22 лучших вопроса и ответа на собеседовании по искусственному интеллекту 2022 — для начинающих и опытных

Многие люди боятся интервью в технологическом секторе. Но если вы сделаете достаточную подготовку, вам не нужно ничего бояться. Как подготовиться к техническому собеседованию?

Вы можете проверить свои знания и убедиться, что вы не пропустите ни одной темы. И чтобы помочь вам в этом, мы подготовили список самых популярных вопросов и ответов на собеседованиях по искусственному интеллекту . Пройдитесь по каждому из них и сделайте тщательный пересмотр.

Вы также можете добавить эту страницу в закладки. Давайте начнем.

Лучшие вопросы и ответы на собеседовании по искусственному интеллекту

Q.1- Что вы понимаете в искусственном интеллекте?

В искусственном интеллекте вы изучаете когнитивные функции человеческого мозга и пытаетесь воспроизвести их в системе (или машине). Это отрасль информатики, которая находит применение во многих отраслях и областях. Вы также можете сказать, что искусственный интеллект фокусируется на создании интеллектуальных машин, которые выполняют функции, подобные людям.

Q.2- Назовите некоторые области, в которых можно использовать искусственный интеллект (ИИ).

Искусственный интеллект полезен во многих отраслях. Информатика, программное обеспечение, робототехника, распознавание речи, аэронавтика, разработка игр, биоинформатика и многие другие области используют искусственный интеллект для создания.

Q.3- Можете ли вы отличить слабый ИИ от сильного ИИ?

Есть много различий между слабым искусственным интеллектом и сильным искусственным интеллектом. Слабый ИИ имеет минимальное применение и не имеет больших возможностей по сравнению с сильным ИИ. Первый полезен для выполнения определенных задач, но второй может соответствовать интеллекту, подобному человеческому.

Еще одно различие между ними заключается в методе обработки данных. Слабый ИИ использует неконтролируемое и контролируемое обучение для обработки данных. С другой стороны, сильный ИИ использует для этой цели ассоциацию и кластеризацию.

Q.4- Какие языки программирования вы используете в ИИ?

Известными языками программирования, которые мы используем в ИИ, являются Lisp, Python, R, Java и Prolog.

Q.5- Что вы подразумеваете под экспертной системой? Каковы его качества?

Экспертная система — это программа на основе ИИ, обладающая обширными знаниями (экспертного уровня) в определенной области. Эта программа может использовать свой опыт и для решения реальных проблем. Экспертные системы способны заменить людей-экспертов в своих областях.

Качества экспертной системы ИИ:

• Надежный
• Быстро
• Продуктивный
• понятно

Q.6- Что такое алгоритм поиска A*?

Если вы хотите найти лучший маршрут между двумя узлами, вы будете использовать поиск по алгоритму A*. Его цель — пройти по графу или найти путь для этой цели.

Q.7- Что такое тест Тьюринга? Объяснять.

Тест Тьюринга позволяет сравнить интеллект вашей машины с интеллектом человека. В тесте Тьюринга компьютер бросит вызов человеческому интеллекту, и если он пройдет тест, только тогда вы сможете назвать его разумным. Даже умная машина может быть не в состоянии воспроизвести людей, даже если она пройдет тест.

Q.8- Что такое алгоритмы поиска в глубину?

Поиск в глубину — это своего рода алгоритм, который ищет графовые или древовидные структуры данных. Он начинается с корневого узла и ищет как можно дальше по каждой ветви, прежде чем выполнить поиск с возвратом. Он основан на ЛИФО. И порядок узлов в алгоритмах DFS отличается от порядка в алгоритмах BFS. Система сохраняет путь в каждой итерации линейно и требует для этого места.

Q.9- Что такое алгоритмы итеративного углубления поиска в глубину?

В алгоритмах итеративного углубления DFS происходит процесс поиска уровня 1 и 2. Он продолжает исследование, пока не найдет решение. Он генерирует узлы до тех пор, пока не найдет целевой узел и не сохранит созданный им стек узлов.

Q.10- Объясните алгоритм двунаправленного поиска. Что это такое?

Алгоритм двунаправленного поиска выполняет два одновременных поиска. Первые идут вперед от начального состояния, а вторые идут назад от целевого состояния. Они оба встречаются в одной точке, и на этом поиск заканчивается — целевое состояние связывается с начальным состоянием обратным образом.

Q.11- Как бы вы объяснили единый алгоритм поиска стоимости?

В алгоритме поиска по единой стоимости вы начинаете с начального состояния и переходите к соседним состояниям, чтобы выбрать «наименее затратное» состояние. Оттуда вы выберете следующий наименее затратный штат из непосещенных соседних штатов и посещенных штатов. Вы будете продолжать искать целевое состояние таким образом, и даже если вы это сделаете, вы будете искать другие потенциальные состояния. Если бы каждая итерация алгоритма поиска в ширину имела одинаковую стоимость, он стал бы алгоритмом поиска с одинаковой стоимостью.

Q.12- Что такое алгоритмы поиска в ширину?

Алгоритм BFS (поиск в ширину) начинает поиск с корневого узла, затем к соседним узлам и продолжает переход к следующей группе узлов, пока не найдет расположение. Вы можете создать дерево, пока не найдете расположение. Вы можете использовать его через структуру данных FIFO, так что вы также увидите самое короткое решение.

Q.13- В чем разница между классическим искусственным интеллектом и статистическим искусственным интеллектом?

Классический ИИ фокусируется на дедуктивном мышлении, таком как группа ограничений. С другой стороны, статистический ИИ фокусируется на индуктивном мышлении, таком как шаблон или тенденция.

Q.14- Что вы понимаете под нечеткой логикой?

Нечеткая логика — это метод кодирования человеческого обучения для ИИ. Он имитирует процесс принятия решений людьми с помощью экземпляров IF-THEN и цифровых значений YES и NO. Он основан на степенях истины. Доктор Лотфи Заде из Калифорнийского университета в Беркли был первым, кто выдвинул идею нечеткой логики.

Q.15- Что вы знаете о ВОЛС?

Это один из важнейших вопросов на собеседовании с ИИ, поэтому обязательно подготовьте его. FOPL расшифровывается как логика предикатов первого порядка. Это набор формальных систем, и каждое утверждение имеет подлежащее и предикат. Предикат может иметь только одно подлежащее и может изменять подлежащее.

Q.16- Какова связь между ИИ и теорией игр?

Теория игр — это специализированный раздел математики, который имеет дело с противоборствующими игроками, пытающимися достичь определенного набора целей. Речь идет о выборе из группы рациональных вариантов, когда у вас есть несколько агентов. Эксперты используют этот алгоритм в ИИ, когда у них есть разные агенты в проблеме.

Q.17- Можете ли вы назвать некоторые приложения нечеткой логики?

Нечеткая логика находит применение во многих отраслях. Системы метро, ​​автомобили без экипажа, кондиционеры, пылесосы, оценка рисков проекта и распознавание лиц — вот лишь некоторые из областей, в которых используется нечеткая логика.

Q.18- Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это изучение алгоритмов и моделей, которые компьютеры используют для выполнения конкретных задач без конкретных инструкций. Это подмножество искусственного интеллекта, позволяющее машине учиться на собственном опыте. В ML компьютеры могут получать доступ к данным и использовать их для углубления своих знаний о проблеме.

Вы лучше познакомитесь с этим, ответив на вопросы интервью по машинному обучению.

Q.19- В чем разница между абдуктивным, дедуктивным и индуктивным машинным обучением?

Абдуктивное машинное обучение — это когда вы делаете выводы по разным инстанциям. Его основа — глубокие нейронные сети. В дедуктивном машинном обучении вы сначала получаете результат и улучшаете его в соответствии с вашими прошлыми результатами. Алгоритм машинного обучения в этом случае использует дерево решений.

Индуктивное машинное обучение учится на группе экземпляров и делает соответствующие выводы. Он использует KNN, SVM и другие алгоритмы статистического машинного обучения.

Q.20- Что вы понимаете под глубоким обучением?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения. У него есть нейронные сети, которые могут выполнять неконтролируемое обучение на неструктурированных данных. Они учатся через репрезентативное обучение, и оно может быть неконтролируемым, контролируемым или полуконтролируемым.

Проще говоря, глубокое обучение — это метод машинного обучения, который учит компьютерные системы выполнять действия, которые люди могут выполнять естественным образом. Примером глубокого обучения являются автомобили без экипажа и то, как они могут распознавать знаки остановки на дороге.

Q.21- Что такое агент в искусственном интеллекте?

В искусственном интеллекте вы изучаете отношения между агентом и его окружением. У этих агентов есть датчики, которые позволяют им понимать (ощущать) свои настройки. У них также есть приводы для воздействия на окружающую среду. У них есть определенные цели, и они могут учиться и использовать свои знания для достижения своих целей.

Q.22- Что такое план частичного заказа?

Когда в плане указаны все действия, которые необходимо выполнить, но порядок шагов указывается только при необходимости, это называется планом частичного порядка.

Последние мысли

Подготовка вопросов для интервью с искусственным интеллектом может быть утомительной. С помощью этого списка у вас не должно возникнуть проблем с подготовкой.

Убедитесь, что вы не слишком напрягаетесь по поводу интервью. Просмотрите подготовленные записи, прочитайте эти анкеты и будьте уверены в себе.

Если у вас есть какие-либо сомнения, связанные с вопросами интервью с ИИ, не стесняйтесь спрашивать нас. Мы будем рады развеять ваши сомнения.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.