Top 22 Pytania i odpowiedzi dotyczące sztucznej inteligencji w wywiadzie 2022 – dla początkujących i doświadczonych

Wiele osób boi się wywiadów w branży technologicznej. Ale jeśli odpowiednio się przygotujesz, nie musisz się niczego bać. Jak przygotować się do rozmowy technicznej?

Możesz zrewidować swoją wiedzę i upewnić się, że nie przegapisz żadnego tematu. Aby Ci w tym pomóc, przygotowaliśmy listę najważniejszych pytań i odpowiedzi podczas wywiadów dotyczących sztucznej inteligencji . Przejrzyj każdy z nich i dokonaj dokładnej powtórki.

Możesz również dodać tę stronę do swoich zakładek. Zacznijmy.

Najpopularniejsze pytania i odpowiedzi dotyczące wywiadu na temat sztucznej inteligencji

P.1- Co rozumiesz na temat sztucznej inteligencji?

W Sztucznej Inteligencji badasz funkcje poznawcze ludzkiego mózgu i próbujesz je odtworzyć w systemie (lub maszynie). Jest gałęzią informatyki i ma zastosowanie w wielu branżach i dziedzinach. Można też powiedzieć, że sztuczna inteligencja skupia się na tworzeniu inteligentnych maszyn, które pełnią funkcje jak ludzie.

Q.2- Wymień niektóre obszary, które mogą skorzystać ze sztucznej inteligencji (AI).

Sztuczna inteligencja jest przydatna w wielu branżach. Informatyka, oprogramowanie, robotyka, rozpoznawanie mowy, aeronautyka, tworzenie gier, bioinformatyka i wiele innych dziedzin wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia.

P.3- Czy możesz odróżnić słabą AI od silnej AI?

Istnieje wiele różnic między słabą sztuczną inteligencją a silną sztuczną inteligencją. Słaba sztuczna inteligencja ma minimalne zastosowanie i nie ma dużego zakresu w porównaniu z silną sztuczną inteligencją. Pierwsza jest przydatna do wykonywania określonych zadań, ale druga może dorównać ludzkiej inteligencji.

Kolejną różnicą między nimi jest sposób przetwarzania danych. Słaba sztuczna inteligencja wykorzystuje nienadzorowane i nadzorowane uczenie się do przetwarzania danych. Z drugiej strony silna sztuczna inteligencja wykorzystuje w tym celu asocjacje i klastry.

Q.4- Jakich języków programowania używasz w AI?

Znanymi językami programowania, których używamy w AI, są Lisp, Python, R, Java i Prolog.

P.5 – Co rozumiesz przez system ekspercki? Jakie są jego cechy?

System ekspercki to program oparty na sztucznej inteligencji, który ma dużą wiedzę (na poziomie eksperckim) z określonej dziedziny. Ten program może również wykorzystać swoją wiedzę do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Systemy eksperckie są w stanie zastąpić ludzkich ekspertów w swoich dziedzinach.

Cechy systemu eksperckiego AI to:

• Niezawodny
• Szybko
• Produktywny
• Zrozumiale

P.6 – Co to jest wyszukiwanie algorytmem A*?

Jeśli chcesz znaleźć najlepszą trasę między dwoma węzłami, użyjesz wyszukiwania algorytmem A*. Jego celem jest przemierzenie grafu lub znalezienie w tym celu ścieżki.

P.7 – Co to jest test Turinga? Wyjaśnić.

Test Turinga pozwala sprawdzić Inteligencję maszyny w porównaniu z Inteligencją człowieka. W teście Turinga komputer rzuciłby wyzwanie ludzkiej Inteligencji, a jeśli zda test, tylko wtedy można go nazwać inteligentnym. Nawet inteligentna maszyna może nie być w stanie replikować ludzi, nawet jeśli pomyślnie przejdzie test.

P.8 – Co to są algorytmy wyszukiwania w głąb?

Wyszukiwanie według głębokości jest rodzajem algorytmu, który przeszukuje grafowe lub drzewiaste struktury danych. Rozpoczyna się w węźle głównym i przeszukuje tak daleko, jak to możliwe, wzdłuż każdej gałęzi, zanim wykona cofanie. Opiera się na LIFO. A kolejność węzłów w algorytmach DFS jest inna niż w algorytmach BFS. System przechowuje ścieżkę w każdej iteracji liniowo i wymaga na to miejsca.

P.9 – Co to są iteracyjne algorytmy wyszukiwania pogłębiającego najpierw w głąb?

W iteracyjnym pogłębianiu algorytmów DFS ma miejsce proces wyszukiwania poziomu 1 i 2. Kontynuuje eksplorację, aż znajdzie rozwiązanie. Generuje węzły, dopóki nie znajdzie węzła celu i zapisze stos węzłów, które utworzył.

Q.10 – Wyjaśnij algorytm wyszukiwania dwukierunkowego. Co to jest?

Algorytm wyszukiwania dwukierunkowego uruchamia dwa jednoczesne wyszukiwania. Pierwszy idzie do przodu od stanu początkowego, a drugi cofa się od stanu docelowego. Oba spotykają się we wspólnym punkcie i wtedy kończy się wyszukiwanie — stan docelowy łączy się ze stanem początkowym w odwrotny sposób.

P11 – Jak wytłumaczyłbyś algorytm wyszukiwania jednolitych kosztów?

W jednolitym algorytmie wyszukiwania kosztów zaczynasz od stanu początkowego i przechodzisz do sąsiednich stanów, aby wybrać stan „najmniej kosztowny”. Stamtąd wybierzesz następny najmniej kosztowny stan spośród nieodwiedzanych stanów sąsiednich i stanów odwiedzanych. Szukałbyś w ten sposób stanu celu, a nawet jeśli to zrobisz, będziesz szukał innych potencjalnych stanów. Gdyby każda iteracja algorytmu wyszukiwania wszerz miała taki sam koszt, stałby się algorytmem wyszukiwania o jednolitym koszcie.

P.12 – Co to są algorytmy wyszukiwania wszerz?

Algorytm BFS (breadth-first search) rozpoczyna wyszukiwanie od węzła głównego, a następnie do sąsiednich węzłów i kontynuuje przechodzenie do kolejnej grupy węzłów, aż znajdzie układ. Możesz stworzyć drzewo, dopóki nie znajdziesz aranżacji. Możesz go używać za pośrednictwem struktury danych FIFO, dzięki czemu zobaczysz również najkrótsze rozwiązanie.

P13 – Jaka jest różnica między klasyczną sztuczną inteligencją a statystyczną sztuczną inteligencją?

Klasyczna sztuczna inteligencja skupia się na myśleniu dedukcyjnym, takim jak grupa ograniczeń. Z drugiej strony, Statistical AI koncentruje się na myśleniu indukcyjnym, takim jak wzorzec lub trend.

P14 – Co rozumiesz przez logikę rozmytą?

Logika rozmyta to metoda kodowania ludzkiego uczenia się dla AI. Naśladuje proces podejmowania decyzji przez ludzi poprzez instancje JEŻELI-TO i cyfrowe wartości TAK i NIE. Opiera się na stopniach prawdy. Dr Lotfi Zadeh z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley była pierwszą osobą, która przedstawiła ideę logiki rozmytej.

P15 – Co wiesz o FOPL?

To jedno z kluczowych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej AI, więc koniecznie je przygotuj. FOPL to skrót od First-Order Predicate Logic. Jest to zbiór systemów formalnych, a każda instrukcja ma podmiot i predykat. Predykat może mieć tylko jeden podmiot i ma możliwość modyfikowania podmiotu.

P.16 – Jaki jest związek między sztuczną inteligencją a teorią gier?

Teoria gier to wyspecjalizowana gałąź matematyki, która zajmuje się przeciwstawianiem się graczom próbującym osiągnąć określony zestaw celów. Chodzi o wybór z grupy racjonalnych wyborów, gdy masz wielu agentów. Eksperci używają tego algorytmu w sztucznej inteligencji, gdy mają problem z różnymi agentami.

P17 – Czy możesz podać niektóre zastosowania logiki rozmytej?

Logika rozmyta znajduje zastosowanie w wielu branżach. Systemy metra, pojazdy bezzałogowe, klimatyzatory, odkurzacze, ocena ryzyka projektu i rozpoznawanie twarzy to tylko niektóre z obszarów, które wykorzystują logikę rozmytą.

P18 – Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) to nauka o algorytmach i modelach, których komputery używają do wykonywania określonych zadań bez posiadania określonych instrukcji. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji i umożliwia maszynie uczenie się na podstawie jej doświadczenia. W ML komputery mogą uzyskiwać dostęp do danych i wykorzystywać je do pogłębiania wiedzy o problemie.

Będziesz bardziej zaznajomiony z tym tematem, przechodząc przez pytania do rozmowy kwalifikacyjnej na temat uczenia maszynowego.

P19 – Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym abdukcyjnym, dedukcyjnym i indukcyjnym?

Abdukcyjne uczenie maszynowe polega na wyciąganiu wniosków na podstawie różnych przypadków. Jego podstawą są głębokie sieci neuronowe. W dedukcyjnym uczeniu maszynowym najpierw uzyskujesz wynik i poprawiasz go zgodnie z wynikami z przeszłości. Algorytm uczenia maszynowego w tym przypadku wykorzystuje drzewo decyzyjne.

Indukcyjne uczenie maszynowe uczy się na grupie instancji i odpowiednio wyciąga wnioski. Wykorzystuje KNN, SVM i inne statystyczne algorytmy uczenia maszynowego.

P20 – Co rozumiesz przez głębokie uczenie?

Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego. Posiada sieci neuronowe, które mogą wykonywać nienadzorowane uczenie się na podstawie nieustrukturyzowanych danych. Uczą się poprzez naukę reprezentacji i może to być nienadzorowane, nadzorowane lub częściowo nadzorowane.

Krótko mówiąc, głębokie uczenie to technika uczenia maszynowego, która uczy systemy komputerowe wykonywania czynności, które ludzie mogą wykonywać w sposób naturalny. Przykładem głębokiego uczenia się są samochody bez załogi i to, jak rozpoznają znaki stopu na drodze.

Q.21 – Co to jest agent w sztucznej inteligencji?

W Sztucznej Inteligencji badasz relacje między agentem a jego otoczeniem. Ci agenci mają czujniki, które pozwalają im zrozumieć (wyczuć) ich ustawienia. Posiadają również siłowniki do oddziaływania na środowisko. Mają określone cele, mogą uczyć się i wykorzystywać swoją wiedzę do osiągania swoich celów.

P.22 – Co to jest plan częściowego zamówienia?

Kiedy plan określa wszystkie czynności, które należy wykonać, ale określa kolejność kroków tylko wtedy, gdy jest to konieczne, nazywa się to planem kolejności częściowej.

Końcowe przemyślenia

Przygotowanie pytań do wywiadu na temat sztucznej inteligencji może być wyczerpujące. Z pomocą tej listy nie powinieneś mieć żadnych problemów z przygotowaniem.

Upewnij się, że nie stresujesz się zbytnio podczas rozmowy kwalifikacyjnej. Przejrzyj przygotowane notatki, przeczytaj te kwestionariusze i miej zaufanie do siebie.

Jeśli masz jakiekolwiek wątpliwości związane z pytaniami do wywiadu AI, nie wahaj się zapytać nas. Chętnie usuniemy Twoje zamieszanie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.