أفضل 22 أسئلة وأجوبة لمقابلة الذكاء الاصطناعي 2022 - للمبتدئين وذوي الخبرة

يخاف الكثير من الناس من إجراء المقابلات في قطاع التكنولوجيا. لكن إذا قمت بالتحضير الكافي ، فلا داعي للخوف من أي شيء. كيف يمكن للمرء أن يستعد للمقابلة الفنية؟

يمكنك مراجعة معلوماتك والتأكد من عدم تفويت أي موضوع. ولمساعدتك في هذا الصدد ، قمنا بإعداد قائمة بأهم أسئلة وأجوبة مقابلات الذكاء الاصطناعي . راجع كل واحد منهم وقم بمراجعة شاملة.

يمكنك إضافة هذه الصفحة إلى الإشارات المرجعية الخاصة بك أيضًا. هيا بنا نبدأ.

أهم أسئلة وأجوبة مقابلة الذكاء الاصطناعي

س 1- ماذا تفهم عن الذكاء الاصطناعي؟

في الذكاء الاصطناعي ، تدرس الوظائف المعرفية للدماغ البشري وتحاول تكرارها على نظام (أو آلة). إنه فرع من علوم الكمبيوتر وله تطبيقات في العديد من الصناعات والمجالات. يمكنك أيضًا القول إن الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء آلات ذكية تؤدي وظائف مثل البشر.

س 2 - قم بتسمية بعض المجالات التي يمكن أن تستفيد من الذكاء الاصطناعي (AI).

الذكاء الاصطناعي مفيد في العديد من الصناعات. تستخدم علوم الكمبيوتر ، والبرمجيات ، والروبوتات ، والتعرف على الكلام ، والملاحة الجوية ، وتطوير الألعاب ، والمعلوماتية الحيوية ، والعديد من المجالات الأخرى ، الذكاء الاصطناعي.

س 3- هل يمكنك التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي؟

هناك العديد من الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي. يمتلك الذكاء الاصطناعي الضعيف الحد الأدنى من التطبيقات وليس لديه مجال كبير مقارنةً بالذكاء الاصطناعي القوي. الأول مفيد لأداء مهام محددة ، لكن الأخير يمكن أن يضاهي ذكاء الإنسان.

الفرق الآخر بين الاثنين هو طريقة معالجة البيانات. يستخدم الذكاء الاصطناعي الضعيف التعلم غير الخاضع للرقابة والإشراف لمعالجة البيانات. من ناحية أخرى ، يستخدم الذكاء الاصطناعي القوي الارتباط والتكتل لهذا الغرض.

س 4- ما هي لغات البرمجة التي تستخدمها في الذكاء الاصطناعي؟

لغات البرمجة البارزة التي نستخدمها في الذكاء الاصطناعي هي Lisp و Python و R و Java و Prolog.

س 5- ماذا تقصد بنظام خبير؟ ما هي صفاته؟

النظام الخبير هو برنامج قائم على الذكاء الاصطناعي ولديه الكثير من المعرفة (على مستوى الخبراء) في مجال معين. يمكن لهذا البرنامج استخدام خبراته لحل مشاكل حقيقية أيضًا. الأنظمة الخبيرة قادرة على استبدال الخبراء البشريين في مجالاتهم.

صفات نظام خبير الذكاء الاصطناعي هي:

• موثوق
• بسرعة
• إنتاجي
• مفهوم

س 6- ما هو البحث باستخدام خوارزمية A *؟

عندما تريد العثور على أفضل مسار بين عقدتين ، ستستخدم بحث خوارزمية A *. والغرض منه هو اجتياز الرسم البياني أو البحث عن مسار لهذا الغرض.

س 7- ما هو اختبار تورينج؟ يشرح.

يسمح لك اختبار تورينج بفحص ذكاء جهازك مقارنة بالذكاء البشري. في اختبار تورينج ، قد يتحدى الكمبيوتر الذكاء البشري ، وإذا نجح في الاختبار ، عندها فقط يمكنك تسميته بالذكاء. حتى الآلة الذكية قد لا تكون قادرة على تكرار البشر أيضًا على الرغم من اجتيازها الاختبار.

س 8- ما هي خوارزميات البحث العميق؟

بحث العمق أولاً هو نوع من الخوارزمية التي تبحث في هياكل بيانات الرسم البياني أو الشجرة. يبدأ من عقدة الجذر ويبحث قدر الإمكان على طول كل فرع قبل أن يقوم بالتراجع. يعتمد على LIFO. ويختلف ترتيب العقد في خوارزميات DFS عن ذلك الخاص بخوارزميات BFS. يخزن النظام المسار في كل تكرار بشكل خطي ويتطلب مساحة لنفسه.

س 9- ما هي خوارزميات التعميق التكراري للبحث أولاً؟

في خوارزميات التعميق التكراري DFS ، تتم عملية البحث في المستويين 1 و 2. يواصل الاستكشاف حتى يجد الحل. يقوم بإنشاء العقد حتى يجد عقدة الهدف ويحفظ كومة العقد التي أنشأتها.

س 10- اشرح خوارزمية بحث ثنائية الاتجاه. ما هذا؟

تقوم خوارزمية البحث ثنائية الاتجاه بإجراء عمليتي بحث متزامنتين. الأول يتقدم للأمام من الحالة الأولية ، والثاني يتراجع عن حالة الهدف. يلتقي كلاهما عند نقطة مشتركة ، وعندها ينتهي البحث — ترتبط حالة الهدف بالحالة الأولية بطريقة عكسية.

س 11- كيف تشرح خوارزمية بحث تكلفة موحدة؟

في خوارزمية بحث تكلفة موحدة ، تبدأ من الحالة الأولية وتنتقل إلى الدول المجاورة لاختيار الحالة "الأقل تكلفة". من هناك ، ستختار الولاية التالية الأقل تكلفة من الدول المجاورة التي لم تتم زيارتها والدول التي تمت زيارتها. ستستمر في البحث عن حالة الهدف بهذه الطريقة ، وحتى إذا قمت بذلك ، فستبحث عن حالات أخرى محتملة. إذا كان لكل تكرار لخوارزمية بحث واسعة النطاق نفس التكلفة ، فستصبح خوارزمية بحث تكلفة موحدة.

س 12- ما هي خوارزميات البحث الأول؟

تبدأ خوارزمية BFS (بحث العرض أولاً) بحثها من العقدة الجذرية ، ثم إلى العقد المجاورة لها ، وتستمر في الانتقال إلى المجموعة التالية من العقد حتى تعثر على الترتيب. يمكنك إنشاء شجرة حتى تجد الترتيب. يمكنك استخدامه من خلال هيكل بيانات FIFO ، حتى تتمكن من رؤية الحل الأقصر أيضًا.

س 13- ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي والذكاء الاصطناعي الإحصائي؟

يركز الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي على التفكير الاستنتاجي ، مثل مجموعة من القيود. من ناحية أخرى ، يركز الذكاء الاصطناعي الإحصائي على التفكير الاستقرائي مثل النمط أو الاتجاه.

س 14- ماذا تفهم بالمنطق الضبابي؟

المنطق الضبابي هو طريقة لتشفير التعلم البشري للذكاء الاصطناعي. إنه يقلد عملية صنع القرار للبشر من خلال حالات IF-THEN والقيم الرقمية لـ YES و NO. إنه يقوم على درجات الحقيقة. كان الدكتور لطفي زاده من جامعة كاليفورنيا في بيركلي أول شخص طرح فكرة المنطق الضبابي.

س 15- ماذا تعرف عن FOPL؟

إنه أحد الأسئلة المهمة في مقابلة الذكاء الاصطناعي ، لذا تأكد من إعداده. FOPL تعني المنطق الأصلي من الدرجة الأولى. إنها مجموعة من الأنظمة الرسمية ، ولكل بيان موضوع وخبر. يمكن أن يكون للمسند موضوع واحد فقط ، ولديه القدرة على تعديل الموضوع.

س 16- ما العلاقة بين الذكاء الاصطناعي ونظرية اللعبة؟

نظرية الألعاب هي فرع متخصص من الرياضيات يتعامل مع لاعبين متنافسين يحاولون تحقيق مجموعة معينة من الأهداف. يتعلق الأمر بالاختيار من بين مجموعة من الخيارات العقلانية عندما يكون لديك وكلاء متعددون. يستخدم الخبراء هذه الخوارزمية في الذكاء الاصطناعي عندما يكون لديهم عوامل مختلفة في مشكلة ما.

س 17- هل يمكنك ذكر بعض تطبيقات المنطق الضبابي؟

يجد المنطق الضبابي تطبيقات في صناعات متعددة. أنظمة مترو الأنفاق والمركبات غير المأهولة ومكيفات الهواء والمكانس الكهربائية وتقييم مخاطر المشروع والتعرف على أنماط الوجه ليست سوى بعض المجالات التي تستخدم المنطق الضبابي.

س 18- ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي (ML) هو دراسة الخوارزميات والنماذج التي تستخدمها أجهزة الكمبيوتر لأداء مهام محددة دون وجود تعليمات معينة. إنها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وتمكن الآلة من التعلم من تجربتها. في ML ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الوصول إلى البيانات واستخدامها لتعزيز معرفتهم بالمشكلة.

ستصبح أكثر دراية بهذا من خلال الاطلاع على أسئلة مقابلة التعلم الآلي.

س 19- ما الفرق بين التعلم الآلي الاختطاف والاستنباطي والاستقرائي؟

يحدث التعلم الآلي الاستبادي عندما تستخلص استنتاجات وفقًا لحالات مختلفة. أساسها هو الشبكات العصبية العميقة. في التعلم الآلي الاستنتاجي ، تحصل أولاً على النتيجة وتحسنها وفقًا لنتائجك السابقة. تستخدم خوارزمية التعلم الآلي ، في هذه الحالة ، شجرة قرارات.

يتعلم التعلم الآلي الاستقرائي من مجموعة من الأمثلة ويستخلص نهايته وفقًا لذلك. يستخدم KNN و SVM وخوارزميات تعلم الآلة الإحصائية الأخرى.

س 20- ماذا تفهم بالتعلم العميق؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. لديها شبكات عصبية يمكنها أداء التعلم غير الخاضع للإشراف من البيانات غير المهيكلة. يتعلمون من خلال التعلم التمثيلي ، ويمكن أن يكون بدون إشراف أو إشراف أو شبه خاضع للإشراف.

بكلمات بسيطة ، التعلم العميق هو أسلوب التعلم الآلي الذي يعلم أنظمة الكمبيوتر للقيام بأنشطة يمكن للبشر القيام بها بشكل طبيعي. مثال على التعلم العميق هو السيارات غير المأهولة وكيف يمكنهم التعرف على علامات التوقف على الطريق.

س 21- ما العامل في الذكاء الاصطناعي؟

في الذكاء الاصطناعي ، تدرس العلاقة بين الوكيل وبيئته. هؤلاء العملاء لديهم أجهزة استشعار تسمح لهم بفهم (استشعار) إعداداتهم. لديهم أيضًا مشغلات للعمل على البيئة. لديهم أهداف محددة ، ويمكنهم التعلم واستخدام معارفهم لتحقيق أهدافهم.

س 22- ما هي خطة الطلب الجزئي؟

عندما تحدد الخطة جميع الإجراءات التي تحتاج إلى تنفيذها ولكنها تحدد ترتيب الخطوات فقط عند الضرورة ، فإنها تسمى خطة الطلب الجزئي.

افكار اخيرة

يمكن أن يكون إعداد أسئلة مقابلة الذكاء الاصطناعي شاملاً. بمساعدة هذه القائمة ، لن تواجه أي مشاكل في التحضير.

تأكد من أنك لا تشدد كثيرًا على المقابلة. راجع ملاحظاتك المعدة ، واقرأ هذه الاستبيانات ، وثق بنفسك.

إذا كانت لديك أي شكوك تتعلق بأسئلة مقابلة الذكاء الاصطناعي ، فلا تتردد في طرحها علينا. سنكون سعداء لإزالة حيرتك.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.