一文看盡60道AI算法高頻面試題
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前言
今年各家大廠的招聘時間都相對提前了一點,所以大家準(zhǔn)備的節(jié)奏應(yīng)該要加快!現(xiàn)在8月也正是2021屆提前批落幕,正式秋招開啟的時候。
相信有不少同學(xué)已經(jīng)陸續(xù)面試了,但個人能親自經(jīng)歷的面試題/面試經(jīng)驗相對還是很少的,所以很有必要看看其它同學(xué)的面試題/經(jīng)驗,可以很好的作為查漏補(bǔ)缺的工具,以便更好地應(yīng)對面試。
之前Amusi 整理了系列篇:北京、上海、深圳、杭州等城市提高計算機(jī)視覺(CV)算法崗的公司名單,在CVer公眾號后臺回復(fù):公司名單,即可下載訪問
下面 Amusi 將整理系列篇:深度學(xué)習(xí)面試題/面試經(jīng)驗,內(nèi)容會涵蓋:數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、傳統(tǒng)圖像處理、自然語言處理、SLAM、推薦算法、編程知識(C/C++、Python)、深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch、TensorFlow)等內(nèi)容。
本文先分享60道各個方向的AI算法高頻面試題,希望對你的求職有所幫助。如果點贊和點在看的人數(shù)較多,我會后續(xù)整理資料并分享答案給大家。
60道AI算法高頻面試題
機(jī)器學(xué)習(xí)(15題)

深度學(xué)習(xí)(15題)

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎樣進(jìn)行參數(shù)初始化?
2. 介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播
3. CNN 模型所需的計算力(flops)和參數(shù)(parameters)數(shù)量是怎么計算的?
4. 感受野怎么計算?
5. 介紹常見的正則化方法
6. BN 可以防止過擬合么?為什么
7. BN 在訓(xùn)練和測試的區(qū)別?
8. Dropout 在訓(xùn)練和測試的區(qū)別
9. 1*1 卷積有什么作用?
10. ResNet為什么不用Dropout?
11. 什么是Bottlenet layer?
12. 介紹一下Inception系列(V1-V4)
13. Squeeze-Excitation結(jié)構(gòu)是怎么實現(xiàn)的?
14. 介紹一下組卷積
15. MobileNet系列為什么快?
計算機(jī)視覺(15題)

3. 介紹一下非極大值抑制NMS及其變體
C++(15題)
上面60道面試題你都能回答出來嗎?如果點贊和點在看的人數(shù)較多,我會后續(xù)整理資料并分享答案給大家。秋招加油!
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