Johdatus tekoälyhaastatteluun liittyviin kysymyksiin ja vastauksiin:

Keinotekoinen älykkyys muotoilee hitaasti nykyaikaista elämää, se auttaa Wall Streetia päättämään osakekaupasta, Netflix suosittelemaan elokuvia ja monia muita käytettävyyttä. AI on tiede ihmisen käyttäytymisen kopioimisesta tai jäljittelemisestä. Keinotekoinen älykkyystekniikka kuvaa kuinka ohjelmoida tietokoneita näyttelemään ja toimimaan ihmisten tavoin älykkyyden ja päätöksenteon kannalta. Lukijakunnan lukijat mielellään todistavat joitain tosiseikkoja tästä viimeisimmästä osuudesta teknologiateollisuudessa.

  • Vain 15% yrityksistä käyttää tällä hetkellä AI: tä.
  • 45 prosentilla kypsyneistä organisaatioista (tekniikkajätteistä) on edistynyt ja määritelty AI-strategia.
  • Vain 33% kuluttajista luulee käyttävänsä AI: tä jollain muulla tavalla, mutta tosiasia on, että 77% heistä käyttää sitä.
  • 38% uskoo, että AI parantaa asiakaspalvelua
  • 61% uskoo, että AI tekee maailmasta älykkäämmän ja paremman paikan.
  • Intia sijoittui kolmanneksi AI: n tutkimuksessa.

Nyt, jos etsit keinotekoiseen älykkyyteen liittyvää työpaikkaa, sinun on varauduttava keinointelligenssin haastattelua koskeviin kysymyksiin 2019. On totta, että jokainen haastattelu on erilainen työprofiilien mukaan. Täällä olemme laatineet tärkeät tekoälyhaastattelukysymykset, jotka auttavat sinua menestymään haastattelussa.

Tässä 2019 tekoälyhaastattelua koskevassa artikkelissa esitetään 10 tärkeintä ja usein käytettyä tekoälyn haastattelua koskevaa kysymystä. Nämä haastattelukysymykset on jaettu kahteen osaan seuraavasti:

Osa 1 - Teknisen älykkyyden haastattelukysymykset (perus)

Tämä ensimmäinen osa kattaa keinotekoisen älykkyyden peruskysymykset ja vastaukset

Q1. Mikä on AI?

Vastaus:
AI on tietotekniikan haara, joka korostaa ja löytää tavan luoda älykäs kone, jolla on kyky toimia, ajatella ja reagoida kuten ihmiset.

Q2 . Kuinka tietoisena luulet käyttäväsi AI-yhteensopivia laitteita ja palveluita?

Vastaus:
Kuten sanoin, että AI on kaikkialla ja että sillä on tällä hetkellä syvä vaikutus ympäristöömme, voimme nähdä AI: n kosketuksen alla luetelluissa asioissa

  • Älypuhelimet
  • Älykkäät autot ja droonit
  • Sosiaalisen median syötteet
  • Mediasoittimet
  • Videopelit ja paljon muuta.

Siirrytään seuraavaan tekoälyn haastatteluun liittyviin kysymyksiin.

Q3 . Mitkä ovat mielestäsi alueet, joilla AI: lla on suuri vaikutus?

Vastaus:
AI: lla on suuri vaikutus lukuisiin alueisiin. Tällä hetkellä se on -

  • Laskentakenttä
  • Puheentunnistus
  • bioinformatiikka
  • Humanoidrobotit
  • Avaruus ja ilmailu
  • Sääennustus

Q4 . Mitkä ohjelmointikielet ovat parempia AI: lle?

Vastaus:
Tämä on yleinen tekoälyn haastattelukysymys, jota haastattelussa esitetään. Ohjelmointikieli, joka on edullinen AI: lle, ovat Python, R, Lisp, Prolog ja Java

Q5 . Kertokaa logistisen regression kertoimen kaava?

Vastaus:
Logistisen regression antaa:

  • πi = Pr (Yi = 1 | Xi = xi) = exp (β0 + β1xi) 1 + exp (β0 + β1xi)

Q6. Mitä tarkoitat yli- ja alikehittämisalgoritmeilla?

Vastaus:

  • Yli- ja alikehitys ovat vastuussa huonosta suorituskyvystä.
  • Yliasennus antaa hyvän suorituksen koulutetulle tiedolle, huono yleistys muihin tietoihin.
  • Alivalmius antaa harjoitustietojen huonon suorituskyvyn ja hyvän yleistyksen muihin tietoihin

Q7 . Selitä puiden topologia?

Vastaus:
Kuten nimestä voi päätellä, ”puun” topologialla on useita kytkettyjä elementtejä, jotka järjestetyvät kuin puun oksat. Rakenteella on ainakin kolme erityistä hierarkiatasoa. Nämä ovat skaalautuvia ja helposti käytettävissä vianetsinnän aikana ja ovat niin parempia. Yleinen haitta tässä topologiassa on ensisijaisen solmun este tai toimintahäiriö.

Osa 2 - Teknisen älykkyyden haastattelukysymykset (edistyneet)

Katsokaamme nyt edistyneitä tekoälyhaastatteluun liittyviä kysymyksiä ja vastauksia

Q8 . Kerro joitain AI: n haaroista?

Vastaus:
On joitain AI-aloja, jotka ovat seuraavat:

  • Automaattinen ohjelmointi
  • Rajoitustyytyväisyys
  • Bayesin verkot
  • Tietoesitykset
  • Koneoppiminen
  • Luonnollinen kielenkäsittely (NLP)
  • Neuraaliverkot
  • robotiikka
  • Puheentunnistus

Q9 . Selitä Karl Pearsonin korrelaatiokerroin?

Vastaus:
Karl Pearsonin korrelaatiokerroin on kahden muuttujan välisen lineaarisen assosiaation vahvuus.
Sitä merkitään r tai r xy (missä x ja y ovat kaksi mukana olevaa muuttujaa).
Tämä korrelaatiomenetelmä vetää parhaiten sopivan linjan kahden muuttujan tietojen läpi.
Pearson-korrelaatiokertoimen (r) arvo osoittaa, kuinka kaukana kaikki nämä datapisteet ovat parhaiten sopivalle riville.

Kaava -

Missä,
* cov (X, Y): on kovarianssi X: n ja Y: n välillä

Siirrymme seuraavaan tekoälyn haastattelua koskeviin kysymyksiin.

Q10 . Kuinka valita parhaat puuparametrien hyperparametrit?

Vastaus:
Puupohjaisessa mallissa on kaksi parasta hyperparametria

  • Mittaa suorituskyky harjoitustietojen perusteella
  • Mittaa suorituskyky validointitietojen kanssa

Meidän on tarkasteltava validointitulosta verrattaessa testituloksiin, joten vastaus on B

Q11. Mitä tiesit agentista AI: lla? Kerro minulle kaikki asiaankuuluvat yksityiskohdat siitä?

Vastaus:
Ensinnäkin, meillä on agentti kaava

Agentti = Arkkitehtuuri + Agentti-ohjelma

Katsotaanpa käytännöllinen esimerkki edustajasta. Ihmiskehossamme kolme on silmiä, korvia, jotka toimivat anturina, sekä jalkoja ja käsiä sekä muita kehon osia, jotka toimivat toimilaitteina.

Joten, AI-järjestelmä koostuu edustajasta ja sen ympäristöstä. Agentti toimii koko ajan ympäristössään. Joten mitä tahansa voidaan pitää edustajana, jos sillä on -

  • Ympäristön havaitseminen sen anturien avulla.
  • Toiminta tai käyttäytyminen ympäristöön liittyvässä ympäristössä toimilaitteiden avulla.

Q12 . Luettele tekniikat tai algoritmit, joita useimmiten käytetään AI: ssä?

Vastaus:
Yleensä on olemassa tiettyjä algoritmeja, joita käytetään enimmäkseen, tai voidaan sanoa, että ne ovat ensimmäiset lähestymistavat monimutkaisten skenaarioiden ymmärtämiseksi. Tässä on joitakin niistä.

  • Neuraaliverkko
  • Yleiset algoritmit
  • Vahvistusoppiminen

Q13 . Selitä AI: n hakualgoritmeissa käytetty objektiivi ja siihen liittyvä terminologia?

Vastaus:
Tämä on suosituin tekoälyhaastattelukysymyksiä, joita haastattelussa esitetään. Haku on universaalia tekniikkaa, jota käytetään AI-ongelmatekniikoissa. Tätä algoritmia käytetään tietyn sijainnin hakuun. Jokaisella hakutermillä on joitain komponentteja.

  • Ongelmatila: tässä ympäristössä etsintä tapahtuu.
  • Ongelma Esimerkki: se on seurausta alkutilasta + tavoitteesta.
  • Ongelmakaavio: Tätä käytetään edustamaan ongelmatilaa.
  • Ongelman syvyys: Tässä voimme määrittää lyhyimmän reitin pituuden.
  • Avaruuden monimutkaisuus: Voimme laskea tämän suurimman määrän solmuja, jotka on tallennettu muistiin.
  • Ajan monimutkaisuus: Se määritellään suurimmaksi luotujen solmujen lukumääräksi.
  • Hyväksyttävyys: Tämä on niiden algoritmien ominaisuus, joita käytetään optimaalisten ratkaisujen löytämiseen.
  • Haaroittumiskertoimet: Tämä voidaan laskea laskennallisten solmujen keskimääräisen määrän avulla ongelmatilakaaviossa.
  • Syvyys: se on lyhin tie, joka kulkee alusta alusta tavoitteen tilaan.

Tässä on joitain hakualgoritmeja

  • Leveys ensimmäinen haku
  • Syvyys-ensimmäinen haku
  • Kaksisuuntainen haku
  • Yhtenäinen kustannushaku

Q14 . Luettele joitain parhaista AI-ohjelmistoalustoista?

Vastaus:

Seuraavat ovat parhaat AI-ohjelmistoalustat:

  • Tensorivirtaus
  • Azure-koneoppiminen
  • Ayasdi
  • Playment
  • Salesforce Einstein
  • Pilvikoneoppiminen

Suositellut artikkelit

Tämä on opas tekoälyn haastattelua koskevien kysymysten ja vastausten luetteloon, jotta ehdokas voi helposti puuttua tähän tekoälyhaastatteluun liittyviin kysymyksiin. Täällä tässä viestissä olemme tutkineet tärkeimpiä tekoälyhaastattelukysymyksiä, joita usein kysytään haastatteluissa. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja.

  1. 10 suosituinta testaushaastattelua koskevaa kysymystä.
  2. Haastattelua koskevien kysymysten ja vastausten testaaminen.
  3. Java Spring -haastattelukysymykset.
  4. Verkkohaastattelua koskevat kysymykset ja vastaukset.
  5. Tekoälyn yritykset
  6. Keinotekoisen älykkyyden merkitys
  7. Tekijöiden tekoäly

Luokka: