2022 年 22 大人工智能面試問答 - 適合初學者和有經驗的人

許多人害怕科技行業的面試。 但如果你做好了充分的準備，你就不必害怕任何事情。 如何準備技術面試？

您可以修改您的知識，並確保您不會錯過任何主題。 為了在這方面為您提供幫助，我們準備了一份頂級人工智能面試問題和答案列表。 仔細閱讀它們中的每一個並進行徹底的修改。

您也可以將此頁面添加到您的書籤中。 讓我們開始吧。

頂級人工智能面試問題和答案

Q.1-您對人工智能有什麼了解？

在人工智能中，您研究人腦的認知功能並嘗試在系統（或機器）上複製它們。 它是計算機科學的一個分支，在許多行業和領域都有應用。 你也可以說人工智能專注於創造像人類一樣執行功能的智能機器。

Q.2- 列舉一些可以從人工智能 (AI) 中受益的領域。

人工智能在許多行業都很有用。 計算機科學、軟件、機器人、語音識別、航空、遊戲開發、生物信息學和許多其他領域都在使用人工智能進行製作。

Q.3- 你能區分弱人工智能和強人工智能嗎？

弱人工智能和強人工智能之間存在許多差異。 弱 AI 的應用很少，與強 AI 相比沒有太大的應用範圍。 前者對於執行特定任務很有用，但後者可以匹配類人智能。

兩者之間的另一個區別是處理數據的方法。 弱人工智能使用無監督和監督學習來處理數據。 另一方面，強人工智能為此目的使用關聯和聚類。

Q.4- 你在 AI 中使用什麼編程語言？

我們在 AI 中使用的主要編程語言是 Lisp、Python、R、Java 和 Prolog。

Q.5- 專家系統是什麼意思？ 它的品質是什麼？

專家系統是基於人工智能的程序，具有特定領域的大量知識（專家級別）。 該程序也可以利用其專業知識來解決實際問題。 專家系統能夠在其領域內取代人類專家。

人工智能專家系統的品質是：

• 可靠的
• 快速地
• 富有成效的
• 可以理解

Q.6- 什麼是 A* 算法搜索？

當您想找到兩個節點之間的最佳路線時，您將使用 A* 算法搜索。 它的目的是遍歷一個圖或為此目的找到一條路徑。

Q.7-什麼是圖靈測試？ 解釋。

圖靈測試允許您與人類智能相比，檢查您的機器智能。 在圖靈測試中，計算機會挑戰人類的智能，如果它通過了測試，你才能稱它為智能。 即使通過了測試，即使是智能機器也可能無法複製人類。

Q.8- 什麼是深度優先搜索算法？

深度優先搜索是一種搜索圖或樹數據結構的算法。 它從根節點開始，在執行回溯之前盡可能沿著每個分支搜索。 它基於 LIFO。 DFS算法中節點的順序與BFS算法不同。 系統在每次迭代中線性存儲路徑並需要空間。

Q.9- 什麼是迭代加深深度優先搜索算法？

在迭代深化 DFS 算法中，會發生第 1 層和第 2 層的搜索過程。 它繼續探索，直到找到解決方案。 它生成節點，直到找到目標節點並保存它創建的節點堆棧。

Q.10-解釋雙向搜索算法。 它是什麼？

雙向搜索算法運行兩個同時搜索。 第一個從初始狀態前進，第二個從目標狀態後退。 它們都在一個共同點相遇，也就是搜索結束的時候——目標狀態與初始狀態以相反的方式鏈接。

Q.11-你如何解釋統一成本搜索算法？

在統一成本搜索算法中，您從初始狀態開始並進入相鄰狀態以選擇“成本最低”的狀態。 從那裡，您將從未訪問的鄰近州和已訪問的州中選擇成本最低的州。 你會以這種方式繼續尋找目標狀態，即使你這樣做了，你也會尋找其他潛在的狀態。 如果廣度優先搜索算法的每次迭代都具有相同的成本，那麼它將成為統一成本搜索算法。

Q.12- 什麼是廣度優先搜索算法？

BFS（廣度優先搜索）算法從根節點開始搜索，然後到其相鄰節點，並繼續搜索下一組節點，直到找到排列。 您可以創建一棵樹，直到找到該排列。 您可以通過 FIFO 數據結構使用它，因此您也可以看到最短的解決方案。

Q.13-經典人工智能和統計人工智能有什麼區別？

經典 AI 側重於演繹思維，例如一組約束。 另一方面，統計人工智能專注於歸納思維，如模式或趨勢。

Q.14- 你對模糊邏輯的理解是什麼？

模糊邏輯是一種為 AI 編碼人類學習的方法。 它通過 IF-THEN 實例和 YES 和 NO 的數字值來模仿人類的決策過程。 它基於真實程度。 加州大學伯克利分校的 Lotfi Zadeh 博士是第一個提出模糊邏輯概念的人。

Q.15-您對 FOPL 了解多少？

這是關鍵的人工智能面試問題之一，所以一定要做好準備。 FOPL 代表一階謂詞邏輯。 它是形式系統的集合，每個語句都有一個主語和一個謂語。 謂詞只能有一個主語，並且可以修改主語。

Q.16- 人工智能和博弈論有什麼關係？

博弈論是數學的一個專門分支，它處理試圖實現特定目標的對立玩家。 當您有多個代理時，它是關於從一組理性選擇中進行選擇。 專家在遇到問題時會在 AI 中使用此算法。

Q.17-你能說明一些模糊邏輯的應用嗎？

模糊邏輯在多個行業中都有應用。 地鐵系統、無人駕駛車輛、空調、吸塵器、項目風險評估和麵部模式識別只是使用模糊邏輯的部分領域。

Q.18-什麼是機器學習？

機器學習 (ML) 是對算法和模型的研究，計算機用於執行特定任務而無需特定指令。 它是人工智能的一個子集，使機器能夠從其經驗中學習。 在 ML 中，計算機可以訪問數據並使用它來提高他們對問題的認識。

通過機器學習面試問題，您將對此更加熟悉。

Q.19- 溯因、演繹和歸納機器學習有什麼區別？

溯因機器學習是根據不同的實例得出結論。 它的基礎是深度神經網絡。 在演繹機器學習中，您首先獲得結果並根據您過去的結果對其進行改進。 在這種情況下，機器學習算法使用決策樹。

歸納機器學習從一組實例中學習並據此得出結論。 它使用 KNN、SVM 和其他統計機器學習算法。

Q.20- 你對深度學習的理解是什麼？

深度學習是機器學習的一個子集。 它具有可以從非結構化數據執行無監督學習的神經網絡。 他們通過表示學習來學習，它可以是無監督的、有監督的或半監督的。

簡而言之，深度學習是一種機器學習技術，它教計算機系統進行人類可以自然完成的活動。 深度學習的一個例子是無人駕駛汽車以及它們如何識別道路上的停車標誌。

Q.21- 什麼是人工智能中的代理？

在人工智能中，您研究代理與其環境之間的關係。 這些代理有傳感器，可以讓他們了解（感知）他們的設置。 它們還具有作用於環境的執行器。 他們有明確的目標，他們可以學習和利用他們的知識來實現他們的目標。

Q.22- 什麼是部分訂購計劃？

當計劃指定您需要執行的所有操作但僅在必要時指定步驟的順序時，它稱為偏序計劃。

最後的想法

準備人工智能面試問題可能很詳盡。 在此列表的幫助下，您的準備工作應該不會有任何問題。

確保你不要對面試施加太大壓力。 瀏覽你準備好的筆記，閱讀這些問卷，並對自己充滿信心。

如果您對 AI 面試問題有任何疑問，請隨時向我們提問。 我們很樂意消除您的困惑。

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