Uvod v vprašanja in odgovore za intervju z umetno inteligenco:
Umetna inteligenca počasi oblikuje sodobno življenje, pomaga Wall Streetu, da se odloči za borzne posle, Netflix priporoči filme in številne druge uporabnosti. AI znanost o kopiranju ali posnemanju človeškega vedenja. Tehnologija umetne inteligence opisuje, kako programirati računalnike za razstavljanje in delovanje kot ljudje v smislu inteligence in odločanja. Člani bralcev bi radi bili priča nekaj dejstev o tej zadnji uspešnici v tehnološki industriji.
- Trenutno samo 15% podjetij uporablja AI.
- 45% zrelih organizacij (tehnoloških velikanov) ima napredno in opredeljeno strategijo AI.
- Le 33% potrošnikov meni, da uporabljajo AI na druge načine, vendar jih 77% uporablja.
- 38% jih verjame, da bo AI izboljšal storitve za stranke
- 61% jih meni, da bo AI naredil svet pametnejši in lepši.
- Indija je v raziskavah AI zasedla 3. mesto .
Zdaj, če iščete službo, povezano z Umetno inteligenco, se morate pripraviti na vprašanja o intervjuju za umetno inteligenco 2019. Res je, da je vsak intervju drugačen glede na različne profile delovnih mest. Tu smo pripravili pomembna vprašanja o intervjuju z umetno inteligenco, ki vam bodo pomagala doseči uspeh v intervjuju.
V tem članku o vprašanjih o intervjuju za umetno inteligenco za leto 2019 bomo predstavili 10 najpomembnejših in najpogosteje uporabljenih vprašanj za intervju z umetno inteligenco. Ta vprašanja za intervju so razdeljena na dva dela:
1. del - Vprašanja za razgovor z umetno inteligenco (osnovna)
Ta prvi del zajema osnovna vprašanja in odgovore za razgovor z umetno inteligenco
Q1. Kaj je AI?
Odgovor:
AI je veja računalništva, ki poudarja in najde način ustvarjanja inteligentnega stroja, ki ima sposobnost dela, razmišljanja in reagiranja kot ljudje.
Q2 . Koliko se zavedate, da menite, da uporabljate naprave in storitve, ki podpirajo AI?
Odgovor:
Kot sem že rekel, da je AI povsod in da ima trenutno globok vpliv na našo okolico, lahko vidimo AI dotik v spodaj naštetih stvareh
- Pametni telefoni
- Pametni avtomobili in droni
- Viri družbenih medijev
- Predvajalniki medijev
- Videoigre in še veliko več področij.
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju z umetno inteligenco.
Q3 . Kakšna so po vašem mnenju področja, kjer ima AI velik vpliv?
Odgovor:
AI ima velik vpliv na številnih področjih. Trenutno je -
- Računalniško polje
- Prepoznavanje govora
- Bioinformatika
- Humanoidni roboti
- Vesolje in letalstvo
- Vremenska napoved
Q4 . Kateri programski jeziki so najprimernejši za AI?
Odgovor:
To so pogosta vprašanja o intervjuju z umetno inteligenco, postavljena v intervjuju. Programski jezik, ki je najprimernejši za AI, so Python, R, Lisp, Prolog in Java
Q5 . Navedite formulo koeficienta za logistično regresijo?
Odgovor:
Logistično regresijo poda -
- πi = Pr (Yi = 1 | Xi = xi) = exp (β0 + β1xi) 1 + exp (β0 + β1xi)
Q6. Kaj mislite z algoritmi Overfitting in Underfitting?
Odgovor:
- Overfitting in Underfitting sta odgovorna za slabo delovanje.
- Prekomerno opremljanje daje dobre rezultate pri izurjenih podatkih, slabo posplošitev drugih podatkov.
- Premalo privajanja daje slabše rezultate na podatkih usposabljanja in dobro posplošitev drugih podatkov
Q7 . Pojasnite topologijo dreves?
Odgovor:
Kot že ime pove, ima topologija „Drevo“ več povezanih elementov, razporejenih kot veje drevesa. Struktura ima v hierarhiji vsaj tri posebne ravni. Te so prilagodljive in dostopne med odpravljanjem napak, zato so tako prednostne. Pogosta pomanjkljivost te topologije je oviranje ali nepravilno delovanje primarnega vozlišča.
2. del - Vprašanja za razgovor z umetno inteligenco (napredno)
Zdaj si oglejmo napredna vprašanja in odgovore za intervju z umetno inteligenco
Q8 . Povejte nekaj vej AI?
Odgovor:
Nekatere veje AI so naslednje:
- Samodejno programiranje
- Zadovoljstvo z omejitvami
- Bayesovo omrežje
- Predstavitve znanja
- Strojno učenje
- Obdelava naravnega jezika (NLP)
- Nevronske mreže
- Robotika
- Prepoznavanje govora
Q9 . Pojasnite koeficient korelacije Karla Pearsona?
Odgovor:
Korelacijski koeficient Karla Pearsona je merilo jakosti linearne povezave med dvema spremenljivkama.
Označujemo ga z r ali r xy (pri čemer sta dve in dve spremenljivki x in y).
Ta metoda korelacije nariše črto, ki se najbolje prilega podatkom dveh spremenljivk.
Vrednost Pearsonovega korelacijskega koeficienta (r) kaže na to, kako daleč so vse te podatkovne točke do te vrstice.
Formula -
Kje,
* cov (X, Y): je kovarijanca med X in Y
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju z umetno inteligenco.
Q10 . Kako izbrati najboljše hiperparametre v drevesnem modelu?
Odgovor:
V drevesnem modelu sta dva najboljša hiperparametra
- Izmerite uspešnost glede na podatke o usposabljanju
- Izmerite uspešnost glede na podatke za preverjanje veljavnosti
Rezultat potrjevanja moramo upoštevati med primerjavo z rezultati testov, zato je odgovor B
Q11. Kaj ste vedeli o agentu v AI? Povejte mi vse podrobnosti o tem?
Odgovor:
Po mojem razumevanju najprej imamo formulo agenta
Agent = Arhitektura + Agent program
Poglejmo praktičen primer agenta. V našem človeškem telesu so tri oči, ušesa, ki delujejo kot senzor, ter noge in roke ter drugi deli telesa, ki delujejo kot aktuatorji.
Torej, sistem AI je sestavljen iz agenta in njegovega okolja. Ves čas agent deluje v svojem okolju. Torej karkoli lahko štejemo za zastopnika, če ima -
- Zaznavanje okolja z njegovimi senzorji.
- Delovanje ali obnašanje v povezanem okolju z uporabo aktuatorjev.
Q12 . Navedite tehnike ali algoritme, ki se večinoma uporabljajo v AI?
Odgovor:
Na splošno obstajajo določeni algoritmi, ki se večinoma uporabljajo, ali lahko rečemo, da so prvi, ki pristopijo k razumevanju zapletenih scenarijev. Tu je nekaj takih.
- Zivcno omrezje
- Splošni algoritmi
- Okrepitveno učenje
Q13 . Pojasnite objektivno in povezano terminologijo, ki se uporablja v algoritmih iskanja AI?
Odgovor:
To je najbolj priljubljeno vprašanje za intervju z umetno inteligenco, ki so ga postavili v intervjuju. Iskanje je univerzalna tehnika, ki se uporablja v AI problematičnih tehnikah. Ta algoritem se uporablja za iskanje v določenem položaju. Vsaka iskalna terminologija ima nekatere sestavne dele.
- Problemski prostor: to je okolje, v katerem se iskanje izvaja.
- Primer težave: rezultat je začetnega stanja + stanja cilja.
- Grafikon problematičnega prostora: Uporablja se za prikaz problematičnega stanja.
- Globina problema: Tu lahko določimo dolžino najkrajše poti.
- Kompleksnost prostora: To lahko izračunamo po največjem številu vozlišč, ki so shranjena v pomnilniku.
- Časovna zapletenost: Opredeljena je kot največje število ustvarjenih vozlišč.
- Sprejemljivost: To je lastnost algoritmov, ki se uporabljajo za iskanje optimalnih rešitev.
- Faktorji veje: To je mogoče izračunati glede na povprečno število otroških vozlišč v grafu problematičnega prostora.
- Globina: je dolžina najkrajše poti od začetka do cilja.
Tu je nekaj algoritmov iskanja
- Prva širina iskanja
- Globinsko iskanje
- Dvosmerno iskanje
- Enotno iskanje stroškov
Q14 . Naštejte nekaj najboljših programskih platform AI?
Odgovor:
Sledijo najboljše programske platforme AI:
- Natezni tok
- Strojno učenje Azure
- Ayasdi
- Igranje
- Salesforce Einstein
- Strojno učenje v oblaku
Priporočeni članki
To je vodnik po seznamu vprašanj in odgovorov o intervjuju za umetno inteligenco, tako da lahko kandidat brez težav razreši ta vprašanja o intervjuju z umetno inteligenco. Tu v tej objavi smo preučili vrhunska vprašanja o intervjuju z umetno inteligenco, ki jih pogosto postavljamo v intervjujih. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke.
- Top 10 vprašanj za intervjuvanje.
- Preizkušanje vprašanj in odgovorov za intervju.
- Java Spring Intervju Vprašanja.
- Vprašanja in odgovori o intervjuju za mreženje.
- Podjetja za umetno inteligenco
- Pomen umetne inteligence
- Agenti za umetno inteligenco