2022 年 22 大人工智能面试问答 - 适合初学者和有经验的人

许多人害怕科技行业的面试。 但如果你做好了充分的准备，你就不必害怕任何事情。 如何准备技术面试？

您可以修改您的知识，并确保您不会错过任何主题。 为了在这方面为您提供帮助，我们准备了一份顶级人工智能面试问题和答案列表。 仔细阅读它们中的每一个并进行彻底的修改。

您也可以将此页面添加到您的书签中。 让我们开始吧。

顶级人工智能面试问题和答案

Q.1-您对人工智能有什么了解？

在人工智能中，您研究人脑的认知功能并尝试在系统（或机器）上复制它们。 它是计算机科学的一个分支，在许多行业和领域都有应用。 你也可以说人工智能专注于创造像人类一样执行功能的智能机器。

Q.2- 列举一些可以从人工智能 (AI) 中受益的领域。

人工智能在许多行业都很有用。 计算机科学、软件、机器人、语音识别、航空、游戏开发、生物信息学和许多其他领域都在使用人工智能进行制作。

Q.3- 你能区分弱人工智能和强人工智能吗？

弱人工智能和强人工智能之间存在许多差异。 弱 AI 的应用很少，与强 AI 相比没有太大的应用范围。 前者对于执行特定任务很有用，但后者可以匹配类人智能。

两者之间的另一个区别是处理数据的方法。 弱人工智能使用无监督和监督学习来处理数据。 另一方面，强人工智能为此目的使用关联和聚类。

Q.4- 你在 AI 中使用什么编程语言？

我们在 AI 中使用的主要编程语言是 Lisp、Python、R、Java 和 Prolog。

Q.5- 专家系统是什么意思？ 它的品质是什么？

专家系统是基于人工智能的程序，具有特定领域的大量知识（专家级别）。 该程序也可以利用其专业知识来解决实际问题。 专家系统能够在其领域内取代人类专家。

人工智能专家系统的品质是：

• 可靠的
• 快速地
• 富有成效的
• 可以理解

Q.6- 什么是 A* 算法搜索？

当您想找到两个节点之间的最佳路线时，您将使用 A* 算法搜索。 它的目的是遍历一个图或为此目的找到一条路径。

Q.7-什么是图灵测试？ 解释。

图灵测试允许您与人类智能相比，检查您的机器智能。 在图灵测试中，计算机会挑战人类的智能，如果它通过了测试，你才能称它为智能。 即使通过了测试，即使是智能机器也可能无法复制人类。

Q.8- 什么是深度优先搜索算法？

深度优先搜索是一种搜索图或树数据结构的算法。 它从根节点开始，在执行回溯之前尽可能沿着每个分支搜索。 它基于 LIFO。 DFS算法中节点的顺序与BFS算法不同。 系统在每次迭代中线性存储路径并需要空间。

Q.9- 什么是迭代加深深度优先搜索算法？

在迭代深化 DFS 算法中，会发生第 1 层和第 2 层的搜索过程。 它继续探索，直到找到解决方案。 它生成节点，直到找到目标节点并保存它创建的节点堆栈。

Q.10-解释双向搜索算法。 它是什么？

双向搜索算法运行两个同时搜索。 第一个从初始状态前进，第二个从目标状态后退。 它们都在一个共同点相遇，也就是搜索结束的时候——目标状态与初始状态以相反的方式链接。

Q.11-你如何解释统一成本搜索算法？

在统一成本搜索算法中，您从初始状态开始并进入相邻状态以选择“成本最低”的状态。 从那里，您将从未访问的邻近州和已访问的州中选择成本最低的州。 你会以这种方式继续寻找目标状态，即使你这样做了，你也会寻找其他潜在的状态。 如果广度优先搜索算法的每次迭代都具有相同的成本，那么它将成为统一成本搜索算法。

Q.12- 什么是广度优先搜索算法？

BFS（广度优先搜索）算法从根节点开始搜索，然后到其相邻节点，并继续搜索下一组节点，直到找到排列。 您可以创建一棵树，直到找到该排列。 您可以通过 FIFO 数据结构使用它，因此您也可以看到最短的解决方案。

Q.13-经典人工智能和统计人工智能有什么区别？

经典 AI 侧重于演绎思维，例如一组约束。 另一方面，统计人工智能专注于归纳思维，如模式或趋势。

Q.14- 你对模糊逻辑的理解是什么？

模糊逻辑是一种为 AI 编码人类学习的方法。 它通过 IF-THEN 实例和 YES 和 NO 的数字值来模仿人类的决策过程。 它基于真实程度。 加州大学伯克利分校的 Lotfi Zadeh 博士是第一个提出模糊逻辑概念的人。

Q.15-您对 FOPL 了解多少？

这是关键的人工智能面试问题之一，所以一定要做好准备。 FOPL 代表一阶谓词逻辑。 它是形式系统的集合，每个语句都有一个主语和一个谓语。 谓词只能有一个主语，并且可以修改主语。

Q.16- 人工智能和博弈论有什么关系？

博弈论是数学的一个专门分支，它处理试图实现特定目标的对立玩家。 当您有多个代理时，它是关于从一组理性选择中进行选择。 专家在遇到问题时会在 AI 中使用此算法。

Q.17-你能说明一些模糊逻辑的应用吗？

模糊逻辑在多个行业中都有应用。 地铁系统、无人驾驶车辆、空调、吸尘器、项目风险评估和面部模式识别只是使用模糊逻辑的部分领域。

Q.18-什么是机器学习？

机器学习 (ML) 是对算法和模型的研究，计算机用于执行特定任务而无需特定指令。 它是人工智能的一个子集，使机器能够从其经验中学习。 在 ML 中，计算机可以访问数据并使用它来提高他们对问题的认识。

通过机器学习面试问题，您将对此更加熟悉。

Q.19- 溯因、演绎和归纳机器学习有什么区别？

溯因机器学习是根据不同的实例得出结论。 它的基础是深度神经网络。 在演绎机器学习中，您首先获得结果并根据您过去的结果对其进行改进。 在这种情况下，机器学习算法使用决策树。

归纳机器学习从一组实例中学习并据此得出结论。 它使用 KNN、SVM 和其他统计机器学习算法。

Q.20- 你对深度学习的理解是什么？

深度学习是机器学习的一个子集。 它具有可以从非结构化数据执行无监督学习的神经网络。 他们通过表示学习来学习，它可以是无监督的、有监督的或半监督的。

简而言之，深度学习是一种机器学习技术，它教计算机系统进行人类可以自然完成的活动。 深度学习的一个例子是无人驾驶汽车以及它们如何识别道路上的停车标志。

Q.21- 什么是人工智能中的代理？

在人工智能中，您研究代理与其环境之间的关系。 这些代理有传感器，可以让他们了解（感知）他们的设置。 它们还具有作用于环境的执行器。 他们有明确的目标，他们可以学习和利用他们的知识来实现​​他们的目标。

Q.22- 什么是部分订购计划？

当计划指定您需要执行的所有操作但仅在必要时指定步骤的顺序时，它称为偏序计划。

最后的想法

准备人工智能面试问题可能很详尽。 在此列表的帮助下，您的准备工作应该不会有任何问题。

确保你不要对面试施加太大压力。 浏览你准备好的笔记，阅读这些问卷，并对自己充满信心。

如果您对 AI 面试问题有任何疑问，请随时向我们提问。 我们很乐意消除您的困惑。

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