As 22 principais perguntas e respostas da entrevista sobre inteligência artificial 2022 - para iniciantes e experientes

Muitas pessoas ficam com medo de entrevistas no setor de tecnologia. Mas se você se preparar o suficiente, não precisa ter medo de nada. Como se preparar para uma entrevista técnica?

Você pode revisar seus conhecimentos e certificar-se de não perder nenhum tópico. E para ajudá-lo nesse sentido, preparamos uma lista das principais perguntas e respostas da entrevista sobre inteligência artificial . Passe por cada um deles e faça uma revisão completa.

Você também pode adicionar esta página aos seus favoritos. Vamos começar.

Principais perguntas e respostas da entrevista sobre inteligência artificial

Q.1- O que você entende sobre Inteligência Artificial?

Na Inteligência Artificial, você estuda as funções cognitivas do cérebro humano e tenta replicá-las em um sistema (ou máquina). É um ramo da ciência da computação e tem aplicações em diversos setores e áreas. Você também pode dizer que a Inteligência Artificial se concentra na criação de máquinas inteligentes que executam funções como os humanos.

Q.2- Cite algumas áreas que podem se beneficiar da Inteligência Artificial (IA).

A Inteligência Artificial é útil em muitas indústrias. Ciência da computação, software, robótica, reconhecimento de fala, aeronáutica, desenvolvimento de jogos, bioinformática e muitas outras áreas estão usando a Inteligência Artificial para fazer.

Q.3- Você consegue distinguir entre IA Fraca e IA Forte?

Existem muitas diferenças entre Inteligência Artificial Fraca e Inteligência Artificial Forte. A IA fraca tem aplicação mínima e não tem muito escopo em comparação com a IA forte. O primeiro é útil para executar tarefas específicas, mas o último pode corresponder à inteligência humana.

Outra diferença entre os dois é o método de processamento de dados. A IA fraca usa aprendizado não supervisionado e supervisionado para processar dados. Por outro lado, a IA forte usa associação e clustering para esse fim.

Q.4- Quais linguagens de programação você usa em IA?

As linguagens de programação proeminentes que usamos em IA são Lisp, Python, R, Java e Prolog.

Q.5- O ​​que você entende por sistema especialista? Quais são suas qualidades?

Um sistema especialista é um programa baseado em IA que possui muito conhecimento (nível de especialista) de um campo específico. Este programa pode usar sua experiência para resolver problemas reais também. Sistemas especialistas são capazes de substituir especialistas humanos em suas áreas.

As qualidades de um sistema especialista em IA são:

• De confiança
• Rápido
• Produtivo
• Compreensível

Q.6- O que é a busca do algoritmo A*?

Quando você deseja encontrar a melhor rota entre dois nós, você usará uma pesquisa de algoritmo A*. Sua finalidade é percorrer um grafo ou encontrar um caminho para essa finalidade.

Q.7- O que é um Teste de Turing? Explique.

Um teste de Turing permite que você verifique a inteligência de sua máquina em comparação com a inteligência humana. Em um teste de Turing, um computador desafiaria a inteligência humana e, se passar no teste, só então você pode denominá-lo como inteligente. Mesmo uma máquina inteligente pode não ser capaz de replicar humanos também, embora passe no teste.

Q.8- O que são algoritmos de busca em profundidade?

Uma pesquisa em profundidade é um tipo de algoritmo que pesquisa estruturas de dados de grafos ou árvores. Ele começa no nó raiz e pesquisa o máximo possível ao longo de cada ramificação antes de executar o retrocesso. É baseado em LIFO. E a ordem dos nós nos algoritmos DFS é diferente da dos algoritmos BFS. O sistema armazena o caminho em cada iteração de forma linear e requer espaço para o mesmo.

Q.9- O que são algoritmos de busca em profundidade de aprofundamento iterativo?

Em algoritmos DFS de aprofundamento iterativo, ocorre o processo de busca de nível 1 e 2. Continua a exploração até encontrar a solução. Ele gera nós até encontrar o nó objetivo e salva a pilha de nós que criou.

Q.10- Explique um algoritmo de busca bidirecional. O que é isso?

Um algoritmo de pesquisa bidirecional executa duas pesquisas simultâneas. O primeiro avança a partir do estado inicial e o segundo retrocede do estado objetivo. Ambos se encontram em um ponto comum, e é aí que a busca termina — o estado objetivo se liga ao estado inicial de maneira inversa.

Q.11- Como você explicaria um algoritmo de busca de custo uniforme?

Em um algoritmo de busca de custo uniforme, você começa no estado inicial e vai para os estados vizinhos para escolher o estado 'menos custoso'. A partir daí, você selecionará o próximo estado mais barato entre os estados vizinhos não visitados e os estados visitados. Você continuaria procurando o estado objetivo dessa maneira e, mesmo que o fizesse, procuraria outros estados potenciais. Se cada iteração de um algoritmo de busca em largura tivesse o mesmo custo, ele se tornaria um algoritmo de busca de custo uniforme.

Q.12- O que são algoritmos de busca em largura?

Um algoritmo BFS (breadth-first search) inicia sua busca a partir do nó raiz, depois para seus nós adjacentes e continua indo para o próximo grupo de nós até encontrar o arranjo. Você pode criar uma árvore até encontrar o arranjo. Você pode usá-lo através da estrutura de dados FIFO, então você também verá a solução mais curta.

Q.13- Qual a diferença entre Inteligência Artificial Clássica e Inteligência Artificial Estatística?

A IA clássica se concentra no pensamento dedutivo, como um grupo de restrições. Por outro lado, Statistical AI se concentra no pensamento indutivo como um padrão ou tendência.

Q.14- O que você entende por lógica fuzzy?

A lógica difusa é um método de codificação da aprendizagem humana para a IA. Imita o processo de tomada de decisão dos humanos por meio de instâncias SE-ENTÃO e os valores digitais de SIM e NÃO. Baseia-se em graus de verdade. O Dr. Lotfi Zadeh da Universidade da Califórnia em Berkeley foi a primeira pessoa a apresentar a ideia de lógica difusa.

Q.15- O que você sabe sobre FOPL?

É uma das perguntas críticas da entrevista de IA, portanto, prepare-a. FOPL significa lógica de predicado de primeira ordem. É uma coleção de sistemas formais, e cada declaração tem um sujeito e um predicado. Um predicado pode ter apenas um sujeito e tem a capacidade de modificar o sujeito.

Q.16- Qual é a relação entre IA e teoria dos jogos?

A Teoria dos Jogos é um ramo especializado da matemática que lida com jogadores adversários tentando alcançar um determinado conjunto de objetivos. Trata-se de escolher entre um grupo de escolhas racionais quando você tem vários agentes. Especialistas usam esse algoritmo em IA quando têm vários agentes em um problema.

Q.17- Você pode enunciar algumas aplicações da lógica fuzzy?

A lógica difusa encontra aplicações em vários setores. Sistemas de metrô, veículos sem tripulação, condicionadores de ar, aspiradores de pó, avaliação de riscos de projetos e reconhecimento de padrões faciais são apenas algumas das áreas que usam a lógica difusa.

Q.18- O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina (ML) é o estudo de algoritmos e modelos, que os computadores usam para executar tarefas específicas sem ter instruções específicas. É um subconjunto da Inteligência Artificial e permite que uma máquina aprenda com sua experiência. No ML, os computadores podem acessar dados e usá-los para avançar no conhecimento do problema.

Você ficará mais familiarizado com isso passando por perguntas de entrevista de aprendizado de máquina.

Q.19- Qual é a diferença entre aprendizado de máquina abdutivo, dedutivo e indutivo?

O aprendizado de máquina abdutivo é quando você tira conclusões de acordo com diferentes instâncias. Sua base são as redes neurais profundas. No aprendizado de máquina dedutivo, você primeiro obtém o resultado e o aprimora de acordo com seus resultados anteriores. O algoritmo de aprendizado de máquina, neste caso, usa uma árvore de decisão.

O aprendizado de máquina indutivo aprende com um grupo de instâncias e tira sua conclusão de acordo. Ele usa KNN, SVM e outros algoritmos de aprendizado de máquina estatístico.

Q.20- O que você entende por Deep Learning?

Deep Learning é um subconjunto de Machine Learning. Possui redes neurais que podem realizar aprendizado não supervisionado a partir de dados não estruturados. Eles aprendem por meio do aprendizado de representação e pode ser não supervisionado, supervisionado ou semi-supervisionado.

Em palavras simples, o aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina que ensina os sistemas de computador a realizar atividades que os humanos podem fazer naturalmente. Um exemplo de aprendizado profundo são os carros sem tripulação e como eles podem reconhecer os sinais de parada na estrada.

Q.21- O que é um agente em Inteligência Artificial?

Em Inteligência Artificial, você estuda a relação entre um agente e seu ambiente. Esses agentes possuem sensores que lhes permitem entender (sentir) suas configurações. Eles também possuem atuadores para atuar no meio ambiente. Eles têm objetivos específicos e podem aprender e usar seu conhecimento para atingir seus objetivos.

Q.22- O que é um Plano de Pedido Parcial?

Quando um plano especifica todas as ações que você precisa executar, mas especifica a ordem das etapas somente quando necessário, ele é chamado de plano de ordem parcial.

Pensamentos finais

Preparar perguntas de entrevista de Inteligência Artificial pode ser exaustivo. Com a ajuda desta lista, você não deve ter problemas com a preparação.

Certifique-se de não se estressar muito com a entrevista. Revise suas anotações preparadas, leia esses questionários e confie em si mesmo.

Se você tiver alguma dúvida relacionada às perguntas da entrevista de IA, sinta-se à vontade para nos perguntar. Ficaremos felizes em remover sua confusão.

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