คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์ปัญญาประดิษฐ์ 22 อันดับสูงสุด 2022 – สำหรับผู้เริ่มต้นและผู้มีประสบการณ์

หลายคนกลัวการสัมภาษณ์ในภาคเทคโนโลยี แต่ถ้าคุณเตรียมการเพียงพอ คุณก็ไม่ต้องกลัวอะไร บุคคลจะเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์ทางเทคนิคอย่างไร?

คุณสามารถแก้ไขความรู้ของคุณและไม่พลาดทุกหัวข้อ และเพื่อช่วยคุณในเรื่องนั้น เราได้เตรียมรายการ คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์ปัญญาประดิษฐ์ยอดนิยม ผ่านแต่ละรายการและทำการแก้ไขอย่างละเอียด

คุณสามารถเพิ่มหน้านี้ในบุ๊กมาร์กได้เช่นกัน มาเริ่มกันเลย.

คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์ปัญญาประดิษฐ์ยอดนิยม

Q.1- คุณเข้าใจอะไรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์?

ในปัญญาประดิษฐ์ คุณศึกษาหน้าที่การรับรู้ของสมองมนุษย์และพยายามจำลองมันบนระบบ (หรือเครื่องจักร) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์และมีการใช้งานในหลายอุตสาหกรรมและหลายสาขา คุณยังสามารถพูดได้ว่าปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นไปที่การสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะที่ทำหน้าที่เหมือนมนุษย์

คำถามที่ 2 - ระบุบางพื้นที่ที่อาจได้รับประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ปัญญาประดิษฐ์มีประโยชน์ในหลายอุตสาหกรรม วิทยาการคอมพิวเตอร์ ซอฟต์แวร์ วิทยาการหุ่นยนต์ การรู้จำคำพูด วิชาการบิน การพัฒนาเกม ชีวสารสนเทศ และพื้นที่อื่นๆ อีกมากมายกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้าง

Q.3- คุณสามารถแยกความแตกต่างระหว่าง AI ที่อ่อนแอและ AI ที่แข็งแกร่งได้หรือไม่

มีความแตกต่างมากมายระหว่างปัญญาประดิษฐ์ที่อ่อนแอและปัญญาประดิษฐ์ที่แข็งแกร่ง AI ที่อ่อนแอมีการใช้งานเพียงเล็กน้อยและไม่มีขอบเขตมากนักเมื่อเปรียบเทียบกับ AI ที่แข็งแกร่ง อดีตมีประโยชน์สำหรับการทำงานเฉพาะ แต่อย่างหลังสามารถจับคู่หน่วยสืบราชการลับที่เหมือนมนุษย์ได้

ความแตกต่างอีกประการระหว่างทั้งสองคือวิธีการประมวลผลข้อมูล AI ที่อ่อนแอใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและควบคุมดูแลสำหรับการประมวลผลข้อมูล ในทางกลับกัน AI ที่แข็งแกร่งใช้การเชื่อมโยงและการจัดกลุ่มเพื่อจุดประสงค์นี้

Q.4- คุณใช้ภาษาโปรแกรมอะไรใน AI?

ภาษาโปรแกรมเด่นที่เราใช้ใน AI ได้แก่ Lisp, Python, R, Java และ Prolog

Q.5- ระบบผู้เชี่ยวชาญหมายความว่าอย่างไร? คุณสมบัติของมันคืออะไร?

ระบบผู้เชี่ยวชาญคือโปรแกรมที่ใช้ AI ซึ่งมีความรู้ (ระดับผู้เชี่ยวชาญ) ในสาขาเฉพาะมากมาย โปรแกรมนี้สามารถใช้ความเชี่ยวชาญในการแก้ปัญหาจริงได้เช่นกัน ระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถแทนที่ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในพื้นที่ของตนได้

คุณสมบัติของระบบผู้เชี่ยวชาญ AI คือ:

• เชื่อถือได้
• เร็ว
• มีประสิทธิผล
• เข้าใจได้

Q.6- การค้นหาอัลกอริทึม A* คืออะไร

เมื่อคุณต้องการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดระหว่างสองโหนด คุณจะต้องใช้การค้นหาอัลกอริธึม A* จุดประสงค์คือเพื่อสำรวจกราฟหรือค้นหาเส้นทางสำหรับจุดประสงค์นี้

คำถามที่ 7- การทดสอบทัวริงคืออะไร อธิบาย.

การทดสอบทัวริงช่วยให้คุณตรวจสอบหน่วยสืบราชการลับของเครื่องจักรเมื่อเปรียบเทียบกับหน่วยสืบราชการลับของมนุษย์ ในการทดสอบทัวริง คอมพิวเตอร์จะท้าทายหน่วยสืบราชการลับของมนุษย์ และถ้ามันผ่านการทดสอบ คุณเท่านั้นที่สามารถเรียกมันว่าอัจฉริยะได้ แม้แต่เครื่องอัจฉริยะก็ไม่สามารถจำลองมนุษย์ได้แม้ว่าจะผ่านการทดสอบก็ตาม

Q.8- อัลกอริธึมการค้นหาเชิงลึกคืออะไร?

การค้นหาเชิงลึกเป็นขั้นตอนวิธีหนึ่งที่ค้นหาโครงสร้างข้อมูลกราฟหรือต้นไม้ มันเริ่มต้นที่โหนดรูทและค้นหาให้ไกลที่สุดเท่าที่จะทำได้ในทุกสาขาก่อนที่จะทำการย้อนรอย มันขึ้นอยู่กับ LIFO และลำดับของโหนดในอัลกอริทึม DFS ก็แตกต่างจากอัลกอริทึมของ BFS ระบบจะจัดเก็บพาธในการวนซ้ำทุกครั้งเป็นเส้นตรงและต้องการพื้นที่ว่างเท่ากัน

คำถามที่ 9- อัลกอริธึมการค้นหาเชิงลึกแบบวนซ้ำแบบวนซ้ำคืออะไร

ในอัลกอริธึม DFS แบบวนซ้ำ กระบวนการค้นหาระดับ 1 และ 2 เกิดขึ้น ดำเนินการสำรวจต่อไปจนกว่าจะพบวิธีแก้ปัญหา มันสร้างโหนดจนกว่าจะพบโหนดเป้าหมายและบันทึกสแต็กของโหนดที่สร้างขึ้น

Q.10- อธิบายอัลกอริธึมการค้นหาแบบสองทิศทาง มันคืออะไร?

อัลกอริธึมการค้นหาแบบสองทิศทางจะทำการค้นหาสองครั้งพร้อมกัน อันแรกเคลื่อนไปข้างหน้าจากสถานะเริ่มต้น และอันที่สองถอยหลังจากสถานะเป้าหมาย ทั้งคู่พบกันที่จุดร่วม และเมื่อการค้นหาสิ้นสุดลง—สถานะเป้าหมายจะเชื่อมโยงกับสถานะเริ่มต้นในลักษณะที่กลับกัน

คำถามที่ 11- คุณจะอธิบายอัลกอริธึมการค้นหาต้นทุนที่สม่ำเสมอได้อย่างไร

ในอัลกอริธึมการค้นหาต้นทุนที่สม่ำเสมอ คุณเริ่มต้นจากสถานะเริ่มต้นและไปที่รัฐใกล้เคียงเพื่อเลือกสถานะ 'ต้นทุนต่ำที่สุด' จากที่นั่น คุณจะเลือกรัฐที่มีค่าใช้จ่ายน้อยที่สุดถัดไปจากรัฐเพื่อนบ้านที่ยังไม่เคยไปและรัฐที่เข้าชม คุณต้องมองหาสถานะเป้าหมายในลักษณะนี้ต่อไป และแม้ว่าคุณจะค้นหา คุณก็จะมองหาสถานะที่เป็นไปได้อื่นๆ หากการทำซ้ำของอัลกอริธึมการค้นหาแบบกว้างๆ ทุกครั้งมีค่าใช้จ่ายเท่ากัน มันจะกลายเป็นอัลกอริธึมการค้นหาต้นทุนที่สม่ำเสมอ

คำถามที่ 12- อัลกอริธึมการค้นหาแบบกว้างเป็นอันดับแรกคืออะไร

อัลกอริทึม BFS (การค้นหาแบบกว้างก่อน) เริ่มต้นการค้นหาจากโหนดรูท จากนั้นไปยังโหนดที่อยู่ติดกัน และไปยังกลุ่มโหนดถัดไปจนกว่าจะพบการจัดเรียง คุณสามารถสร้างต้นไม้ได้จนกว่าคุณจะพบการจัดเรียง คุณสามารถใช้ผ่านโครงสร้างข้อมูล FIFO ได้ ดังนั้นคุณจะได้เห็นวิธีแก้ปัญหาที่สั้นที่สุดเช่นกัน

คำถามที่ 13- อะไรคือความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์แบบคลาสสิกและปัญญาประดิษฐ์เชิงสถิติ?

Classical AI มุ่งเน้นไปที่การคิดแบบนิรนัย เช่น กลุ่มของข้อจำกัด ในทางกลับกัน Statistical AI มุ่งเน้นไปที่ความคิดอุปนัยเช่นรูปแบบหรือแนวโน้ม

คำถามที่ 14- คุณเข้าใจอะไรด้วยตรรกะคลุมเครือ?

ตรรกะคลุมเครือเป็นวิธีการเข้ารหัสการเรียนรู้ของมนุษย์สำหรับ AI มันเลียนแบบกระบวนการตัดสินใจของมนุษย์ผ่านอินสแตนซ์ IF-THEN และค่านิยมดิจิทัลของใช่และไม่ใช่ มันขึ้นอยู่กับระดับของความจริง ดร. ล็อตฟี ซาเดห์แห่งมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียที่เบิร์กลีย์เป็นคนแรกที่เสนอแนวคิดเรื่องตรรกะที่คลุมเครือ

คำถามที่ 15- คุณรู้อะไรเกี่ยวกับ FOPL บ้าง

เป็นหนึ่งในคำถามสัมภาษณ์ AI ที่สำคัญ ดังนั้นอย่าลืมเตรียมตัวให้พร้อม FOPL ย่อมาจาก First-Order Predicate Logic มันคือชุดของระบบที่เป็นทางการ และแต่ละประโยคมีหัวเรื่องและภาคแสดง เพรดิเคตสามารถมีได้เพียงหัวเรื่องเดียวเท่านั้น และมีความสามารถในการปรับเปลี่ยนหัวเรื่องได้

คำถามที่ 16- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่าง AI กับทฤษฎีเกม?

ทฤษฎีเกมเป็นสาขาวิชาคณิตศาสตร์เฉพาะทางที่เกี่ยวข้องกับผู้เล่นฝ่ายตรงข้ามที่พยายามบรรลุเป้าหมายชุดหนึ่ง มันเกี่ยวกับการเลือกจากกลุ่มตัวเลือกที่สมเหตุสมผลเมื่อคุณมีตัวแทนหลายคน ผู้เชี่ยวชาญใช้อัลกอริธึมนี้ใน AI เมื่อมีเอเจนต์ต่างๆ ที่มีปัญหา

คำถามที่ 17- คุณสามารถระบุการใช้งานบางอย่างของลอจิกคลุมเครือได้หรือไม่?

ลอจิกคลุมเครือพบการใช้งานในหลายอุตสาหกรรม ระบบรถไฟใต้ดิน ยานยนต์ไร้คนขับ เครื่องปรับอากาศ เครื่องดูดฝุ่น การประเมินความเสี่ยงของโครงการ และการจดจำรูปแบบใบหน้า เป็นเพียงบางส่วนที่ใช้ตรรกะคลุมเครือ

คำถามที่ 18- แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือการศึกษาอัลกอริธึมและแบบจำลอง ซึ่งคอมพิวเตอร์ใช้สำหรับการทำงานเฉพาะโดยไม่ต้องมีคำสั่งเฉพาะ มันเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์และทำให้เครื่องเรียนรู้จากประสบการณ์ของมัน ใน ML คอมพิวเตอร์สามารถเข้าถึงข้อมูลและใช้เพื่อพัฒนาความรู้เกี่ยวกับปัญหา

คุณจะคุ้นเคยกับสิ่งนี้มากขึ้นโดยผ่านคำถามสัมภาษณ์แมชชีนเลิร์นนิง

คำถามที่ 19- อะไรคือความแตกต่างระหว่างการลักพาตัว นิรนัย และการเรียนรู้ของเครื่องอุปนัย?

การเรียนรู้ของเครื่องแบบลักพาตัวคือเมื่อคุณได้ข้อสรุปตามกรณีต่างๆ พื้นฐานของมันคือโครงข่ายประสาทลึก ในการเรียนรู้ของเครื่องแบบนิรนัย ขั้นแรกคุณจะได้รับผลลัพธ์และปรับปรุงตามผลลัพธ์ในอดีตของคุณ ในกรณีนี้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้แผนผังการตัดสินใจ

การเรียนรู้ของเครื่องอุปนัยเรียนรู้จากกลุ่มของอินสแตนซ์และสรุปผลตามนั้น ใช้ KNN, SVM และอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงทางสถิติอื่นๆ

คำถามที่ 20- คุณเข้าใจอะไรจากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง มีโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถทำการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ พวกเขาเรียนรู้ผ่านการเรียนรู้แบบเป็นตัวแทน และอาจเป็นแบบไม่มีผู้ดูแล ควบคุมดูแล หรือกึ่งควบคุมก็ได้

พูดง่ายๆ ก็คือ Deep Learning เป็นเทคนิคของการเรียนรู้ของเครื่องที่สอนระบบคอมพิวเตอร์ให้ทำกิจกรรมต่างๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้ตามธรรมชาติ ตัวอย่างของการเรียนรู้เชิงลึกคือรถยนต์ไร้คนขับและวิธีที่พวกเขาสามารถจดจำป้ายหยุดบนถนนได้

คำถามที่ 21- ตัวแทนในปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ในปัญญาประดิษฐ์ คุณศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแทนกับสภาพแวดล้อม ตัวแทนเหล่านั้นมีเซ็นเซอร์ที่ช่วยให้เข้าใจ (สัมผัส) การตั้งค่าได้ พวกเขายังมีตัวกระตุ้นสำหรับการกระทำกับสิ่งแวดล้อม พวกเขามีเป้าหมายที่กำหนดไว้ และสามารถเรียนรู้และใช้ความรู้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้

คำถามที่ 22- แผนการสั่งซื้อบางส่วนคืออะไร

เมื่อแผนระบุการดำเนินการทั้งหมดที่คุณต้องดำเนินการ แต่ระบุลำดับของขั้นตอนเมื่อจำเป็นเท่านั้น จะเรียกว่าแผนบางส่วน

ความคิดสุดท้าย

การเตรียมคำถามสัมภาษณ์ปัญญาประดิษฐ์อาจละเอียดถี่ถ้วน ด้วยความช่วยเหลือของรายการนี้ คุณไม่ควรมีปัญหาใดๆ กับการเตรียมการ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่เครียดมากเกินไปเกี่ยวกับการสัมภาษณ์ อ่านบันทึกย่อที่เตรียมไว้ อ่านแบบสอบถามเหล่านี้ และมีความมั่นใจในตัวเอง

หากคุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับคำถามสัมภาษณ์ AI โปรดติดต่อเรา เรายินดีที่จะลบความสับสนของคุณ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ