2023 年最常见的人工智能面试问题（精选）

人工智能面试问题：自从我们意识到人工智能如何对市场产生积极影响以来，几乎每个大型企业都在寻找人工智能专业人士来帮助他们实现愿景。在这个人工智
能面试问题博客中，我收集了面试官最常问的问题。人工智能 (AI) 面试问答、人工智能面试准备此 Edureka 人工智能 (AI)
面试问题和答案将帮助您通过人工智能 (AI) 面试。在这篇关于人工智能面试问题的博客中，我将讨论您在面试中提出的最重要的人工智能
相关问题。所以，为了你的更好地理解我将此博客分为以下 3 个部分：人工智能基础面试题人工智能中级面试题人工智能场景面试题人工智能基
础面试题Q1.?人工智能、机器学习和深度学习有什么区别？人工智能机器学习深度学习起源于20世纪50年代起源于20世纪60年代起源于
20世纪70年代AI代表机器中的模拟智能机器学习是让机器无需编程即可做出决策的实践DL 是使用人工神经网络解决复杂问题的过程人工智
能是数据科学的一个子集机器学习是人工智能和数据科学的一个子集深度学习是机器学习、人工智能和数据科学的子集目标是制造能够像人类一样思
考的机器旨在通过数据构建机器学习，以便它们能够解决问题旨在构建自动发现特征检测模式的神经网络人工智能、机器学习、深度学习 – 人工
智能面试问题 Q2。什么是人工智能？举一个日常使用人工智能的例子。“人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，强调创造像人类一样
工作和反应的智能机器。”?“机器模仿人类智能行为的能力。”某歌搜索引擎最流行的人工智能应用程序之一是某歌搜索引擎。如果您打开 Ch
rome 浏览器并开始输入内容，Google 会立即提供建议供您选择。搜索引擎背后的逻辑是人工智能。AI 使用预测分析、NLP 和
机器学习向您推荐相关搜索。这些推荐基于 Google 收集的有关您的数据，例如您的搜索历史记录、位置、年龄等。因此，Google
利用人工智能来预测您可能正在寻找的内容。使用哪些编程语言？人工智能 (AI) 开发涉及多种任务，从传统机器学习到深度学习和自然语言
处理。因此，人工智能开发中常用多种编程语言，每种语言都有自己的优势和特性。以下是用于人工智能的一些主要编程语言：Python：Py
thon是人工智能开发中使用最广泛的编程语言。它提供了庞大的库和框架生态系统，例如 TensorFlow、PyTorch、scik
it-learn 和 Keras，非常适合机器学习、深度学习和数据分析任务。Python 清晰简洁的语法以及广泛的社区支持使其在
AI 社区中广受欢迎。R：R 是人工智能和统计计算的另一种流行语言。它广泛用于数据分析、数据可视化和机器学习任务。R 拥有大量专为
统计建模和数据操作而设计的软件包，使其成为统计学家和数据科学家的最爱。Java：Java 是一种多功能语言，通常在人工智能中用于构
建企业级应用程序并将人工智能功能集成到现有系统中。Deeplearning4j 等库使 Java 开发人员能够使用深度学习模型。C
++：C++ 是一种功能强大且高效的编程语言，通常用于需要高性能的人工智能应用程序，例如计算机视觉和机器人技术。它通常用于 Ope
nCV 等专注于计算机视觉任务的库中。JavaScript：JavaScript 在 Web 开发环境中广泛用于人工智能。随着 T
ensorFlow.js 和 Brain.js 等库的出现，JavaScript 开发人员现在可以直接在浏览器或服务器端实现 AI
模型。Lisp：Lisp，特别是 Common Lisp 和 Clojure 等变体，在人工智能发展中具有历史意义。它是用于人工
智能研究的早期语言之一，因为其语法灵活且富有表现力，非常适合符号推理和操作。Prolog：Prolog是一种逻辑编程语言，常用于人
工智能中的知识表示和基于规则的推理任务，例如专家系统和专家系统。Julia：Julia 是一种相对较新的语言，旨在弥合 Pytho
n 等高级动态语言和 C++ 等高性能语言之间的差距。由于其速度和易用性，它在人工智能研究和开发中越来越受欢迎。Swift：Swi
ft 是 Apple 开发的编程语言，越来越多地用于 macOS 和 iOS 平台上的 AI 应用程序。它特别适合开发人工智能驱动
的移动应用程序。这些编程语言在人工智能领域都有自己的优势和用例。语言的选择通常取决于具体的人工智能任务、项目要求、现有专业知识和平
台兼容性。Python 和 R 凭借其广泛的库和框架，仍然是大多数人工智能开发的主要选择。Q3。人工智能有哪些不同类型？反应式机器
人工智能：基于当前的行动，它无法使用以前的经验来形成当前的决策并同时更新其记忆。示例：深蓝有限内存人工智能：用于自动驾驶汽车。他们
不断检测周围车辆的移动并将其添加到他们的记忆中。心智理论人工智能：高级人工智能，能够理解现实世界中的情感、人和其他事物。自我意识人
工智能：具有类人意识和反应的人工智能。此类机器具有形成自我驱动动作的能力。狭义人工智能 (ANI)：通用人工智能，用于构建 Sir
i 等虚拟助手。通用人工智能（AGI）：也称为强人工智能。一个例子是 Pillo 机器人，它可以回答与健康相关的问题。超人类人工智
能（ASI）：人工智能拥有人类能做的一切甚至更多的能力。Alpha 2 就是一个例子，它是第一个人形 ASI 机器人。?Q5.?人
工智能 (AI) 开发有哪些不同的平台？人工智能 (AI) 开发是一个快速发展的领域，有多种平台和框架可供开发人员使用，可以更轻松
地构建人工智能驱动的应用程序。以下是一些最流行的人工智能开发平台：TensorFlow：TensorFlow由 Google Br
ain 团队开发，是一个广泛用于深度学习任务的开源机器学习库。它提供了一个灵活的生态系统，用于构建和训练各种人工智能模型，包括神经
网络。PyTorch：PyTorch由 Facebook 的人工智能研究实验室 (FAIR) 开发，是一个开源深度学习框架，在研究
人员和开发人员中广受欢迎。它以其动态计算图和易用性而闻名。Scikit-learn：Scikit-learn 是传统机器学习算法的
流行开源库。它提供了广泛的工具，用于数据预处理、特征选择和模型训练，以完成分类、回归、聚类等任务。Keras：Keras 是一个用
Python 编写的易于使用的高级神经网络 API。它充当 TensorFlow 和 Theano 等深度学习库的前端，允许用户
快速构建和试验神经网络模型。Microsoft Azure ML：Azure ML 是 Microsoft 提供的基于云的平台，用
于构建、训练和部署机器学习模型。它提供一系列服务和工具来支持人工智能开发。IBM Watson：IBM Watson 是 IBM
提供的一套人工智能服务和工具。它提供自然语言处理、图像识别、语音转文本等服务，允许开发人员将人工智能功能集成到他们的应用程序中。A
mazon AWS AI 服务：Amazon Web Services (AWS) 提供各种 AI 服务，包括用于聊天机器人的 A
mazon Lex、用于文本转语音的 Amazon Polly 以及用于图像和视频分析的 Amazon Rekognition。某
歌云人工智能平台：某歌云通过其人工智能平台提供一系列人工智能服务，包括视觉、语言、对话和结构化数据的人工智能构建块。OpenAI：
OpenAI 是一个研究组织，提供对其一些 AI 模型和框架的访问，例如用于自然语言理解任务的 GPT（生成式预训练变压器）。Ca
ffe：Caffe是由伯克利视觉与学习中心（BVLC）开发的深度学习框架。它特别适合计算机视觉任务。这些平台和框架提供了各种特性和
功能，使开发人员和研究人员能够更轻松、更高效地进行人工智能开发。根据项目要求，开发人员可以选择最适合其人工智能开发需求和专业知识的
平台。?Q4。解释人工智能的不同领域。?人工智能领域 – 人工智能面试问题 机器学习：这是一门通过向计算机提供数据来让计算机采取行
动的科学，这样它们就可以自己学习一些技巧，而无需明确编程来执行此操作。神经网络：它们是一组根据人脑建模的算法和技术。神经网络旨在解
决复杂且高级的机器学习问题。机器人学：机器人学是人工智能的一个子集，包括机器人的不同分支和应用。这些机器人是在现实世界环境中行动的
人工代理。人工智能机器人的工作原理是通过感知、移动和采取相关行动来操纵周围的物体。专家系统：专家系统是模仿人类决策能力的计算机系统
。它是一种利用人工智能（AI）技术来模拟在特定领域具有专业知识和经验的人类或组织的判断和行为的计算机程序。模糊逻辑系统：模糊逻辑是
一种基于“真实程度”的计算方法，而不是现代计算机所基于的通常的“真或假”（1 或 0）布尔逻辑。模糊逻辑系统可以接受不精确、扭曲、
有噪声的输入信息。自然语言处理：自然语言处理（NLP）是指分析自然人类语言以获得有用见解以解决问题的人工智能方法。Q5.?机器学习
与人工智能有何关系？人工智能是一种使机器能够模仿人类行为的技术。然而，机器学习是人工智能的一个子集。这是一门通过向计算机提供数据并
让它们自己学习一些技巧来让计算机采取行动的科学，而无需明确编程来执行这些操作。因此，机器学习是一种用于实现人工智能的技术。人工智能
与机器学习 – 人工智能面试问题 此外，还可以报名参加人工智能课程，以精通人工智能和机器学习。Q6.?机器学习有哪些不同类型？机器
学习的类型 – 人工智能面试问题 Q7.?什么是 Q 学习？Q 学习是一种强化学习算法，其中代理尝试从过去的环境经验中学习最优策略
。代理过去的经历是一系列状态-行动-奖励：什么是 Q 学习？– 人工智能面试问题 在上面的状态图中，代理（a0）处于状态（s0）并
执行操作（a0），这导致接收奖励（r1）并因此更新为状态（s1）。Q8.?什么是深度学习？深度学习模仿我们大脑的工作方式，即从经验
中学习。它使用神经网络的概念来解决复杂的问题。什么是深度学习？– 人工智能面试问题 任何深度神经网络都由三种类型的层组成：输入层：
该层接收所有输入并将其转发到隐藏层进行分析隐藏层：在该层中，进行各种计算并将结果传输到输出层。隐藏层的数量可以有 n 个，具体取决
于您要解决的问题。输出层：该层负责将信息从神经网络传输到外界。Q9.?解释深度学习的工作原理。生物神经元 – 人工智能面试问题 深
度学习基于称为脑细胞或神经元的大脑基本单位。受神经元的启发，人工神经元或感知器被开发出来。生物神经元具有用于接收输入的树突。类似地
，感知器接收多个输入，应用各种变换和函数并提供输出。就像我们的大脑包含多个相互连接的神经元（称为神经网络）一样，我们也可以拥有一个
称为感知器的人工神经元网络来形成深度神经网络。深度神经网络 – 人工智能面试问题 人工神经元或感知器对具有一组输入的神经元进行建模
，每个输入都分配有一些特定的权重。然后神经元根据这些加权输入计算一些函数并给出输出。Q10.?解释常用的人工神经网络。前馈神经网络
人工神经网络的最简单形式，其中数据或输入沿一个方向传播。数据通过输入节点并在输出节点上退出。该神经网络可能有也可能没有隐藏层。卷积
神经网络在这里，输入特征像过滤器一样批量获取。这将帮助网络记住部分图像并可以计算操作。主要用于信号和图像处理递归神经网络（RNN）
?——长短期记忆其工作原理是保存层的输出并将其反馈到输入以帮助预测层的结果。在这里，您让神经网络进行前向传播并记住它需要哪些信息以
供以后使用这样每个神经元都会记住它在前一个时间步中拥有的一些信息。自动编码器这些是无监督学习模型，具有输入层、输出层以及连接它们的
一个或多个隐藏层。输出层具有与输入层相同数量的单元。其目的是重建自己的输入。通常用于降维和学习数据生成模型。Q11.?什么是贝叶斯
网络？贝叶斯网络是一种统计模型，以有向无环图的形式表示一组变量及其条件依赖关系。在事件发生时，贝叶斯网络可用于预测几种可能的已知原
因中的任何一个是促成因素的可能性。贝叶斯网络 – 人工智能面试问题 例如，贝叶斯网络可用于研究疾病和症状之间的关系。考虑到各种症状
，贝叶斯网络非常适合计算各种疾病存在的概率。Q12.?解释用于测试机器智能的评估。在人工智能 (AI) 中，图灵测试是一种询问方法
，用于确定计算机是否能够像人类一样思考存在。AI 图灵测试 – 人工智能面试问题 如果您想在 AIML 领域快速发展您的职业生涯，
那么可以参加Edureka 提供的人工智能和机器学习课程，该课程提供现场讲师指导的培训、实时项目和认证。人工智能中级面试题Q1.?
强化学习如何发挥作用？举例说明。一般来说，强化学习 (RL) 系统由两个主要组件组成：代理一个环境强化学习 – 人工智能面试问题
环境是智能体正在作用的设置，智能体代表强化学习算法。当环境向代理发送一个状态时，强化学习过程就开始了，然后代理根据其观察结果采取行
动来响应该状态。反过来，环境将下一个状态和相应的奖励发送回代理。代理将使用环境返回的奖励来更新其知识，以评估其最后的行动。循环继续
，直到环境发送终止状态，这意味着代理已完成其所有任务。为了更好地理解这一点，我们假设我们的智能体正在学习玩反击游戏。RL 过程可以
分为以下步骤：游戏示例 – 人工智能面试问题 RL 代理（玩家 1）从环境中收集状态 S?（反恐精英游戏）基于状态 S?，RL 代
理采取操作 A?（操作可以是任何导致结果的操作，即代理在游戏中向左或向右移动）。最初，动作是随机的环境现在处于新状态 S1（游戏中
的新阶段）强化学习代理现在从环境中获得奖励 R1。该奖励可以是额外的积分或金币这个 RL 循环一直持续到 RL 代理死亡或到达目的
地为止，并且它不断输出一系列状态、动作和奖励。Q2。用一个例子解释马尔可夫的决策过程。在强化学习中映射解决方案的数学方法称为马尔可
夫决策过程 (MDP)。以下参数用于使用 MDP 获得解决方案：一组动作，A状态集，S奖励，R政策，p值，V马尔可夫决策过程 –
人工智能面试问题 简而言之，智能体必须采取行动（A）从开始状态转换到结束状态（S）。在此过程中，智能体会因他采取的每项行动而获得奖
励 (R)。代理采取的一系列行动定义了策略 (π)，收集的奖励定义了值 (V)。这里的主要目标是通过选择最佳策略来最大化回报。为了
更好地理解 MDP，让我们使用 MDP 方法来解决最短路径问题：?最短路径问题 – 人工智能面试问题 给定上述表示，我们的目标是找
到“A”和“D”之间的最短路径。每条边都有一个与之相连的数字，这表示遍历该边的成本。现在，手头的任务是以尽可能小的成本从点“A”遍
历到“D”。在这个问题中，状态集由节点表示，即 {A, B, C, D}动作是从一个节点遍历到另一个节点{A -> B, C ->
D}奖励是每条边所代表的成本策略是到达目的地所采取的路径您从节点 A 出发，一步步到达目的地。最初，只有下一个可能的节点对您可见
，因此您随机开始，然后在遍历网络时学习。主要目标是选择成本最低的路径。由于这是一个非常简单的问题，所以我将其留给您来解决。请务必在
评论部分提及答案。Q3。解释强化学习中的奖励最大化。强化学习代理的工作原理是奖励最大化理论。这正是为什么 RL 代理必须以这样的方
式进行训练：他采取最好的行动，以使奖励最大化。特定时间与各自行动的集体奖励写为：奖励最大化方程 – 人工智能面试问题 上式是奖励的
理想表示。一般来说，在总结累积奖励时，事情不会这样发展。奖励最大化 – 人工智能面试问题 让我用一个小游戏来解释这一点。在图中你可
以看到一只狐狸、一些肉和一只老虎。我们的 RL 代理是狐狸，他的最终目标是在被老虎吃掉之前吃掉最大数量的肉。由于这只狐狸很聪明，他
吃离自己较近的肉，而不是靠近老虎的肉，因为离老虎越近，他被杀死的机会就越大。这样一来，靠近老虎的奖励，哪怕是更大的肉块，也会打折扣
。这样做是因为存在不确定性因素，即老虎可能会杀死狐狸。接下来要了解的是，奖励折扣是如何运作的？为此，我们定义了一个称为 gamma
的贴现率。gamma的值在0到1之间。gamma越小，折扣越大，反之亦然。所以，我们累计的折扣奖励是：使用折扣方程实现奖励最大化
– 人工智能面试问题 Q4。什么是开发和探索权衡？强化学习中的一个重要概念是探索和利用权衡。探索，顾名思义，就是探索和捕获有关环
境的更多信息。另一方面，利用是利用已知的被利用信息来提高奖励。开发与探索 – 人工智能面试问题 考虑狐狸和老虎的例子，狐狸只吃靠近
他的肉（小）块，但他不吃顶部的较大肉块，尽管较大的肉块会给他带来更多的奖励。如果狐狸只关注最近的奖励，他永远不会得到大块的肉，这就
是剥削。但如果狐狸决定探索一下，它就能找到更大的奖励，即大块肉。这就是探索。Q5.?参数模型和非参数模型有什么区别？参数与非参数模
型 – 人工智能面试问题 Q6.?超参数和模型参数有什么区别？模型参数与超参数 – 人工智能面试问题 Q7.?深度神经网络中的超参
数是什么？超参数是定义网络结构的变量。例如，学习率等变量定义了网络的训练方式。它们用于定义网络中必须存在的隐藏层的数量。更多的隐藏
单元可以提高网络的准确性，而较少的单元数量可能会导致欠拟合。Q8.?解释用于超参数优化的不同算法。网格搜索网格搜索通过使用两组超参
数（学习率和层数）来训练每个组合的网络。然后使用交叉验证技术评估模型。随机搜索它对搜索空间进行随机采样，并根据特定的概率分布评估集
合。例如，可以检查随机选择的 100 个参数，而不是检查所有 10,000 个样本。贝叶斯优化这包括通过启用自动模型调整来微调超参
数。用于逼近目标函数的模型称为代理模型（高斯过程）。贝叶斯优化使用高斯过程（GP）函数来获取后验函数，以根据先验函数进行预测。Q9
.?数据过度拟合是如何发生的以及如何修复？当统计模型或机器学习算法捕获数据的噪声时，就会发生过度拟合。这导致算法在结果中表现出低偏
差但高方差。可以通过使用以下方法来防止过度拟合：交叉验证：交叉验证背后的想法是分割训练数据以生成多个迷你训练测试分割。然后可以使用
这些分割来调整您的模型。更多训练数据：向机器学习模型提供更多数据有助于更好地分析和分类。然而，这并不总是有效。删除特征：很多时候，
数据集包含分析不需要的不相关特征或预测变量。这些特征只会增加模型的复杂性，从而导致数据过度拟合的可能性。因此，必须删除这些多余的变
量。提前停止：?机器学习模型经过迭代训练，这使我们能够检查模型每次迭代的执行情况。但经过一定次数的迭代后，模型的性能开始饱和。进一
步的训练会导致过度拟合，因此必须知道在哪里停止训练。这可以通过称为提前停止的机制来实现。正则化：正则化可以通过多种方式完成，该方法
取决于您要实现的学习器的类型。例如，在决策树上进行剪枝，在神经网络上使用dropout技术，也可以应用参数调整来解决过拟合问题。使
用集成模型：集成学习是一种用于创建多个机器学习模型的技术，然后将这些模型组合起来产生更准确的结果。这是防止过度拟合的最佳方法之一。
一个例子是随机森林，它使用决策树集合来做出更准确的预测并避免过度拟合。Q10.?提及一种有助于避免神经网络过度拟合的技术。Drop
out 是一种正则化技术，用于避免神经网络中的过度拟合。这是一种在训练过程中随机选择神经元被丢弃的技术。Dropout – 人工智
能面试问题 必须明智地选择网络的 Dropout 值。值太低会导致效果最小，而值太高会导致网络学习不足。Q11.?Keras、Te
nsorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的用途是什么？Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库。它旨在
实现深度神经网络的快速实验。TensorFlow是一个用于数据流编程的开源软件库。它用于神经网络等机器学习应用。PyTorch是一
个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库。它用于自然语言处理等应用。Q12.?区分 NLP 和文本挖掘。文本挖掘与 N
LP – 人工智能面试问题 Q13.?NLP 有哪些不同的组成部分？NLP 的组成部分 – 人工智能面试问题 自然语言理解包括：将
输入映射到有用的表示分析语言的不同方面自然语言生成包括：文字规划句子规划文本实现Q14.?什么是 NLP 中的词干提取和词形还原？
词干提取算法的工作原理是切断单词的结尾或开头，同时考虑到可以在变形单词中找到的常见前缀和后缀列表。这种不加区别的切割在某些情况下可
能会成功，但并非总是如此。词干提取 – 人工智能面试问题 另一方面，词形还原考虑了单词的形态分析。为此，需要有详细的字典，算法可以
通过查阅这些字典将形式链接回其引理。Q15.?解释模糊逻辑架构。模糊逻辑架构 – 人工智能面试问题 模糊化模块- 系统输入被馈送到
模糊器，模糊器将输入转换为模糊集。知识库- 它存储分析措施，例如专家提供的 IF-THEN 规则。推理引擎- 它通过对输入和 IF
-THEN 规则进行模糊推理来模拟人类推理过程。去模糊化模块- 它将推理引擎获得的模糊集转换为清晰的值。Q16.?解释专家系统的组
成部分。专家系统 – 人工智能面试问题 知识库它包含特定领域的高质量知识。推理引擎它获取并操作知识库中的知识以得出特定的解决方案。
用户界面用户界面提供用户和专家系统本身之间的交互。Q17.?计算机视觉和人工智能有何关系？计算机视觉是人工智能的一个领域，用于从图
像或多维数据中获取信息。机器学习算法如K-means用于图像分割，支持向量机用于图像分类等。计算机视觉和人工智能 – 人工智能面试
问题 因此，计算机视觉利用人工智能技术来解决物体检测、图像处理等复杂问题。Q18.?哪个更适合图像分类？有监督分类还是无监督分类？
证明合法。在监督分类中，图像由机器学习专家手动输入和解释以创建要素类。在无监督分类中，机器学习软件根据图像像素值创建要素类。因此，
从精度角度考虑，图像分类最好选择监督分类。Q19.?图像处理中的有限差分滤波器非常容易受到噪声的影响。为了解决这个问题，您可以使用
哪种方法来最小化噪声造成的失真？图像平滑是通过强制像素更像其邻居来减少噪声的最佳方法之一，这可以减少对比度引起的任何失真。图像平滑
– 人工智能面试问题 Q20。人工智能中有多少种类型的代理？在人工智能 (AI) 中，代理是感知环境、做出决策并采取行动以实现特
定目标的实体。根据其特征和行为，人工智能代理可以分为几种类型。以下是一些常见的代理类型：1. 简单反射智能体：2. 基于模型的反射
代理：3. 基于目标的代理：4. 基于效用的代理：5. 学习代理：6. 基于知识的代理：7. 探索与利用代理：8. 反应性代理与深
思熟虑型代理：9. 多智能体系统：这些是人工智能中代理的一些基本类型。在实践中，代理可以更加复杂，结合各种特征并采用机器学习和深度
学习等先进技术来在复杂环境中实现其目标。Q20。博弈论和人工智能有何关系？“在人工智能（AI）和深度学习系统的背景下，博弈论对于实
现多代理环境中所需的一些关键功能至关重要，在多代理环境中，不同的人工智能程序需要交互或竞争才能实现目标。”博弈论和人工智能 – 人
工智能面试问题 Q21.?什么是极小极大算法？解释极小极大问题中涉及的术语。Minimax 是一种递归算法，用于在假设其他玩家也处
于最佳状态的情况下为玩家选择最佳移动。游戏可以定义为具有以下组件的搜索问题：游戏树：包含所有可能的移动的树结构。初始状态：棋盘的初
始位置并显示谁的着法。后继函数：它定义玩家可以采取的可能的合法动作。终止状态：游戏结束时棋盘的位置。效用函数：它是为游戏结果分配数
值的函数。Q23.?你对奖励最大化的理解是什么？奖励最大化是强化学习的一个关键概念。人工智能代理试图采取行动，随着时间的推移从其环
境中获得最大的回报。代理从奖励或惩罚形式的输入中学习，并改变其行为方式以更好地完成工作。目标是让智能体足够聪明，能够从经验中学习并
做出选择，帮助他们尽快实现长期目标。Q24.?什么是过拟合？过度拟合是一个术语，用于描述机器学习模型何时变得过于专业化地从训练数据
中学习。当模型从训练数据中学习太多以至于它接收到噪声和随机变化而不是能够很好地适应新的未知数据时，就会发生这种情况。过度拟合的模型
可以很好地处理训练数据，但无法对新数据做出准确的猜测，因此其性能会下降。当模型太难理解或被教导太多次时，就会发生过度拟合。该模型可
能会记住训练数据，而不是学习底层模式，这使得它很难推广到新数据。交叉验证、正则化、提前停止和特征选择等多种人工智能方法用于处理过度
拟合。目标是在模型的复杂程度和模型用于猜测尚未见过的数据的能力之间找到一个良好的组合。人工智能场景面试题Q1.?使用 Tic-Ta
c-Toe 游戏展示 Minimax 算法的工作原理。有两个玩家参与游戏：MAX：该玩家尝试获得尽可能高的分数MIN：?MIN 尝
试获得尽可能低的分数使用 Minimax 算法的 Tic-Tac-Toe 游戏采用以下方法：步骤1：首先，生成从游戏当前位置开始一
直到终止状态的整个游戏树。井字棋 – 人工智能面试问题 步骤 2：应用效用函数来获取所有终端状态的效用值。步骤3：借助终端节点的效
用确定较高节点的效用。例如，在下图中，我们将终端状态的实用程序写在方框中。井字棋 – 人工智能面试问题 让我们计算终端上方层的左节
点（红色）的效用：MIN{3, 5, 10}，即3。因此，红色节点的效用为3。同理，对于同一层的绿色节点：MIN{2,2}，即2。
井字棋 – 人工智能面试问题 步骤 4：计算效用值。步骤5：最终，所有备份的值都到达树的根部。此时，MAX 必须选择最高值：即 M
AX{3,2}，即 3。因此，MAX 的最佳开局棋是左节点（或红色节点）。总而言之，极小极大决策 = MAX{MIN{3,5,10
},MIN{2,2}}= MAX{3,2}= 3Q2。使用哪种方法来优化基于 Minimax 的游戏？Alpha-beta 剪枝如
果我们将 alpha-beta 剪枝应用于标准极小极大算法，它会返回与标准算法相同的移动，但它会删除所有可能不影响最终决策的节点。
Alpha-beta 剪枝 – 人工智能面试问题 在这种情况下，极小极大决策 = MAX{MIN{3,5,10}, MIN{2,a
,b}, MIN{2,7,3}}= MAX{3,c,2}= 3提示：（MIN{2,a,b} 肯定小于或等于 2，即 c<=2，因此
MAX{3,c,2} 必须为 3。）Q3。Facebook 使用哪种算法进行人脸验证以及它是如何工作的？Facebook 使用
DeepFace 进行人脸验证。它致力于人脸验证算法，该算法由使用神经网络模型的人工智能 (AI) 技术构建。人脸验证 – 人工智
能面试问题 以下是人脸验证的完成方式：输入：扫描具有大量复杂数据的野生照片。这涉及模糊图像、高强度和对比度的图像。流程：在现代人脸
识别中，该流程分 4 个原始步骤完成：检测面部特征对齐并比较特征使用 3D 图形表示关键模式根据相似度对图像进行分类输出：最终结果
是人脸表示，由 9 层深度神经网络得出训练数据：超过4000人的超过400万张面部图像结果：?Facebook 可以检测两张图片是
否代表同一个人Q4。解释目标营销背后的逻辑。机器学习如何帮助解决这个问题？目标营销涉及将市场细分，并将其集中在几个关键细分市场，这
些细分市场由需求和愿望与您的产品最匹配的客户组成。这是吸引新业务、增加销售额和发展公司的关键。目标营销的美妙之处在于，通过将营销工
作瞄准特定的消费者群体，可以使产品和/或服务的促销、定价和分销变得更加容易且更具成本效益。定向营销 – 人工智能面试问题 目标营销
中的机器学习：文本分析系统：文本分析的应用范围从搜索应用程序、文本分类、命名实体识别到模式搜索和替换应用程序。聚类：应用程序包括客
户细分、快速搜索和可视化。分类：?像决策树和神经网络分类器，可以用于营销中的文本分类。推荐系统：以及可用于分析您的营销数据的关联规
则市场篮分析：市场篮分析解释了交易中经常同时出现的产品组合Q5.?人工智能如何用于检测欺诈？通过实施机器学习算法来检测异常并研究数
据中的隐藏模式，人工智能可用于欺诈检测问题。使用 AI 进行欺诈检测 – 人工智能面试问题 检测欺诈活动采用以下方法：数据提取：在
此阶段，数据要么通过调查收集，要么执行网络抓取。如果您尝试检测信用卡欺诈，则会收集有关客户的信息。这包括交易、购物、个人详细信息等
。数据清理：在这个阶段，必须删除冗余数据。任何不一致或缺失值都可能导致错误的预测，因此必须在此步骤处理此类不一致。数据探索与分析：
这是人工智能中最重要的一步。在这里，您研究各种预测变量之间的关系。例如，如果一个人在某一天花费了一笔不寻常的钱，那么发生欺诈的可能
性就非常高。在此阶段必须检测和理解此类模式。构建机器学习模型：有许多机器学习算法可用于检测欺诈。其中一个例子是逻辑回归，它是一种分
类算法。它可用于将事件分为两类，即欺诈性事件和非欺诈性事件。模型评估：在这里，你基本上测试机器学习模型的效率。如果还有改进的空间，
则进行参数调整。这提高了模型的准确性。Q6.?银行经理收到一个数据集，其中包含数千名申请贷款的申请人的记录。人工智能如何帮助经理了
解他可以批准哪些贷款？解释。该问题陈述可以使用 KNN 算法来解决，该算法将申请人的贷款请求分为两类：得到正式认可的未批准K 最近
邻是一种监督学习算法，它根据相邻数据点的特征将新数据点分类到目标类中。使用人工智能进行银行贷款审批 – 人工智能面试问题 可以执行
以下步骤来预测贷款是否必须获得批准：数据提取：在此阶段，数据要么通过调查收集，要么执行网络抓取。必须收集有关客户的数据。这包括他们
的账户余额、信贷金额、年龄、职业、贷款记录等。通过使用这些数据，我们可以预测是否批准申请人的贷款。数据清理：在这个阶段，必须删除冗
余变量。其中一些变量对于预测申请人的贷款来说并不是必需的，例如电话、并发信用等变量。必须删除这些变量，因为它们只会增加机器学习模型
的复杂性。数据探索与分析：这是人工智能中最重要的一步。在这里，您研究各种预测变量之间的关系。例如，如果一个人有未偿还贷款的历史，那
么他的贷款申请人很可能无法获得批准。在此阶段必须检测和理解此类模式。构建机器学习模型：有 n 种机器学习算法可用于预测申请人的贷款
请求是否获得批准。其中一个例子是 K 最近邻，它是一种分类和回归算法。它将申请人的贷款请求分为两类，即批准和拒绝。模型评估：在这里
，你基本上测试机器学习模型的效率。如果还有改进的空间，则进行参数调整。这提高了模型的准确性。Q7.?您中了价值 200 万美元的彩
票。我们都会收到此类垃圾邮件。如何利用人工智能来检测和过滤此类垃圾邮件？为了了解垃圾邮件检测，我们以 Gmail 为例。Gmail
利用机器学习从我们的收件箱中过滤掉此类垃圾邮件。这些垃圾邮件过滤器用于将电子邮件分为两类，即垃圾邮件和非垃圾邮件。让我们了解如何
使用机器学习完成垃圾邮件检测：使用 AI 检测垃圾邮件 – 人工智能面试问题 机器学习过程始终从数据收集开始。我们都知道某歌拥有的
数据显然不是纸质文件。他们拥有维护客户数据的数据中心。存储电子邮件内容、标题、发件人等数据。接下来是数据清理。消除不必要的停用词和
标点符号至关重要，以便仅使用相关数据来创建精确的机器学习模型。因此，在这个阶段，诸如“the”、“and”、“a”之类的停用词被删
除。文本的格式便于分析。数据清洗之后就是数据探索和分析。很多时候，垃圾邮件中经常使用某些单词或短语。“抽奖”、“赚到”、“全额退款
”等词语表明该电子邮件更有可能是垃圾邮件。这些词语和相互关系必须在这个阶段被理解。从数据中检索有用的见解后，构建机器学习模型。要将
电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，您可以使用机器学习算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯等。机器学习模型是使用训练数据集构建的。该数据
用于训练模型并使其通过使用过去的用户电子邮件数据进行学习。此阶段之后是模型评估。在此阶段，使用测试数据集来测试模型，该数据集只不过
是一组新的电子邮件。之后，根据机器学习模型正确分类电子邮件的准确性对机器学习模型进行评分。评估结束后，模型的任何进一步改进都可以通
过调整一些变量/参数来实现。此阶段也称为参数调整。在这里，您基本上尝试通过调整用于构建模型的一些参数来提高机器学习模型的效率。最后
一个阶段是部署。这里，模型被部署到最终用户，实时处理电子邮件并预测电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。Q8.?假设您开始了在线购物业
务，为了发展您的业务，您想要预测未来几个月的销售额。你会怎么做？解释。这可以通过研究过去的数据并建立一个模型来显示销售额在一段时间
内的变化情况来完成。销售预测是人工智能最常见的应用之一。线性回归是用于预测销售的最佳机器学习算法之一。当销售额和时间都呈线性关系时
，最好使用简单的线性回归模型。线性回归是一种根据自变量 (X) 的值预测因变量 (Y) 的方法。它可以用于我们想要预测一些连续数量
的情况。因变量 (Y)：需要预测其值的响应变量。自变量 (X)：用于预测响应变量的预测变量。在此示例中，因变量“Y”代表销售额，自
变量“X”代表时间段。由于销售额在一段时间内会发生变化，因此销售额是因变量。使用 AI 预测销售 – 人工智能面试问题 以下方程用
于表示线性回归模型：Y=????+??????+?线性回归 – 人工智能面试问题 这里，Y = 因变量???? = Y 轴截距??
?? = 线的斜率x = 自变量e = 错误因此，通过使用线性回归模型，其中Y轴代表销售额，X轴代表时间段，我们可以轻松预测未来几
个月的销售额。Q9.?“买了这个的顾客也买了这个……”我们在亚某某购物时经常看到这样的说法。推荐引擎背后的逻辑是什么？亚某某等电子
商务网站利用机器学习向客户推荐产品。这种推荐的基本思想来自于协同过滤。协同过滤是比较具有相似购物行为的用户，以便向具有相似购物行为
的新用户推荐产品的过程。使用 AI 的推荐系统 – 人工智能面试问题 为了更好地理解这一点，让我们看一个例子。假设一位运动爱好者用
户 A 购买了披萨、意大利面和可乐。现在几周后，另一个骑自行车的用户 B 购买了披萨和意大利面。他没有买可乐，但亚某某向用户B推荐
了一瓶可乐，因为他的购物行为和生活方式与用户A非常相似。这就是协同过滤的工作原理。Q10.?什么是购物篮分析以及如何使用人工智能来
执行此操作？购物篮分析解释了交易中经常同时出现的产品组合。例如，如果一个人买面包，他有 40% 的机会也会买黄油。通过了解商品之间
的相关性，公司可以通过提供此类商品的相关优惠和折扣代码来发展业务。市场购物篮分析是一种众所周知的做法，市场上几乎所有大型零售商都遵
循这种做法。这背后的逻辑是关联规则挖掘和Apriori算法等机器学习算法：关联规则挖掘是一种显示项目如何相互关联的技术。Aprio
ri算法使用频繁项集来生成关联规则。它基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念。关联规则挖掘 – 人工智能面试题 例如，上述规则表
明，如果一个人购买了商品 A，那么他也会购买商品 B。通过这种方式，零售商可以提供折扣优惠，表明购买商品 A 和 B 时将有 30
% 的折扣在项目 C 上。此类规则是使用机器学习生成的。然后将它们应用到商品上，以增加销量和发展业务。Q11.?将特工放置在任意一
个房间（0、1、2、3、4）中，目标是到达建筑物外（5 号房间）。这可以通过人工智能实现吗？如果是，请解释如何做到。强化学习 –
人工智能面试问题 上图中：大楼内有 5 个房间，通过门相连每个房间的编号为 0 到 4建筑物的外部可以被认为是一个大房间 (5)1
号门和4号门从5号房间（室外）直接通向大楼这个问题可以通过使用 Q-Learning 算法来解决，Q-Learning 算法是一种
用于解决基于奖励的问题的强化学习算法。让我们在图表上表示房间，每个房间作为一个节点，每个门作为一个链接，如下所示：强化学习 – 人
工智能面试问题 下一步是将奖励值与每扇门相关联：强化学习 – 人工智能面试问题 直接通向目标的门奖励 100不直接连接到目标房间的
门奖励为零由于门是双向的，因此每个房间都分配有两个箭头每个箭头都包含一个即时奖励值现在让我们尝试了解如何使用 Q-Learning
来解决这个问题。Q-Learning 中的术语包括术语状态和操作：房间（包括5号房间）代表一种状态代理从一个房间到另一个房间的移
动代表一个动作图中，状态被描绘为节点，而“动作”则由箭头表示。假设Agent从2号房间走到5号房间，则走以下路径：初始状态=状态2
状态 2 -> 状态 3状态 3 -> 状态 (2, 1, 4)状态 4 -> 状态 5接下来，我们可以将状态图和即时奖励值放入奖
励表或矩阵 R 中，如下所示：强化学习 – 人工智能面试问题 下一步是添加另一个矩阵 Q，代表智能体通过经验学到的知识的记忆。矩阵
Q 的行代表智能体的当前状态列代表导致下一个状态的可能操作Q矩阵的计算公式：Q(状态, 动作) = R(状态, 动作) + Ga
mma Max [Q(下一个状态, 所有动作)]这里，Q（状态，动作）和R（状态，动作）代表奖励矩阵R和记忆矩阵Q中的状态和动
作。注意：Gamma 参数的范围为 0 到 1 (0 <= Gamma > 1)。如果 Gamma 接近于零，代理将倾向于只考虑即
时奖励。如果 Gamma 更接近 1，代理会以更大的权重考虑未来的奖励最后，按照以下步骤，智能体将通过最优路径到达房间 5：强化学
习 – 人工智能面试问题 Q12.?印度的农作物产量正在下降，因为农民无法在早期阶段发现农作物的疾病。人工智能可以用于农作物病害检
测吗？如果是，请解释一下。AI可用于实现图像处理和分类技术，用于叶部病害的提取和分类。使用 AI 进行图像处理 – 人工智能面试问
题 这听起来很复杂，让我将其分解为几个步骤：图像采集：收集样本图像并将其存储为输入数据库。图像预处理：图像预处理包括以下内容：改进
图像数据以抑制不必要的失真增强图像特征图像裁剪、增强、色彩空间转换执行直方图均衡化以调整图像的对比度图像分割：是将数字图像分割成多
个片段以使图像分析变得更容易的过程。分割基于图像特征，例如颜色、纹理。用于分割的一种流行的机器学习方法是 K 均值聚类算法。特征提
取：这样做是为了提取可用于查找给定样本的重要性的信息。Haar小波变换可用于纹理分析，并且可以使用灰度共生矩阵来完成计算。分类：最
后利用线性支持向量机对叶病进行分类。SVM 是一种二元分类器，它使用称为两个类之间的决策边界的超平面。这导致形成两个类：病叶健康的
叶子因此，人工智能可以用于计算机视觉，通过研究和处理图像来分类和检测疾病。这是人工智能最深刻的应用之一。Q13.?人工智能的未来是
什么？人工智能（AI）的未来拥有巨大的潜力，预计将对社会和行业的各个方面产生变革性影响。虽然我们无法确定地预测未来，但专家们预见到
人工智能领域有以下几种趋势和可能性：人工智能技术的进步：人工智能技术在不断发展，我们可以预见自然语言处理、计算机视觉、强化学习和自
主系统等领域将取得重大进展。这些进步将带来更强大、更智能的人工智能系统。人工智能融入各行各业：人工智能已经融入各行各业，包括医疗、
金融、制造、交通等。未来，人工智能预计将变得更加普遍，优化流程、改进决策并提高各部门的效率。人工智能实现个性化：人工智能将为娱乐、
电子商务、教育和医疗保健等领域的用户带来高度个性化的体验。人工智能驱动的推荐系统和个人助理将满足个人喜好和需求。自动驾驶汽车和机器
人：自动驾驶汽车、无人机和机器人系统将变得更加复杂和广泛采用。自动驾驶汽车有望彻底改变交通运输，使其更安全、更高效。道德人工智能和
监管：随着人工智能变得越来越普遍，人们将更加关注道德考虑、减少偏见和负责任的人工智能开发。可以建立监管框架来管理人工智能的使用，以
确保公平、透明和隐私。人工智能在医疗保健领域：人工智能预计将在医疗保健领域发挥至关重要的作用，从医学成像分析到药物发现和个性化医疗
。人工智能驱动的诊断工具和虚拟健康助手可能会变得更加普遍。人工智能和气候变化解决方案：人工智能可用于应对环境挑战，例如气候建模、能
源优化和可持续资源管理。人工智能和创造力：人工智能技术开始展现创造力，例如生成艺术、音乐和写作。未来，我们可能会看到人工智能与人类
艺术家和创作者合作创作新奇的作品。量子人工智能：量子计算的出现可能会开启人工智能的新可能性，导致处理能力呈指数级增长，并使人工智能
算法能够以前所未有的速度解决复杂问题。人工智能和教育：基于人工智能的个性化学习系统可能会通过迎合个人学习风格并为所有年龄段的学习者
提供更有效和更容易获得的教育来彻底改变教育。虽然人工智能的潜在好处是巨大的，但也存在挑战，包括道德考虑、工作取代和网络安全风险。在
利用人工智能的能力造福社会和解决其潜在的负面影响之间取得平衡至关重要。总体而言，人工智能的未来充满希望和可能性。它将继续塑造和重新
定义我们生活的各个方面，推动创新，提高效率，并为复杂的挑战提供解决方案。随着人工智能技术的进步，负责任和道德的发展对于确保人工智能
成为积极和包容的未来至关重要。Q14.?人们对人工智能有哪些误解？当然，让我们回顾一下关于人工智能 (AI) 的一些常见误解：人工
智能与人类相似：最普遍的误解之一是人工智能与人类相似，具有情感、意识和自我意识。事实上，人工智能基于算法和数据处理，缺乏情感和自我
意识。人工智能将接管世界：有些人担心人工智能将超越人类智能并控制世界，正如电影和科幻文学中所描述的那样。事实上，人工智能是一种由人类设计和控制的工具，其行为取决于其编程。人工智能就是机器人：虽然机器人是人工智能的可见应用，但人工智能涵盖了广泛的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能总是准确的。人工智能可能会犯错误，尤其是在有偏见或有限的数据上进行训练时。确保人工智能系统的准确性和公平性需要仔细的开发和评估。人工智能将完全取代人类工作：虽然人工智能可以自动化某些任务，但它更有可能增强人类的能力，并在人工智能开发和管理方面创造新的就业机会。人工智能开发昂贵且复杂：虽然高级人工智能项目可能需要大量资源，但也有开源工具和平台可以使人工智能开发变得更容易。人工智能是最近的发明：人工智能有着悠久的历史，可以追溯到 20 世纪中叶。虽然最近的进展加速了进展，但人工智能研究已经持续了数十年。人工智能是科幻小说。人工智能是当今各种应用中使用的真实且实用的技术，从虚拟助理到推荐系统和医疗诊断。人工智能将解决所有问题：人工智能是一个强大的工具，但它并不是一个可以解决所有挑战的神奇解决方案。它是可用于解决复杂问题的众多工具之一。人工智能在道德上是中立的：人工智能可以继承用于训练的数据中存在的偏见，道德考虑对于确保其公平和负责任的使用至关重要。消除这些误解并对人工智能的能力和局限性进行准确的讨论至关重要。随着人工智能越来越融入社会和行业的各个方面，了解人工智能的潜力及其伦理影响至关重要。负责任和知情地使用人工智能可以在未来产生积极影响和更好的决策。Q15.?强人工智能和弱人工智能有什么区别？强人工智能和弱人工智能的区别在于它们的智能水平和能力：强人工智能（通用人工智能 - AGI）：强人工智能，也称为通用人工智能（AGI），是指具有类人智能并且能够理解、学习和执行人类可以完成的任何智力任务的人工智能系统。这些人工智能系统具有推理、抽象思考、泛化不同领域知识以及表现出自我意识的能力。强人工智能将拥有与人类相似的意识水平和一般解决问题的能力。目前，强人工智能还不存在，实现它仍然是一个正在进行的研究和猜测的主题。开发强人工智能会产生重大的伦理和社会影响，因为它可能会对人类社会产生深远的影响。弱人工智能（狭义人工智能 - ANI）：?弱人工智能，也称为狭义人工智能（ANI），是指为特定任务或小范围任务而设计和训练的人工智能系统。这些人工智能系统擅长执行专门任务，并且可以在这些特定领域超越人类，但它们缺乏人类更广泛的认知能力和一般智力。当今使用的大多数人工智能应用程序，例如语音助手、图像识别系统、推荐引擎和聊天机器人，都是弱人工智能的例子。这些系统对于其特定目的来说非常有价值，但它们的范围有限，无法执行超出其预定义域的任务。因此，关键的区别在于，强人工智能旨在复制人类水平的通用智能，而弱人工智能旨在擅长特定任务，但不具备类人认知或意识。强人工智能仍然是一个理论目标，而弱人工智能则是我们目前在各种应用中使用的现实。