Trong những năm gần đây, nhu yếu tuyển dụng và thao tác trong nghành AI tăng cao. Câu hỏi phỏng vấn AI là tài liệu quan trọng cho cả nhà tuyển dụng và ứng viên. Bài viết này, trituenhantao.io đưa ra một số ít câu hỏi cơ bản tương quan đến nghành nghề dịch vụ. Các nhà tuyển dụng và ứng viên hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm tùy vào mục tiêu của mình .
Câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản giúp bạn tuyển dụng thành công
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính trong đó trí thông minh của máy tính được tạo ra bởi con người với mục tiêu giúp máy tính có được hành vi thông minh giống con người. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng khác nhau như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, nhận thức, lý luận.
- Liệt kê một số ứng dụng của AI?
● Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
● Chatbots
● Phân tích cảm xúc
● Dự đoán doanh thu
● Xe tự lái
● Nhận dạng biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt
● Nhận diện hình ảnh
- Các ngôn ngữ lập trình phổ biến đối với lập trình AI?
● Python
● R
● Lisp
● Prolog
● Java
- Tháp Hà Nội là gì?Tháp TP. Hà Nội là một game show toán học cho thấy phương pháp đệ quy hoàn toàn có thể được sử dụng như một thiết bị trong việc thiết kế xây dựng một thuật toán để giải quyết và xử lý một yếu tố đơn cử. Sử dụng cây quyết định hành động và thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng ( BFS ) trong AI, thì tất cả chúng ta hoàn toàn có thể giải bài toán Tháp Thành Phố Hà Nội .
- Phép thử Turing (Turing Test) là gì?Phép thử Turing là một bài kiểm tra năng lượng trí tuệ của máy tính. Một cỗ máy được sử dụng để thử thách trí mưu trí của con người. Nếu người đó không hề nhận ra cỗ máy không phải là con người, máy tính đó vượt qua phép thử và nó được coi là “ mưu trí ” .
- Hệ chuyên gia là gì?Hệ chuyên viên là một nghành ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo, với những mạng lưới hệ thống có kiến thức và kỹ năng của một chuyên viên về một nghành nghề dịch vụ đơn cử. Chúng phân phối giải pháp với “ chất lượng chuyên viên ” trong nghành đó. Các hệ này có trình độ để sửa chữa thay thế một chuyên viên ( con người ) .
- Liệt kê những ưu điểm của hệ chuyên gia.
● Tính nhất quán
● Bộ nhớ
● Luôn sẵn sàng
● Logic
● Đa lĩnh vực
● Khả năng giảng giải
● Phản hồi nhanh
● Không thiên vị
- Thuật toán A * là gì?A * là một thuật toán máy tính được sử dụng thoáng rộng với mục tiêu duyệt qua đồ thị để tìm tuyến đường tối ưu nhất giữa những đỉnh khác nhau .
- Thuật toán Tìm kiếm theo chiều rộng là gì?Tìm kiếm theo chiều rộng ( BFS ), được sử dụng để tìm kiếm cấu trúc cây hoặc đồ thị, mở màn từ đỉnh gốc, sau đó triển khai qua những đỉnh lân cận và liên tục chuyển dời đến những đỉnh tiếp theo. Việc tìm kiếm này hoàn toàn có thể được triển khai bằng cách sử dụng cấu trúc tài liệu FIFO ( hàng đợi ), thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng luôn tìm ra đường đi ngắn nhất hoàn toàn có thể .
- Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu là gì?Tìm kiếm theo chiều sâu ( DFS ) dựa trên LIFO ( ngăn xếp ). Một phép đệ quy được thực thi với cấu trúc tài liệu ngăn xếp LIFO. Do đó, những đỉnh được sắp xếp theo thứ tự khác với BFS. Thuật toán khởi đầu tại gốc và tăng trưởng xa nhất hoàn toàn có thể theo mỗi nhánh .
- Thuật toán tìm kiếm theo hai chiều là gì?Trong thuật toán tìm kiếm theo hai chiều, việc duyệt sẽ được thực thi ở cả nút xuất phát và nút tiềm năng. Việc duyệt sẽ dừng lại khi chúng gặp nhau ở một nút chung. Thuật toán giúp giảm độ phức tạp và giảm khoảng trống tàng trữ .
- Giải thích về thuật toán cắt tỉa Alpha-BetaThuật toán cắt tỉa Alpha-Beta là một thuật toán nhằm mục đích giảm số lượng những nút được duyệt bằng thuật toán Minimax trong cây tìm kiếm. Nó hoàn toàn có thể được vận dụng cho độ sâu “ n ” và hoàn toàn có thể cắt tỉa hàng loạt cây con và lá .
- Liệt kê các ứng dụng của logic mờ.
● Nhận dạng khuôn mặt
● Máy điều hòa, máy giặt và máy hút bụi
● Hệ thống phanh và hệ thống truyền lực chống trượt
● Kiểm soát hệ thống tàu điện ngầm và máy bay trực thăng không người lái
● Hệ thống dự báo thời tiết
● Đánh giá rủi ro dự án
● Kế hoạch chẩn đoán và điều trị y tế
● Giao dịch chứng khoán
- Lôgic vị từ bậc một (FOPL) là gì?Lôgic vị từ bậc một là một tập hợp những mạng lưới hệ thống chính thức, trong đó mỗi câu được chia thành một chủ ngữ và một vị ngữ. Vị ngữ chỉ đề cập đến một chủ ngữ và nó hoàn toàn có thể sửa đổi hoặc định nghĩa những thuộc tính của chủ ngữ .
- Kể tên một vài kỹ thuật trong Machine Learning
● Hồi quy
● Phân lớp
● Phân cụm
● Học sâu
● Transfer Learning
● Học tăng cường
- Học sâu là gì?Học sâu là một tập hợp con của Machine Learning được sử dụng để tạo ra một mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp. Nó có năng lực tự học dựa trên những trường hợp trước đó và có độ đúng mực cao .
- Kể tên một vài thuật toán Machine Learning mà bạn biết.
● Hồi quy logistic
● Hồi quy tuyến tính
● Cây quyết định
● SVM
● Naive Bayes
- Naive Bayes là gì?Thuật toán học máy Naive Bayes là một thuật toán quan trọng cho quy mô Dự kiến. Nó là một tập hợp những thuật toán với một nguyên tắc chung dựa trên Định lý Bayes. Giả định cơ bản của Naive Bayes là mỗi tính năng góp phần độc lập và bình đẳng vào tác dụng .
- Liệt kê các kỹ thuật được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu.
● Phân tích thành phần độc lập
● Phân tích thành phần chính
● Phân tích thành phần chính dựa trên hàm nhân
- Liệt kê các bước liên quan đến Machine Learning.
● Thu thập dữ liệu
● Chuẩn bị dữ liệu
● Chọn mô hình thích hợp
● Huấn luyện
● Đánh giá
● Điều chỉnh tham số
● Dự đoán
- Bảng băm (hash tables) là gì?
Bảng băm là một cấu trúc dữ liệu có thể ánh xạ các khóa tới các giá trị. Bảng băm sử dụng hàm băm để tính toán chỉ mục, còn được gọi là mã băm. Cấu trúc này giúp tăng tốc việc chèn và tìm kiếm các giá trị.
- Liệt kê các ứng dụng của Machine Learning.
● Phát hiện hình ảnh, lời nói và khuôn mặt
● Tin sinh học
● Phân khúc thị trường
● Quản lý sản xuất và tồn kho
● Phát hiện gian lận
- Hệ thống gợi ý là gì?Hệ thống gợi ý là một mạng lưới hệ thống lọc thông tin được sử dụng để Dự kiến sở trường thích nghi của người dùng dựa trên những mẫu lựa chọn được thiết lập khi người dùng duyệt / sử dụng mạng lưới hệ thống .
- Phương pháp nào được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu?Giảm số chiều của tài liệu là quy trình giảm số lượng biến ngẫu nhiên. Chúng ta hoàn toàn có thể giảm số chiều của tài liệu bằng những kỹ thuật như tỷ suất những giá trị khuyết, bộ lọc phương sai thấp, bộ lọc đối sánh tương quan cao, rừng ngẫu nhiên, nghiên cứu và phân tích thành phần chính .
- Liệt kê các phương pháp khác nhau cho việc học có giám sát theo tuần tự.
● Phương pháp cửa sổ trượt (Sliding Window)
● Phương pháp cửa sổ trượt lặp lại
● Các mô hình Markov ẩn
● Mô hình Markov entropy cực đại
● Trường ngẫu nhiên có điều kiện
- Hàm chi phí là gì?Hàm ngân sách là hàm vô hướng định lượng thông số lỗi của mạng nơ-ron nhân tạo. Mạng càng tốt, thông số lỗi càng thấp .
- Các siêu tham số của ANN là gì?
● Learning rate: Siêu tham số kiểm soát tốc độ của mạng trong việc học và cập nhật các tham số
● Momentum: Siêu tham số giúp việc cập nhật được làm mịn và thoát ra được các cực tiểu cục bộ.
● Số lượng epoch: Số lần mà mạng duyệt qua toàn bộ dữ liệu huấn luyện.
- Vanishing gradient là gì?Hiện tượng xảy ra khi có quá nhiều lớp trong mạng nơ ron. Khi thông tin được truyền trở lại, những đạo hàm nhỏ dần và biến mất, khiến cho không hề update trọng số của mạng .
- Dropout là gì?Một chiêu thức giúp hạn chế thực trạng overfitting. Cụ thể, 1 số ít nơ ron bị ngừng kích hoạt trong quy trình đào tạo và giảng dạy, mạng buộc phải dùng những nơ ron còn lại để đưa ra Dự kiến .
- BERT là gì?BERT ( Bidirectional Encoder Representations from Transformers ) là một bài báo gần đây được xuất bản bởi những nhà nghiên cứu tại Google AI Language. Nó đã gây rối loạn trong hội đồng Machine Learning bằng cách trình diễn những hiệu quả tiên tiến và phát triển trong một loạt những trách nhiệm NLP
Những câu hỏi trên là những câu hỏi cơ bản bạn hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm trong tuyển dụng AI. Hiểu về những câu hỏi này là trong bước đầu để bạn hoàn toàn có thể tìm được việc làm tốt hoặc tìm ra được ứng viên xuất sắc. Mặc dù vậy, để hoàn toàn có thể thực sự tạo ra cải tiến vượt bậc, bạn cần góp vốn đầu tư và trau dồi không ngừng về thái độ, kỹ năng và kiến thức cũng như kinh nghiệm tay nghề về AI .
Nếu bạn thích bài viết này, đừng ngại san sẻ với những người chăm sóc. Hãy liên tục truy vấn website hoặc ĐK ( dưới chân trang ) để có được thông tin về nghành nghề dịch vụ một cách nhanh gọn nhất. Ngoài ra, những nhà tuyển dụng và ứng viên hoàn toàn có thể ghé thăm ITViec – một nền tảng liên kết nhân lực IT giúp bạn có được sự lựa chọn tốt nhất !
—–
” Câu hỏi phỏng vấn AI cơ bản, ” Trí tuệ nhân tạo, Ngày xuất bản : 27/03/2020, URL : https://vvc.vn/kien-thuc/cau-hoi-phong-van-ai-co-ban/, Ngày truy vấn : 07/01/2023 .
Bạn muốn trích dẫn bài này : —–
Bài viết có liên quan
-
Issue: *
-
Your Name:
*
-
Your Email: *
