Le 22 migliori domande e risposte per le interviste sull'intelligenza artificiale 2022 - Per principianti ed esperti

Molte persone hanno paura delle interviste nel settore tecnologico. Ma se fai una preparazione sufficiente, non devi aver paura di nulla. Come ci si prepara per un colloquio tecnico?

Puoi rivedere le tue conoscenze e assicurarti di non perdere nessun argomento. E per aiutarti in tal senso, abbiamo preparato un elenco delle principali domande e risposte per i colloqui sull'intelligenza artificiale . Esamina ciascuno di essi ed esegui una revisione approfondita.

Puoi anche aggiungere questa pagina ai tuoi segnalibri. Iniziamo.

Principali domande e risposte sull'intervista sull'intelligenza artificiale

D.1- Cosa capisci dell'Intelligenza Artificiale?

In Intelligenza Artificiale, studi le funzioni cognitive del cervello umano e provi a replicarle su un sistema (o macchina). È una branca dell'informatica e ha applicazioni in molti settori e settori. Puoi anche dire che l'intelligenza artificiale si concentra sulla creazione di macchine intelligenti che svolgono funzioni come gli esseri umani.

D.2- Indicare alcune aree che possono trarre vantaggio dall'Intelligenza Artificiale (AI).

L'intelligenza artificiale è utile in molti settori. Informatica, software, robotica, riconoscimento vocale, aeronautica, sviluppo di giochi, bioinformatica e molte altre aree utilizzano l'intelligenza artificiale per fare.

D.3- Riesci a distinguere tra IA debole e IA forte?

Ci sono molte differenze tra l'intelligenza artificiale debole e l'intelligenza artificiale forte. L'IA debole ha un'applicazione minima e non ha molto spazio rispetto all'IA forte. Il primo è utile per svolgere compiti specifici, ma il secondo può eguagliare un'intelligenza simile a quella umana.

Un'altra differenza tra i due è il metodo di elaborazione dei dati. L'IA debole utilizza l'apprendimento non supervisionato e supervisionato per l'elaborazione dei dati. D'altra parte, l'IA forte utilizza l'associazione e il clustering per questo scopo.

D.4- Quali linguaggi di programmazione usi nell'IA?

I principali linguaggi di programmazione che utilizziamo nell'IA sono Lisp, Python, R, Java e Prolog.

D.5- Cosa intendi per sistema esperto? Quali sono le sue qualità?

Un sistema esperto è un programma basato sull'intelligenza artificiale che ha molte conoscenze (a livello di esperto) di un campo particolare. Questo programma può utilizzare la sua esperienza anche per risolvere problemi reali. I sistemi esperti sono in grado di sostituire gli esperti umani nelle loro aree.

Le qualità di un sistema esperto di IA sono:

• Affidabile
• Veloce
• Produttivo
• Comprensibile

D.6- Che cos'è la ricerca con algoritmo A*?

Quando vuoi trovare il percorso migliore tra due nodi, utilizzerai una ricerca con algoritmo A*. Il suo scopo è attraversare un grafico o trovare un percorso per questo scopo.

D.7- Che cos'è un test di Turing? Spiegare.

Un test di Turing ti consente di confrontare l'intelligenza della tua macchina rispetto all'intelligenza umana. In un test di Turing, un computer sfiderebbe l'intelligenza umana e, se supera il test, solo allora puoi definirlo intelligente. Anche una macchina intelligente potrebbe non essere in grado di replicare gli esseri umani anche se supera il test.

D.8- Cosa sono gli algoritmi di ricerca in profondità?

Una ricerca in profondità è un tipo di algoritmo che ricerca strutture di dati a grafo o ad albero. Inizia dal nodo principale e cerca il più lontano possibile lungo ogni ramo prima di eseguire il backtracking. Si basa su LIFO. E l'ordine dei nodi negli algoritmi DFS è diverso da quello degli algoritmi BFS. Il sistema memorizza il percorso in ogni iterazione in modo lineare e richiede spazio per lo stesso.

D.9- Cosa sono gli algoritmi di ricerca in profondità per l'approfondimento iterativo?

Negli algoritmi DFS di approfondimento iterativo, avviene il processo di ricerca di livello 1 e 2. Continua l'esplorazione finché non trova la soluzione. Genera nodi finché non trova il nodo obiettivo e salva lo stack di nodi che aveva creato.

Q.10- Spiegare un algoritmo di ricerca bidirezionale. Che cos'è?

Un algoritmo di ricerca bidirezionale esegue due ricerche simultanee. Il primo va avanti dallo stato iniziale e il secondo va indietro dallo stato obiettivo. Entrambi si incontrano in un punto comune, ed è allora che la ricerca finisce: lo stato obiettivo si collega allo stato iniziale in modo inverso.

D.11- Come spiegheresti un algoritmo di ricerca a costo uniforme?

In un algoritmo di ricerca dei costi uniforme, si parte dallo stato iniziale e si passa agli stati vicini per scegliere lo stato "meno costoso". Da lì, selezionerai il prossimo stato meno costoso tra gli stati vicini non visitati e gli stati visitati. Continueresti a cercare lo stato obiettivo in questo modo e, anche se lo fai, cercherai altri stati potenziali. Se ogni iterazione di un algoritmo di ricerca in ampiezza avesse lo stesso costo, diventerebbe un algoritmo di ricerca a costo uniforme.

D.12- Cosa sono gli algoritmi di ricerca in ampiezza?

Un algoritmo BFS (breadth-first search) inizia la sua ricerca dal nodo radice, quindi ai suoi nodi adiacenti e continua ad andare al gruppo di nodi successivo finché non trova la disposizione. Puoi creare un albero finché non trovi la disposizione. Puoi usarlo attraverso la struttura dati FIFO, così potrai vedere anche la soluzione più breve.

D.13- Qual è la differenza tra l'intelligenza artificiale classica e l'intelligenza artificiale statistica?

L'IA classica si concentra sul pensiero deduttivo, come un gruppo di vincoli. D'altra parte, l'IA statistica si concentra sul pensiero induttivo come un modello o una tendenza.

D.14- Cosa intendi per logica fuzzy?

La logica fuzzy è un metodo per codificare l'apprendimento umano per l'IA. Imita il processo decisionale degli esseri umani attraverso istanze IF-THEN e i valori digitali di SÌ e NO. Si basa su gradi di verità. Il dottor Lotfi Zadeh dell'Università della California a Berkeley è stata la prima persona a proporre l'idea della logica fuzzy.

D.15- Cosa sai di FOPL?

È una delle domande critiche dell'intervista AI, quindi assicurati di prepararla. FOPL sta per logica predicativa del primo ordine. È una raccolta di sistemi formali e ogni affermazione ha un soggetto e un predicato. Un predicato può avere un solo soggetto e ha la capacità di modificare il soggetto.

D.16- Qual è la relazione tra IA e teoria dei giochi?

La teoria dei giochi è una branca specializzata della matematica che si occupa di giocatori avversari che cercano di raggiungere un particolare insieme di obiettivi. Si tratta di scegliere da un gruppo di scelte razionali quando si hanno più agenti. Gli esperti usano questo algoritmo nell'IA quando hanno vari agenti in un problema.

D.17- Puoi indicare alcune applicazioni della logica fuzzy?

La logica fuzzy trova applicazioni in più settori. I sistemi della metropolitana, i veicoli senza equipaggio, i condizionatori d'aria, gli aspirapolvere, la valutazione del rischio del progetto e il riconoscimento del modello facciale sono solo alcune delle aree che utilizzano la logica fuzzy.

D.18- Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico (ML) è lo studio di algoritmi e modelli, che i computer utilizzano per eseguire compiti specifici senza avere istruzioni particolari. È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e consente a una macchina di imparare dalla sua esperienza. In ML, i computer possono accedere ai dati e utilizzarli per migliorare la loro conoscenza del problema.

Acquisterai più familiarità con questo esaminando le domande del colloquio di apprendimento automatico.

D.19- Qual è la differenza tra apprendimento automatico abduttivo, deduttivo e induttivo?

L'apprendimento automatico abduttivo è quando trai conclusioni in base a diverse istanze. La sua base sono le reti neurali profonde. Nell'apprendimento automatico deduttivo, prima ottieni il risultato e lo migliori in base ai risultati passati. L'algoritmo di apprendimento automatico, in questo caso, utilizza un albero decisionale.

L'apprendimento automatico induttivo apprende da un gruppo di istanze e trae le sue conclusioni di conseguenza. Utilizza KNN, SVM e altri algoritmi statistici di apprendimento automatico.

D.20- Cosa intendi per Deep Learning?

Deep Learning è un sottoinsieme di Machine Learning. Dispone di reti neurali in grado di eseguire l'apprendimento non supervisionato da dati non strutturati. Imparano attraverso l'apprendimento della rappresentazione e potrebbe essere non supervisionato, supervisionato o semi-supervisionato.

In parole semplici, il deep learning è una tecnica di machine learning che insegna ai sistemi informatici a svolgere attività che gli esseri umani possono svolgere naturalmente. Un esempio di deep learning sono le auto senza equipaggio e il modo in cui possono riconoscere i segnali di stop sulla strada.

D.21- Che cos'è un agente nell'intelligenza artificiale?

In Intelligenza Artificiale, studi la relazione tra un agente e il suo ambiente. Questi agenti dispongono di sensori che consentono loro di comprendere (percepire) le proprie impostazioni. Dispongono inoltre di attuatori per agire sull'ambiente. Hanno obiettivi specifici e possono imparare e utilizzare le loro conoscenze per raggiungere i loro obiettivi.

D.22- Che cos'è un Piano di Ordine Parziale?

Quando un piano specifica tutte le azioni che devi eseguire ma specifica l'ordine dei passaggi solo quando necessario, viene chiamato piano a ordini parziali.

Pensieri finali

La preparazione delle domande del colloquio di Intelligenza Artificiale può essere esauriente. Con l'aiuto di questo elenco, non dovresti avere problemi con la preparazione.

Assicurati di non stressarti troppo per il colloquio. Esamina gli appunti preparati, leggi questi questionari e abbi fiducia in te stesso.

In caso di dubbi relativi alle domande dell'intervista AI, non esitare a chiedercelo. Saremmo lieti di eliminare la tua confusione.

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