Top 22 Interviewfragen & Antworten zu Künstlicher Intelligenz 2022 – Für Anfänger & Erfahrene

Viele Menschen haben Angst vor Vorstellungsgesprächen in der Tech-Branche. Aber wenn Sie sich ausreichend vorbereiten, müssen Sie sich vor nichts fürchten. Wie bereitet man sich auf ein technisches Vorstellungsgespräch vor?

Sie können Ihr Wissen wiederholen und sicherstellen, dass Sie kein Thema verpassen. Und um Ihnen dabei zu helfen, haben wir eine Liste mit den wichtigsten Fragen und Antworten zum Thema künstliche Intelligenz für Vorstellungsgespräche zusammengestellt . Gehen Sie jeden von ihnen durch und überarbeiten Sie ihn gründlich.

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Die wichtigsten Fragen und Antworten in Vorstellungsgesprächen zu künstlicher Intelligenz

Q.1- Was verstehen Sie unter künstlicher Intelligenz?

In der Künstlichen Intelligenz untersuchen Sie die kognitiven Funktionen des menschlichen Gehirns und versuchen, sie auf einem System (oder einer Maschine) nachzubilden. Es ist ein Zweig der Informatik und hat Anwendungen in vielen Branchen und Bereichen. Man kann auch sagen, dass sich Künstliche Intelligenz darauf konzentriert, intelligente Maschinen zu schaffen, die Funktionen wie Menschen ausführen.

F.2- Nennen Sie einige Bereiche, die von künstlicher Intelligenz (KI) profitieren können.

Künstliche Intelligenz ist in vielen Branchen nützlich. Informatik, Software, Robotik, Spracherkennung, Luftfahrt, Spieleentwicklung, Bioinformatik und viele andere Bereiche nutzen künstliche Intelligenz.

Q.3- Können Sie zwischen schwacher KI und starker KI unterscheiden?

Es gibt viele Unterschiede zwischen schwacher künstlicher Intelligenz und starker künstlicher Intelligenz. Schwache KI hat nur eine minimale Anwendung und hat im Vergleich zu starker KI nicht viel Spielraum. Ersteres ist nützlich, um bestimmte Aufgaben auszuführen, aber letzteres kann mit menschenähnlicher Intelligenz mithalten.

Ein weiterer Unterschied zwischen den beiden ist die Methode der Datenverarbeitung. Schwache KI verwendet unüberwachtes und überwachtes Lernen zur Verarbeitung von Daten. Auf der anderen Seite verwendet starke KI für diesen Zweck Assoziation und Clustering.

F.4- Welche Programmiersprachen verwenden Sie in der KI?

Die wichtigsten Programmiersprachen, die wir in der KI verwenden, sind Lisp, Python, R, Java und Prolog.

Q.5- Was meinen Sie mit einem Expertensystem? Was sind seine Qualitäten?

Ein Expertensystem ist ein KI-basiertes Programm, das über viel Wissen (Expertenniveau) auf einem bestimmten Gebiet verfügt. Dieses Programm kann sein Fachwissen nutzen, um auch echte Probleme zu lösen. Expertensysteme sind in der Lage, menschliche Experten in ihren Bereichen zu ersetzen.

Die Qualitäten eines KI-Expertensystems sind:

• Zuverlässig
• Schnell
• Produktiv
• Verständlich

F.6- Was ist die A*-Algorithmus-Suche?

Wenn Sie die beste Route zwischen zwei Knoten finden möchten, verwenden Sie eine A*-Algorithmussuche. Sein Zweck besteht darin, einen Graphen zu durchlaufen oder einen Pfad für diesen Zweck zu finden.

Q.7- Was ist ein Turing-Test? Erklären.

Mit einem Turing-Test können Sie die Intelligenz Ihrer Maschine im Vergleich zur menschlichen Intelligenz überprüfen. In einem Turing-Test würde ein Computer die menschliche Intelligenz herausfordern, und nur wenn er den Test besteht, können Sie ihn als intelligent bezeichnen. Selbst eine intelligente Maschine ist möglicherweise nicht in der Lage, Menschen zu replizieren, auch wenn sie den Test besteht.

Q.8- Was sind Tiefensuchalgorithmen?

Eine Tiefensuche ist eine Art Algorithmus, der Diagramm- oder Baumdatenstrukturen durchsucht. Es beginnt am Wurzelknoten und sucht so weit wie möglich entlang jeder Verzweigung, bevor es ein Backtracking durchführt. Es basiert auf LIFO. Und die Reihenfolge der Knoten in DFS-Algorithmen unterscheidet sich von der von BFS-Algorithmen. Das System speichert den Pfad in jeder Iteration linear und benötigt dafür Platz.

Q.9- Was sind iterative Deepening-Tiefensuchalgorithmen?

Bei iterativ vertiefenden DFS-Algorithmen findet der Suchprozess der Ebene 1 und 2 statt. Es setzt die Erkundung fort, bis es die Lösung findet. Es generiert Knoten, bis es den Zielknoten findet, und speichert den Stapel von Knoten, den es erstellt hat.

Q.10- Erklären Sie einen bidirektionalen Suchalgorithmus. Was ist es?

Ein bidirektionaler Suchalgorithmus führt zwei gleichzeitige Suchen durch. Der erste geht vom Anfangszustand vorwärts und der zweite vom Zielzustand rückwärts. Beide treffen sich an einem gemeinsamen Punkt, und dann endet die Suche – der Zielzustand verbindet sich auf umgekehrte Weise mit dem Anfangszustand.

Q.11- Wie würden Sie einen einheitlichen Kostensuchalgorithmus erklären?

Bei einem einheitlichen Kostensuchalgorithmus gehen Sie vom Anfangsstaat aus zu den Nachbarstaaten, um den „günstigsten“ Staat auszuwählen. Von dort aus wählen Sie den nächstgünstigsten Staat aus den nicht besuchten Nachbarstaaten und den besuchten Staaten aus. Sie würden auf diese Weise weiter nach dem Zielzustand suchen, und selbst wenn Sie dies tun, suchen Sie nach anderen möglichen Zuständen. Wenn jede Iteration eines Breitensuchalgorithmus die gleichen Kosten hätte, würde er zu einem einheitlichen Kostensuchalgorithmus werden.

Q.12- Was sind Breitensuchalgorithmen?

Ein BFS-Algorithmus (Breite-zuerst-Suche) beginnt seine Suche vom Wurzelknoten, dann zu seinen benachbarten Knoten und geht weiter zur nächsten Gruppe von Knoten, bis er die Anordnung findet. Sie können einen Baum erstellen, bis Sie die Anordnung gefunden haben. Sie können es über die FIFO-Datenstruktur verwenden, sodass Sie auch die kürzeste Lösung sehen können.

Q.13- Was ist der Unterschied zwischen klassischer künstlicher Intelligenz und statistischer künstlicher Intelligenz?

Die klassische KI konzentriert sich auf deduktives Denken, wie z. B. eine Gruppe von Einschränkungen. Auf der anderen Seite konzentriert sich die statistische KI auf induktives Denken wie ein Muster oder einen Trend.

Q.14- Was verstehen Sie unter Fuzzy-Logik?

Fuzzy-Logik ist eine Methode zur Kodierung menschlichen Lernens für KI. Es imitiert den Entscheidungsprozess des Menschen durch IF-THEN-Instanzen und die digitalen Werte von JA und NEIN. Sie basiert auf Wahrheitsgraden. Dr. Lotfi Zadeh von der University of California in Berkeley war der erste, der die Idee der Fuzzy-Logik vorbrachte.

Q.15- Was wissen Sie über FOPL?

Es ist eine der kritischen Fragen in KI-Interviews, bereiten Sie sie also gut vor. FOPL steht für Prädikatenlogik erster Ordnung. Es ist eine Sammlung formaler Systeme, und jede Aussage hat ein Subjekt und ein Prädikat. Ein Prädikat kann nur ein Subjekt haben, und es hat die Fähigkeit, das Subjekt zu modifizieren.

Q.16- Welche Beziehung besteht zwischen KI und Spieltheorie?

Die Spieltheorie ist ein spezialisierter Zweig der Mathematik, der sich mit gegnerischen Spielern befasst, die versuchen, eine bestimmte Reihe von Zielen zu erreichen. Es geht darum, aus einer Gruppe rationaler Entscheidungen zu wählen, wenn Sie mehrere Agenten haben. Experten verwenden diesen Algorithmus in der KI, wenn sie verschiedene Agenten in einem Problem haben.

Q.17- Können Sie einige Anwendungen der Fuzzy-Logik nennen?

Fuzzy-Logik findet Anwendungen in mehreren Branchen. U-Bahn-Systeme, unbemannte Fahrzeuge, Klimaanlagen, Staubsauger, Projektrisikobewertung und Gesichtsmustererkennung sind nur einige der Bereiche, die Fuzzy-Logik verwenden.

Q.18- Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist das Studium von Algorithmen und Modellen, die Computer verwenden, um bestimmte Aufgaben auszuführen, ohne besondere Anweisungen zu haben. Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz und ermöglicht es einer Maschine, aus ihrer Erfahrung zu lernen. In ML können Computer auf Daten zugreifen und sie verwenden, um ihr Wissen über das Problem zu erweitern.

Sie werden sich damit vertrauter machen, indem Sie Interviewfragen zum maschinellen Lernen durchgehen.

Q.19- Was ist der Unterschied zwischen abduktivem, deduktivem und induktivem maschinellem Lernen?

Abduktives maschinelles Lernen ist, wenn Sie Schlussfolgerungen nach verschiedenen Instanzen ableiten. Seine Basis sind tiefe neuronale Netze. Beim deduktiven maschinellen Lernen erhalten Sie zunächst das Ergebnis und verbessern es gemäß Ihren bisherigen Ergebnissen. Der maschinelle Lernalgorithmus verwendet in diesem Fall einen Entscheidungsbaum.

Induktives maschinelles Lernen lernt aus einer Gruppe von Instanzen und zieht daraus seine Schlüsse. Es verwendet KNN, SVM und andere statistische Algorithmen für maschinelles Lernen.

Q.20- Was verstehen Sie unter Deep Learning?

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Es verfügt über neuronale Netze, die unüberwachtes Lernen aus unstrukturierten Daten durchführen können. Sie lernen durch Repräsentationslernen, und es kann unüberwacht, überwacht oder halbüberwacht sein.

Mit einfachen Worten, Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die Computersystemen beibringt, Aktivitäten auszuführen, die Menschen auf natürliche Weise ausführen können. Ein Beispiel für Deep Learning sind unbemannte Autos und wie sie Stoppschilder auf der Straße erkennen können.

Q.21- Was ist ein Agent in der künstlichen Intelligenz?

In der Künstlichen Intelligenz untersuchen Sie die Beziehung zwischen einem Agenten und seiner Umgebung. Diese Agenten verfügen über Sensoren, die es ihnen ermöglichen, ihre Einstellungen zu verstehen (zu erkennen). Sie haben auch Aktuatoren, um auf die Umgebung einzuwirken. Sie haben festgelegte Ziele, und sie können lernen und ihr Wissen einsetzen, um ihre Ziele zu erreichen.

F.22- Was ist ein Teilbestellungsplan?

Wenn ein Plan alle Aktionen angibt, die Sie ausführen müssen, aber die Reihenfolge der Schritte nur bei Bedarf angibt, wird er als Plan mit teilweiser Reihenfolge bezeichnet.

Abschließende Gedanken

Die Vorbereitung von Interviewfragen für künstliche Intelligenz kann erschöpfend sein. Mit Hilfe dieser Liste sollten Sie keine Probleme bei der Zubereitung haben.

Stellen Sie sicher, dass Sie sich wegen des Vorstellungsgesprächs nicht zu sehr stressen. Gehen Sie Ihre vorbereiteten Notizen durch, lesen Sie diese Fragebögen und haben Sie Vertrauen in sich selbst.

Wenn Sie Fragen zu KI-Interviewfragen haben, können Sie uns gerne fragen. Wir würden uns freuen, Ihre Verwirrung zu beseitigen.

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