）來管理記憶體流，而 GRU 只使用兩個門（更新和重置），這使得它們更快、更高效，但在複雜任務中可能表達能力較差。
31. 什麼是貝葉斯網路？
貝葉斯網路是一種機率圖模型，它表示隨機變數之間的依賴關係。貝葉斯網路是一種機率圖模型，可用於根據資料或專家意見建立模型。它有兩個部分：結構和引數。貝葉斯網路是對聯合機率分佈的簡潔、靈活且易於理解的表示。它也有利於知識發現，因為有向無環圖可以反映變數之間的因果關係。
32. 什麼是梯度消失/爆炸？
此問題發生在深度網路中，其中梯度變得非常小或非常大，從而影響學習的穩定性。梯度消失和爆炸是在深度神經網路訓練期間出現的問題，尤其是在層數較多時。在梯度消失中，梯度變得非常小，從而減慢或停止學習；在梯度爆炸中，梯度變得過大，導致更新不穩定，並可能使模型引數發散。
實用、解決問題和麵嚮應用的人工智慧面試問題及答案
33. 處理缺失資料的常用方法有哪些？
處理缺失資料是準備機器學習資料集的關鍵步驟，因為它會影響模型效能並引入偏差。在 ML 中處理缺失資料的一些常用方法包括刪除資料（丟棄）、插補、刪除或根據模式預測缺失值、缺失值的指示變數、資料增強。
34. 如何確保你的 AI 模型是合乎道德且無偏見的？
為了確保 AI 模型是合乎道德且無偏見的，需要在多個數據集上進行嚴格測試，確保持續監控偏差，將倫理問題納入 AI 開發流程，以及在模型決策中保持透明度。
35. 如何確保所選模型最適合你的資料？
要找到最適合你的資料的模型，可以透過交叉驗證執行不同的模型，並比較與你的任務相關的指標（例如準確率、精確率、召回率或 AUC）。此外，檢查過擬合和欠擬合，以確保模型能夠有效地泛化到以前未知的資料。
36. 什麼是 PCA，何時使用它？
主成分分析 (PCA) 是一種降維方法，它將資料集簡化為一組不相關的變數，稱為主成分，這些變數捕獲了資料大部分的方差。它通常用於簡化複雜資料集、減少噪聲以及提高機器學習應用中的計算效率。
37. 評估 AI 模型效能的合適方法有哪些？
可以使用關鍵指標來衡量 AI 模型的效能，例如分類的準確率、精確率、召回率和 F1 分數，迴歸的均方誤差 (MSE) 或平均絕對誤差 (MAE)，以及二元分類的 AUC-ROC。交叉驗證和混淆矩陣分析也有助於評估模型在多個數據拆分中的可靠性和魯棒性。
38. 解釋交叉驗證及其重要性。
交叉驗證將資料分成幾部分，以便多次訓練和測試模型，從而減少過擬合併確保泛化能力。
39. 如何防止 AI 模型欠擬合？
要防止模型欠擬合，可以透過新增特徵、使用更強大的演算法或降低正則化來使其更復雜。確保有足夠多的訓練資料並微調超引數可能有助於模型更成功地捕獲模式。
40. 什麼是資料增強？
資料增強透過建立現有資料的修改版本來增加資料集的大小，通常用於影像處理。總的來說，資料增強是一種使用現有資料生成新的和新穎的樣本資料來訓練機器學習 (ML) 模型的技術。它是深度學習模型訓練過程中的一個重要方面，這些模型需要大型且多樣化的資料集才能產生準確的預測。
41. 解釋正則化及其型別。
正則化是一組用於減少機器學習模型過擬合的技術。正則化通常以略微降低訓練精度為代價，以換取泛化能力的提高。正則化指的是減少機器學習模型過擬合的不同策略。
42. 使用預訓練模型的優缺點是什麼？
預訓練模型可以節省時間，因為它們已經過訓練並可以使用。它避免了需要進行廣泛的訓練、資料收集和清理。預訓練模型是在大量資料上進行訓練的；它們優於在較小資料集上訓練的模型。
43. 解釋 K 均值聚類。
K 均值聚類 是一種無監督機器學習演算法，它根據資料點的特徵將其劃分為多個組 (K)。它的工作原理是迭代地將每個資料點分配到最近的聚類中心，然後更新聚類中心以反映每個聚類中所有點的平均值。此過程持續進行，直到聚類中心穩定下來，從而減少聚類內的總方差。
44. AI 的工業應用有哪些？
AI 通常用於行業進行預測性維護、最佳化供應鏈和使用即時資料分析改進質量控制。人工智慧驅動的機器人和自動化提高了製造效率，而人工智慧則有助於醫療保健診斷、藥物研究和患者管理。
45. AI 如何應用於醫療保健？
AI 在醫療保健中用於診斷、預測患者預後和定製治療策略。它改進了醫學影像分析、藥物發現和管理程式，從而實現更高效和準確的患者護理。
46. AI 在金融中的作用是什麼？
AI 在金融中透過分析大型資料集來識別趨勢、預測風險和自動化操作（如欺詐檢測、客戶支援和量身定製的投資建議）來促進資料驅動的決策。它還透過實施演算法交易和投資組合最佳化來改進交易策略。
47. 描述電子商務中的一個 AI 應用。
電子商務中的人工智慧可以透過研究使用者活動來推薦產品、預測客戶偏好和最佳化價格來個性化購物體驗。它還透過提供快速幫助的聊天機器人來改善客戶服務，並透過估計需求來幫助進行庫存管理。
48. AI 如何改變汽車行業？
人工智慧正在透過擴充套件自動駕駛功能、透過預測性維護最佳化製造以及透過智慧車載助手改善客戶體驗來改變汽車行業。它還透過即時資料處理和自適應駕駛技術提高了汽車安全性。
49. 可解釋 AI (XAI) 的重要性是什麼？
可解釋 AI 描述了 AI 模型的影響和可能的偏差。它有助於提高人工智慧驅動的決策中模型的準確性、公平性、透明度和結果。對於企業在將 AI 模型投入生產時建立信任和信心，可解釋 AI 至關重要。AI 可解釋性還使組織能夠以負責任的方式進行 AI 開發。
50. AI 如何幫助應對氣候變化？
AI 可以透過最大限度地減少能源消耗、預測極端天氣和提高氣候模型的準確性來幫助應對氣候變化。它還可以幫助監測森林砍伐、測量排放量和改進可再生能源系統，例如最佳化太陽能電池板的放置和電網管理，以減少碳足跡。
51. 解釋倫理 AI？
倫理 AI 是設計、開發和部署人工智慧系統時，將公平、透明、問責制和隱私作為首要任務的做法。它涉及減少偏差、保護使用者資料以及確保 AI 決策維護人權並且不損害個人或社會。倫理 AI 旨在構建值得信賴、可訪問的技術，這些技術與社會原則一致。
52. 什麼是邊緣 AI？
邊緣 AI 是將人工智慧演算法直接部署到本地裝置或“邊緣”裝置上，而不是雲計算資料中心。邊緣 AI 最大限度地減少了延遲，增強了資料隱私，並在網際網路連線最少的情況下執行。它對於需要即時分析的應用（例如自動駕駛汽車、智慧攝像頭和物聯網裝置）特別有用。
53. AI 對網路安全有何重要意義？
AI 透過即時識別和響應威脅、查詢惡意行為模式以及分析大量資料以查詢漏洞來顯著提高網路安全。它自動化了常見活動，從而縮短了響應時間並更好地保護免受複雜的網路攻擊（如網路釣魚和勒索軟體）的侵害。此外，AI 透過預測可能發生的網路安全漏洞來增強威脅情報。
54. 你將如何向非技術人員解釋 AI？
人工智慧 (AI) 類似於可以從資料中學習並做出預測的計算機程式。它模仿人類思維，並且可以執行語音識別、文字理解和產品推薦等任務，而無需為每個動作提供明確的指令。