這是求職產(chǎn)品經(jīng)理系列的第259篇文章

重大更新！?。?/span>

咱們的《AIGC面試高頻問(wèn)題以及算法模型精講》干貨大禮包再次更新啦??！

這次新增了40道面試高頻題目的答案詳細(xì)解析，凡是下單的小伙伴后續(xù)更新都可以免費(fèi)看。

說(shuō)明：

1）目前干貨文檔總字?jǐn)?shù)7.96萬(wàn)，不管是模型基本功還是每個(gè)問(wèn)題的答案都盡可能詳盡；

2）重點(diǎn)給大家深度講解了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIGC三個(gè)大方向的13個(gè)經(jīng)典模型

3）每個(gè)模型從實(shí)現(xiàn)原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)缺點(diǎn)三個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理必懂的維度深度講解，結(jié)合應(yīng)用案例更易于大家理解

4）從百度、騰訊、字節(jié)、商湯、科大訊飛等面試精選AI面試高頻面試30題，后續(xù)會(huì)繼續(xù)補(bǔ)充

5）高頻面試總共80道，包含產(chǎn)品經(jīng)理面試常規(guī)問(wèn)題、AI產(chǎn)品經(jīng)理通用問(wèn)題和AIGC項(xiàng)目相關(guān)問(wèn)題，每一個(gè)問(wèn)題都給出了回答思路、回答框架以及參考答案，幫助大家提高面試準(zhǔn)備效率

6）本內(nèi)容為飛書(shū)文檔圖文教程格式，大家可以隨到隨學(xué)，也方便后續(xù)持續(xù)更新。

詳細(xì)的目錄如下，需要的小伙伴可以詳細(xì)看一下~

第一章：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

第二章：機(jī)器學(xué)習(xí)7大經(jīng)典算法

算法一：K近鄰算法【分類(lèi)算法】

1.1 KNN 算法的實(shí)現(xiàn)原理

1.2 KNN應(yīng)用場(chǎng)景舉例：預(yù)測(cè)候選人能不能拿到 Offer

1.3 KNN 算法優(yōu)缺點(diǎn)

算法二：線性回歸【回歸算法】

2.1 線性回歸算法的實(shí)現(xiàn)原理

2.2 線性回歸算法的應(yīng)用場(chǎng)景：廣告投放

2.3 線性回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)

算法三：邏輯回歸【分類(lèi)算法】

3.1 邏輯回歸算法的原理

3.2 邏輯回歸算法的應(yīng)用

3.3 邏輯回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)

算法四：樸素貝葉斯【分類(lèi)算法】

4.1 樸素貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)原理

4.2 樸素貝葉斯的應(yīng)用案例：要不要購(gòu)買(mǎi)延誤險(xiǎn)

4.3 樸素貝葉斯的優(yōu)缺點(diǎn)

算法五：決策樹(shù)與隨機(jī)森林【分類(lèi)算法】

5.1 決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)原理

5.2 決策樹(shù)的應(yīng)用案例：預(yù)測(cè)用戶違約

5.3 決策樹(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)

5.4 隨機(jī)森林：集體的力量

算法六：支持向量機(jī)【分類(lèi)算法】

6.1 SVM 算法的實(shí)現(xiàn)原理

6.2 SVM應(yīng)用場(chǎng)景：預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的漲與跌？

6.3 SVM 算法優(yōu)缺點(diǎn)

算法七：K-means 聚類(lèi)算法【回歸算法】

7.1 K-means 算法實(shí)現(xiàn)原理

7.2 應(yīng)用案例：K-means 算法對(duì)用戶分層

7.3 K-means 聚類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)

第三章：深度學(xué)習(xí)3大經(jīng)典模型

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型一：CNN算法（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

2.1 CNN模型的實(shí)現(xiàn)原理 

2.2 CNN模型的應(yīng)用場(chǎng)景及缺點(diǎn)

三、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型二：RNN算法（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

3.1 RNN模型的實(shí)現(xiàn)原理

3.2 RNN模型的應(yīng)用場(chǎng)景

四、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型三：GAN算法（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）

4.1 GAN模型的實(shí)現(xiàn)原理

4.2 GAN模型的應(yīng)用場(chǎng)景 

五、深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)

第四章：AIGC的3大底層算法

一、Transformer模型

二、GPT系列模型

三、Diffusion模型

第五章：AI產(chǎn)品經(jīng)理面試高頻30題及答案解析

第一類(lèi)：自我介紹

第二類(lèi)：AI技術(shù)背景

2.1 什么是特征清洗、數(shù)據(jù)變換？

2.2 什么是過(guò)擬合和欠擬合？

2.3 什么是跨時(shí)間測(cè)試和回溯測(cè)試？

2.4 什么是訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集？

2.5 你之前負(fù)責(zé)產(chǎn)品中使用的最核心的算法是什么？這種算法有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？

2.6 對(duì)深度學(xué)習(xí)有哪些了解？深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？

2.7 機(jī)器學(xué)習(xí)的三大類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景都是什么？

2.8 邏輯回歸相比于線性回歸，有什么區(qū)別？

2.9你能介紹一下KNN/樸素貝葉斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理嗎？你熟悉哪幾種深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法？都有哪些區(qū)別？

第三類(lèi)：工作場(chǎng)景類(lèi)

3.1 AI算法工程師說(shuō)你的需求實(shí)現(xiàn)不了怎么辦？

3.2 如果公司研發(fā)資源不足以實(shí)現(xiàn)你想要的功能，怎么辦？

3.3 訓(xùn)練模型時(shí)，數(shù)據(jù)集都有哪些來(lái)源？找不到合適的數(shù)據(jù)集怎么辦？

3.4 工作中，用什么樣的方法清洗和整理數(shù)據(jù)？

3.5 你怎么評(píng)估一個(gè)模型的好壞？

第四類(lèi)：AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)

4.1 系統(tǒng)的介紹一下你負(fù)責(zé)的某某AI產(chǎn)品

4.2 工作中做的最失敗的事情/項(xiàng)目/遇到的最大困難是什么？

4.3 請(qǐng)說(shuō)說(shuō)你們產(chǎn)品的主要競(jìng)品是誰(shuí)？

第五類(lèi)：產(chǎn)品素養(yǎng)類(lèi)

5.1 AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別是什么？

5.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程和工作職責(zé)是什么？

5.3 AI目前在B和C有哪些落地場(chǎng)景？

5.4 什么樣的AI產(chǎn)品算是成功的產(chǎn)品？

5.5 平時(shí)在哪些網(wǎng)站/渠道學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品知識(shí)？

5.6 你們的模型構(gòu)建流程是怎么樣的？

第六類(lèi)：行業(yè)認(rèn)知

6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行業(yè)？對(duì)于整個(gè)AI行業(yè)有哪些認(rèn)知？

6.2 結(jié)合我們公司的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò) AI 技術(shù)可以做哪些工作來(lái)提升用戶體驗(yàn)？

第七類(lèi)：其他問(wèn)題

7.1 為什么想做AI產(chǎn)品？

7.2 你做AI產(chǎn)品有哪些優(yōu)劣勢(shì)？

7.3未來(lái)的職業(yè)規(guī)劃是什么？

7.4 目前有哪些offer?怎么選擇? 

7.5 為什么從xxx(主要是實(shí)習(xí)、工作)離職? 

7.6 你在實(shí)習(xí)/工作的過(guò)程中遇到過(guò)哪些困難?最大的困難是什么?怎么解決的?在這 過(guò)程中你學(xué)到了什么?

7.7 你覺(jué)得你實(shí)習(xí)/工作期間做的最好的項(xiàng)目是哪個(gè)?為什么?具體介紹一下?(項(xiàng)目 內(nèi)容) 

7.8 你參與/負(fù)責(zé)的產(chǎn)品在市面上有哪些競(jìng)品?你們的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是什么?你更 看好哪款產(chǎn)品?(產(chǎn)品了解程度)

7.9 你平時(shí)比較喜歡哪款產(chǎn)品?它哪個(gè)地方吸引你?有什么可以改進(jìn)的地方? (產(chǎn)品分析)

7.10 什么樣的產(chǎn)品能夠算作成功的產(chǎn)品?(產(chǎn)品洞察) 

7.11  為什么選擇xxx公司? 

7.12 如果同時(shí)面對(duì)幾個(gè)需求但精力有限，如何安排?(需求規(guī)劃)

7.13 如果你負(fù)責(zé)的某個(gè)需求要被延期，你會(huì)怎么解決?(需求規(guī)劃) 

7.14 如何從0-1設(shè)計(jì)一款產(chǎn)品?(產(chǎn)品流程)

7.15 如何給一個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行改版發(fā)布?(產(chǎn)品發(fā)布) 

7.16 在設(shè)計(jì)產(chǎn)品的過(guò)程中如何獲取用戶需求?(需求獲取) 

7.17 和老板觀念發(fā)生沖突如何解決?(應(yīng)變能力、溝通能力) 

7.18 和開(kāi)發(fā)人員發(fā)生矛盾會(huì)怎么解決?(溝通能力) 

    7.19 面對(duì)客戶臨時(shí)增加的新需求，應(yīng)該如何處理?(應(yīng)變能力)

7.20 新產(chǎn)品如何獲取種子用戶?(用戶運(yùn)營(yíng)) 

7.21 你平時(shí)都是通過(guò)哪些渠道搜集學(xué)習(xí)哪些互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的信息？

7.22 用戶調(diào)研中定性和定量調(diào)研的區(qū)別和聯(lián)系 

7.23 你是如何進(jìn)行項(xiàng)目管理的？如何保障項(xiàng)目保質(zhì)保量按時(shí)上線。

7.24 需求評(píng)審時(shí)研發(fā)說(shuō)需求實(shí)現(xiàn)不了怎么辦？

7.25 什么是用戶粘性，如何提升用戶的粘性？

7.26 你大概什么時(shí)候可以到崗？

7.27 你用過(guò)我們的產(chǎn)品么？對(duì)我們的產(chǎn)品有啥建議？

7.28 為什么XX個(gè)月沒(méi)有工作？職場(chǎng)空窗期該如何解釋

7.29 如何將用戶需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品需求？

7.30 作為產(chǎn)品經(jīng)理該如何進(jìn)行競(jìng)品分析？方法論是什么？

7.31 作為產(chǎn)品經(jīng)理如何進(jìn)行產(chǎn)品迭代以及版本規(guī)劃

7.32 你是怎么做用戶調(diào)研的？

7.33 你是怎么做數(shù)據(jù)分析的？

7.34 你在找工作時(shí)最看重的是什么？如何進(jìn)行排序？

7.35 怎樣評(píng)估項(xiàng)目/產(chǎn)品的可行性？

7.36 你是如何理解“互聯(lián)網(wǎng)思維”的？

第八類(lèi)：自由提問(wèn)

    第九類(lèi)：AIGC項(xiàng)目類(lèi)問(wèn)題

1、目前人工智能項(xiàng)目一般采用什么算法或模型，近些年的使用的算法或模型有什么變化

2、AI產(chǎn)品經(jīng)理在針對(duì)算法的選擇上，需要承擔(dān)哪些職責(zé)，舉一個(gè)具體的模型選型的例子

3、在選擇特定的AI算法或者模型時(shí)，AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何考慮算法的性能、精確度和計(jì)算成本與業(yè)務(wù)目標(biāo)之間的關(guān)系？如何通過(guò)恰當(dāng)?shù)乃惴ㄟx擇提升了產(chǎn)品性能或用戶體驗(yàn)

4、大模型是怎么訓(xùn)練出來(lái)的，在特征工程部分大概的過(guò)程是人為尋找的特征值還是按規(guī)則機(jī)器尋找的特征值（比如CNN）

5、如果你作為OpenAI的核心人員，你會(huì)如何通過(guò)內(nèi)部資源協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)量的提升和算法服務(wù)的性能及表現(xiàn)的提升

6、面對(duì)大量數(shù)據(jù)，AI產(chǎn)品經(jīng)理如何處理數(shù)據(jù)的采集、清洗和標(biāo)注工作？在這些過(guò)程中，承擔(dān)的是什么角色，這個(gè)過(guò)程中有沒(méi)有遇到哪些問(wèn)題，是如何解決的；在模型訓(xùn)練過(guò)程中，如何確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的準(zhǔn)確性？

7、面對(duì)各國(guó)（主要是國(guó)內(nèi)）的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法規(guī)，AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何確保產(chǎn)品的合規(guī)性？過(guò)往是否有遇到哪些因數(shù)據(jù)安全問(wèn)題產(chǎn)生重大隱患和實(shí)際影響，這些問(wèn)題如果以現(xiàn)在來(lái)看是否可以規(guī)避

8、在跨職能團(tuán)隊(duì)（如工程師、設(shè)計(jì)師、市場(chǎng)專(zhuān)家等）中，AI產(chǎn)品經(jīng)理如何有效溝通和協(xié)調(diào)，以確保產(chǎn)品的順利開(kāi)發(fā)和推廣？

9、為什么GAN網(wǎng)絡(luò)被SD的擴(kuò)散模型取代了？?jī)H僅是因?yàn)镚AN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程不穩(wěn)定以及機(jī)器資源要求高這兩個(gè)原因嗎？

隨便截幾張預(yù)覽圖片：

隨便截圖的示例一：KNN模型

隨便截圖的示例二：線性回歸模型

隨便截圖的示例三：GPT訓(xùn)練過(guò)程

隨便截圖的示例四：高頻面試題及答案

隨便截圖的示例五：高頻面試題及答案

整理不易，耗時(shí)一整個(gè)月，所以咱們這個(gè)干貨資料不是免費(fèi)的，因?yàn)楹竺娲蛩愠掷m(xù)更新

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