Top 22 de întrebări și răspunsuri la interviu de inteligență artificială 2022 - pentru începători și experimentați

Mulți oameni se sperie de interviuri în sectorul tehnologiei. Dar dacă faci suficientă pregătire, nu trebuie să-ți fie frică de nimic. Cum se pregătește pentru un interviu tehnic?

Puteți să vă revizuiți cunoștințele și să vă asigurați că nu pierdeți niciun subiect. Și pentru a vă ajuta în acest sens, am pregătit o listă cu întrebări și răspunsuri de top pentru interviurile de inteligență artificială . Treceți prin fiecare dintre ele și faceți o revizuire amănunțită.

Puteți adăuga această pagină și la marcajele dvs. Să începem.

Cele mai bune întrebări și răspunsuri la interviu de inteligență artificială

Î.1- Ce înțelegeți despre inteligența artificială?

În Inteligența Artificială, studiezi funcțiile cognitive ale creierului uman și încerci să le reproduci pe un sistem (sau mașină). Este o ramură a informaticii și are aplicații în multe industrii și domenii. De asemenea, puteți spune că Inteligența Artificială se concentrează pe crearea de mașini inteligente care îndeplinesc funcții precum oamenii.

Q.2- Numiți câteva domenii care pot beneficia de Inteligența Artificială (IA).

Inteligența artificială este utilă în multe industrii. Informatica, software-ul, robotica, recunoasterea vorbirii, aeronautica, dezvoltarea jocurilor, bioinformatica si multe alte domenii folosesc inteligenta artificiala pentru a face.

Î.3- Puteți distinge între IA slabă și IA puternică?

Există multe diferențe între inteligența artificială slabă și inteligența artificială puternică. AI slabă are o aplicație minimă și nu are prea mult domeniu de aplicare în comparație cu IA puternică. Primul este util pentru îndeplinirea unor sarcini specifice, dar cel de-al doilea se poate potrivi cu Inteligența umană.

O altă diferență între cele două este metoda de prelucrare a datelor. AI slabă folosește învățarea nesupravegheată și supravegheată pentru procesarea datelor. Pe de altă parte, IA puternică folosește asocierea și gruparea în acest scop.

Î.4- Ce limbaje de programare utilizați în AI?

Limbajele de programare proeminente pe care le folosim în AI sunt Lisp, Python, R, Java și Prolog.

Q.5- Ce înțelegeți prin sistem expert? Care sunt calitățile sale?

Un sistem expert este un program bazat pe AI care are multe cunoștințe (la nivel de expert) dintr-un anumit domeniu. Acest program își poate folosi expertiza și pentru a rezolva probleme reale. Sistemele experte sunt capabile să înlocuiască experții umani în domeniile lor.

Calitățile unui sistem expert AI sunt:

• De încredere
• Rapid
• Productiv
• De inteles

Q.6- Ce este căutarea cu algoritm A*?

Când doriți să găsiți cea mai bună rută între două noduri, veți folosi un algoritm de căutare A*. Scopul său este de a parcurge un grafic sau de a găsi o cale în acest scop.

Î.7- Ce este un test Turing? Explica.

Un test Turing vă permite să verificați inteligența mașinii dvs. în comparație cu inteligența umană. Într-un test Turing, un computer ar provoca inteligența umană și, dacă trece testul, abia atunci îl poți numi inteligent. Chiar și o mașină inteligentă s-ar putea să nu poată reproduce oamenii chiar dacă trece testul.

Q.8- Ce sunt algoritmii de căutare depth-first?

O căutare în profunzime este un fel de algoritm care caută structuri de date grafice sau arbore. Începe de la nodul rădăcină și caută pe cât posibil de-a lungul fiecărei ramuri înainte de a efectua backtracking. Se bazează pe LIFO. Și ordinea nodurilor în algoritmii DFS este diferită de cea a algoritmilor BFS. Sistemul stochează liniar calea în fiecare iterație și necesită spațiu pentru aceeași.

Q.9- Ce sunt algoritmii iterativi de aprofundare de căutare în primul rând?

În algoritmii DFS de aprofundare iterativă, are loc procesul de căutare de nivel 1 și 2. Continuă explorarea până găsește soluția. Acesta generează noduri până când găsește nodul obiectiv și salvează teancul de noduri pe care a creat-o.

Q.10- Explicați un algoritm de căutare bidirecțională. Ce este?

Un algoritm de căutare bidirecțională rulează două căutări simultane. Primul merge înainte din starea inițială, iar al doilea merge înapoi din starea de obiectiv. Amândoi se întâlnesc la un punct comun și atunci căutarea se termină – starea scopului se leagă de starea inițială într-o manieră inversă.

Q.11- Cum ați explica un algoritm de căutare a costurilor uniforme?

Într-un algoritm de căutare uniformă a costurilor, pornești de la starea inițială și mergi în statele vecine pentru a alege starea „cel mai puțin costisitoare”. De acolo, veți selecta următorul stat cel mai puțin costisitor dintre statele vecine nevizitate și statele vizitate. Veți continua să căutați starea obiectivului în acest fel și, chiar dacă o faceți, veți căuta alte stări potențiale. Dacă fiecare iterație a unui algoritm de căutare pe lățimea întâi ar avea același cost, ar deveni un algoritm de căutare cu costuri uniforme.

Î.12- Ce sunt algoritmii de căutare în funcție de lățime?

Un algoritm BFS (breadth-first search) își începe căutarea de la nodul rădăcină, apoi la nodurile adiacente și continuă să meargă la următorul grup de noduri până când găsește aranjamentul. Puteți crea un copac până când găsiți aranjamentul. Îl puteți folosi prin structura de date FIFO, astfel încât veți vedea și cea mai scurtă soluție.

Q.13- Care este diferența dintre inteligența artificială clasică și inteligența artificială statistică?

AI clasică se concentrează pe gândirea deductivă, cum ar fi un grup de constrângeri. Pe de altă parte, Statistical AI se concentrează pe gândirea inductivă ca un model sau tendință.

Q.14- Ce înțelegeți prin logica fuzzy?

Logica fuzzy este o metodă de codificare a învățării umane pentru AI. Imită procesul decizional al oamenilor prin instanțele IF-THEN și valorile digitale ale lui YES și NU. Se bazează pe grade de adevăr. Dr. Lotfi Zadeh de la Universitatea din California din Berkeley a fost prima persoană care a prezentat ideea logicii neclare.

Q.15- Ce știi despre FOPL?

Este una dintre întrebările critice ale interviului AI, așa că asigurați-vă că o pregătiți. FOPL înseamnă First-Order Predicate Logic. Este o colecție de sisteme formale și fiecare enunț are un subiect și un predicat. Un predicat poate avea un singur subiect și are capacitatea de a modifica subiectul.

Î.16- Care este relația dintre AI și teoria jocurilor?

Teoria jocurilor este o ramură specializată a matematicii care se ocupă cu jucătorii adversi care încearcă să atingă un anumit set de obiective. Este vorba despre alegerea dintr-un grup de alegeri raționale atunci când ai mai mulți agenți. Experții folosesc acest algoritm în AI atunci când au diverși agenți într-o problemă.

Q.17- Puteti afirma cateva aplicatii ale logicii fuzzy?

Logica fuzzy găsește aplicații în mai multe industrii. Sistemele de metrou, vehiculele fără echipaj, aparatele de aer condiționat, aspiratoarele, evaluarea riscurilor de proiect și recunoașterea modelelor faciale sunt doar câteva dintre domeniile care utilizează logica neclară.

Q.18- Ce este Machine Learning?

Învățarea automată (ML) este studiul algoritmilor și modelelor, pe care computerele le folosesc pentru a îndeplini sarcini specifice fără a avea instrucțiuni speciale. Este un subset al inteligenței artificiale și permite unei mașini să învețe din experiența sa. În ML, computerele pot accesa date și le pot folosi pentru a-și avansa cunoștințele despre problemă.

Vă veți familiariza mai mult cu acest lucru, parcurgând întrebările de interviu de învățare automată.

Î.19- Care este diferența dintre învățarea automată abductivă, deductivă și inductivă?

Învățarea automată abductivă este atunci când trageți concluzii în funcție de diferite situații. Baza sa sunt rețelele neuronale profunde. În învățarea automată deductivă, mai întâi obțineți rezultatul și îl îmbunătățiți în funcție de rezultatele din trecut. Algoritmul de învățare automată, în acest caz, utilizează un arbore de decizie.

Învățarea automată inductivă învață dintr-un grup de instanțe și își trage concluzia în consecință. Utilizează KNN, SVM și alți algoritmi statistici de învățare automată.

Q.20- Ce înțelegeți prin Deep Learning?

Deep Learning este un subset al Machine Learning. Are rețele neuronale care pot efectua învățare nesupravegheată din date nestructurate. Ei învață prin învățarea reprezentării și poate fi nesupravegheat, supravegheat sau semi-supravegheat.

Cu cuvinte simple, învățarea profundă este o tehnică de învățare automată care învață sistemele computerizate să facă activități pe care oamenii le pot face în mod natural. Un exemplu de învățare profundă îl reprezintă mașinile fără echipaj și modul în care pot recunoaște semnele de oprire de pe drum.

Q.21- Ce este un agent în inteligența artificială?

În Inteligența Artificială, studiezi relația dintre un agent și mediul său. Acei agenți au senzori care le permit să înțeleagă (sense) setările lor. Au si dispozitive de actionare pentru a actiona asupra mediului. Ei au obiective specificate și își pot învăța și își pot folosi cunoștințele pentru a-și atinge obiectivele.

Q.22- Ce este un plan de comandă parțială?

Când un plan specifică toate acțiunile pe care trebuie să le efectuați, dar specifică ordinea pașilor numai atunci când este necesar, se numește plan de comandă parțială.

Gânduri finale

Pregătirea întrebărilor de interviu cu inteligență artificială poate fi exhaustivă. Cu ajutorul acestei liste, nu ar trebui să aveți probleme cu pregătirea.

Asigurați-vă că nu vă stresați prea mult în legătură cu interviul. Parcurgeți notele pregătite, citiți aceste chestionare și aveți încredere în voi.

Dacă aveți îndoieli legate de întrebările interviului AI, nu ezitați să ne întrebați. Am fi bucuroși să vă înlăturăm confuzia.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.