トップ22人工知能インタビューの質問と回答2022–初心者と経験者向け

多くの人がテクノロジー部門でのインタビューを怖がっています。 しかし、十分な準備をすれば、何も恐れる必要はありません。 技術面接の準備はどのように行いますか？

あなたはあなたの知識を修正し、あなたがどんなトピックも見逃さないことを確認することができます。 そして、その点であなたを助けるために、私たちはトップの人工知能インタビューの質問と回答のリストを用意しました。 それらのそれぞれを通過し、徹底的な修正を行います。

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トップ人工知能インタビューの質問と回答

Q.1-人工知能について何を理解していますか？

人工知能では、人間の脳の認知機能を研究し、それらをシステム（または機械）に複製しようとします。 これはコンピュータサイエンスの一分野であり、多くの産業や分野で応用されています。 また、人工知能は人間のような機能を実行するインテリジェントなマシンの作成に焦点を合わせていると言うこともできます。

Q.2-人工知能（AI）の恩恵を受けることができるいくつかの分野を挙げてください。

人工知能は多くの産業で役立ちます。 コンピュータサイエンス、ソフトウェア、ロボット工学、音声認識、航空学、ゲーム開発、バイオインフォマティクス、およびその他の多くの分野で、人工知能を使用して作成しています。

Q.3-弱いAIと強いAIを区別できますか？

弱い人工知能と強い人工知能の間には多くの違いがあります。 弱いAIのアプリケーションは最小限であり、強いAIと比較して範囲はあまりありません。 前者は特定のタスクを実行するのに役立ちますが、後者は人間のような知性と一致する可能性があります。

2つの違いは、データの処理方法です。 弱いAIは、データの処理に教師なし学習と教師あり学習を使用します。 一方、強力なAIは、この目的のために関連付けとクラスタリングを使用します。

Q.4-AIではどのプログラミング言語を使用していますか？

AIで使用する主要なプログラミング言語は、Lisp、Python、R、Java、およびPrologです。

Q.5-エキスパートシステムとはどういう意味ですか？ その品質は何ですか？

エキスパートシステムは、特定の分野に関する多くの知識（エキスパートレベル）を持つAIベースのプログラムです。 このプログラムは、その専門知識を使用して実際の問題を解決することもできます。 エキスパートシステムは、その分野の人間の専門家に取って代わることができます。

AIエキスパートシステムの品質は次のとおりです。

• 信頼性のある
• 速い
• 生産的
• 理解できる

Q.6-A *アルゴリズム検索とは何ですか？

2つのノード間の最適なルートを見つけたい場合は、A*アルゴリズム検索を使用します。 その目的は、グラフをトラバースするか、この目的のためのパスを見つけることです。

Q.7-チューリングテストとは何ですか？ 説明。

チューリングテストでは、人間の知性と比較してマシンの知性を確認できます。 チューリングテストでは、コンピューターは人間の知性に挑戦し、テストに合格した場合にのみ、コンピューターをインテリジェントと呼ぶことができます。 スマートマシンでも、テストに合格しても人間を再現できない場合があります。

Q.8-深さ優先探索アルゴリズムとは何ですか？

深さ優先探索は、グラフまたはツリーのデータ構造を検索する一種のアルゴリズムです。 ルートノードから開始し、バックトラッキングを実行する前に、すべてのブランチに沿って可能な限り検索します。 それはLIFOに基づいています。 また、DFSアルゴリズムのノードの順序は、BFSアルゴリズムの順序とは異なります。 システムは、すべての反復でパスを線形に格納し、同じためのスペースを必要とします。

Q.9-反復深化深さ優先探索アルゴリズムとは何ですか？

反復深化DFSアルゴリズムでは、レベル1および2の検索プロセスが実行されます。 解決策が見つかるまで調査を続けます。 ゴールノードが見つかるまでノードを生成し、作成したノードのスタックを保存します。

Q.10-双方向検索アルゴリズムについて説明してください。 それは何ですか？

双方向検索アルゴリズムは、2つの同時検索を実行します。 1つ目は初期状態から前進し、2つ目は目標状態から後退します。 両者は共通のポイントで出会い、それが検索の終了時になります。つまり、目標の状態は逆の方法で初期の状態にリンクします。

Q.11-均一コスト探索アルゴリズムをどのように説明しますか？

均一コスト探索アルゴリズムでは、初期状態から開始し、隣接する状態に移動して「最もコストの低い」状態を選択します。 そこから、未訪問の隣接州と訪問済みの州から次に費用のかからない州を選択します。 この方法で目標の状態を探し続けます。そうしても、他の潜在的な状態を探します。 幅優先探索アルゴリズムのすべての反復のコストが同じである場合、それは均一コスト探索アルゴリズムになります。

Q.12-幅優先探索アルゴリズムとは何ですか？

BFS（幅優先探索）アルゴリズムは、ルートノードから検索を開始し、次に隣接するノードに検索を開始し、配置が見つかるまで次のノードグループに移動し続けます。 アレンジメントが見つかるまでツリーを作成できます。 FIFOデータ構造を介して使用できるため、最短のソリューションも確認できます。

Q.13-古典的な人工知能と統計的人工知能の違いは何ですか？

従来のAIは、制約のグループなどの演繹的思考に焦点を当てています。 一方、統計AIは、パターンやトレンドなどの帰納的思考に焦点を当てています。

Q.14-ファジー論理で何がわかりますか？

ファジーロジックは、AIの人間の学習をエンコードする方法です。 これは、IF-THENインスタンスと、YESおよびNOのデジタル値を通じて、人間の意思決定プロセスを模倣します。 それは真実の程度に基づいています。 カリフォルニア大学バークレー校のDr.LotfiZadehは、ファジー論理のアイデアを提唱した最初の人物でした。

Q.15-FOPLについて何を知っていますか？

これはAIインタビューの重要な質問の1つなので、必ず準備してください。 FOPLは一階述語論理の略です。 これは正式なシステムのコレクションであり、各ステートメントには主語と述語があります。 述語は主語を1つだけ持つことができ、主語を変更する機能があります。

Q.16- AIとゲーム理論の関係は何ですか？

ゲーム理論は、特定の一連の目標を達成しようとしている敵対するプレーヤーを扱う数学の専門分野です。 複数のエージェントがいる場合は、合理的な選択肢のグループから選択することです。 専門家は、問題にさまざまなエージェントがいる場合にAIでこのアルゴリズムを使用します。

Q.17-ファジー論理のいくつかのアプリケーションを述べることができますか？

ファジーロジックは、複数の業界でアプリケーションを見つけます。 地下鉄システム、無人機、エアコン、掃除機、プロジェクトのリスク評価、顔のパターン認識は、ファジーロジックを使用する分野のほんの一部です。

Q.18-機械学習とは何ですか？

機械学習（ML）は、コンピューターが特定の指示なしに特定のタスクを実行するために使用するアルゴリズムとモデルの研究です。 これは人工知能のサブセットであり、マシンがその経験から学習できるようにします。 MLでは、コンピューターはデータにアクセスし、それを使用して問題に関する知識を深めることができます。

機械学習の面接の質問に答えることで、これにさらに慣れることができます。

Q.19-誘拐的、演繹的、帰納的機械学習の違いは何ですか？

アブダクティブ機械学習とは、さまざまな事例に応じて結論を導き出すことです。 その基盤はディープニューラルネットワークです。 演繹的機械学習では、最初に結果を取得し、過去の結果に従ってそれを改善します。 この場合、機械学習アルゴリズムは決定木を使用します。

帰納的機械学習は、インスタンスのグループから学習し、それに応じて結論を導き出します。 KNN、SVM、およびその他の統計的機械学習アルゴリズムを使用します。

Q.20-ディープラーニングで何がわかりますか？

ディープラーニングは機械学習のサブセットです。 非構造化データから教師なし学習を実行できるニューラルネットワークがあります。 彼らは表現学習を通じて学習し、教師なし、教師あり、または半教師ありである可能性があります。

簡単に言えば、深層学習は、人間が自然に実行できるアクティビティを実行するようにコンピューターシステムに教える機械学習の手法です。 ディープラーニングの例は、無人宇宙船と、道路上の一時停止の標識をどのように認識できるかです。

Q.21-人工知能のエージェントとは何ですか？

人工知能では、エージェントとその環境との関係を研究します。 これらのエージェントには、設定を理解（感知）できるセンサーがあります。 また、環境に作用するアクチュエータも備えています。 彼らは目標を指定し、彼らは彼らの目標を達成するために彼らの知識を学びそして使用することができます。

Q.22-部分注文プランとは何ですか？

プランが実行する必要のあるすべてのアクションを指定しているが、必要な場合にのみステップの順序を指定している場合、それは半順序プランと呼ばれます。

最終的な考え

人工知能の面接の質問を準備することは、網羅的である可能性があります。 このリストの助けを借りて、あなたは準備に問題がないはずです。

面接についてあまりストレスを感じないように注意してください。 準備したメモに目を通し、これらの質問票を読んで、自信を持ってください。

AI面接の質問について疑問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。 混乱を解消させていただきます。

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