Най-добрите въпроси и отговори за интервюта за изкуствен интелект (AI).

Водещи въпроси за интервю за изкуствен интелект

Ето въпроси и отговори за интервю за изкуствен интелект за новопостъпили, както и за опитни кандидати, за да получат мечтаната работа.

Безплатно изтегляне на PDF: Въпроси и отговори за интервю с AI

1) Какво е изкуствен интелект?

Изкуственият интелект е област от компютърните науки, която набляга на създаването на интелигентна машина, която работи и реагира като хората.

---

2) Какво представляват невронните мрежи с изкуствен интелект?

Невронните мрежи с изкуствен интелект могат да моделират математически начина, по който функционира биологичният мозък, позволявайки на машината да мисли и да учи по същия начин като хората – което ги прави способни да разпознават неща като реч, предмети и животни, както ние.

---

3) Какви са различните области, в които може да се използва AI (изкуствен интелект)?

Изкуственият интелект може да се използва в много области като компютърна техника, разпознаване на реч, биоинформатика, хуманоиден робот, компютърен софтуер, космос и аеронавтика и др.

---

4) Кой не е често използван език за програмиране за AI?

Езикът Perl не е често използван език за програмиране за AI

---

5) Какво е Prolog в AI?

В AI Prolog е език за програмиране, базиран на логика.

---

6) Дайте обяснение за разликата между силен AI и слаб AI?

Силният AI твърди, че компютрите могат да бъдат накарани да мислят на ниво, равно на хората, докато слабият AI просто прогнозира, че някои функции, които приличат на човешкия интелект, могат да бъдат включени в компютъра, за да го направят по-полезни инструменти.

---

7) Споменете разликата между статистическия AI и класическия AI?

Статистическият ИИ се занимава повече с „индуктивно“ мислене, като например, ако е даден набор от модели, да се индуцира тенденция и т.н. Докато класическият ИИ, от друга страна, се занимава повече с „дедуктивно“ мислене, дадено като набор от ограничения, да се изведе заключение и т.н.

---

8) Какво е алтернативен, изкуствен, съставен и естествен ключ?

Алтернативен ключ: С изключение на първичните ключове, всички кандидат ключове са известни като алтернативни ключове.

Изкуствен ключ: Ако няма очевиден ключ, нито самостоятелен, нито съставен, тогава последната мярка е просто да се създаде ключ, като се присвои номер на всеки запис или събитие. Това е известно като изкуствен ключ.

Съставен ключ: Когато няма единичен елемент от данни, който уникално дефинира събитието в дадена конструкция, тогава интегрирането на множество елементи за създаване на уникален идентификатор за конструкцията е известно като съставен ключ.

Естествен ключ: Естественият ключ е един от елементите на данни, които се съхраняват в конструкцията и които се използват като първичен ключ.

---

9) От какво се състои производственото правило?

Производственото правило се състои от набор от правила и последователност от стъпки.

---

10) Кой метод на търсене отнема по-малко памет?

Методът „първо търсене в дълбочина“ отнема по-малко памет.

---

11) Кой е най-добрият начин за справяне с проблема с играта?

Евристичният подход е най-добрият начин за решаване на проблем при игра, тъй като ще използва техниката, базирана на интелигентни предположения. Например шах между хора и компютри, тъй като ще използва изчисления с груба сила, разглеждайки стотици хиляди позиции.

---

12) На кой метод за търсене се основава алгоритъмът A*?

Алгоритъмът A* се основава на най-добрия метод за първо търсене, тъй като дава представа за оптимизация и бърз избор на път, а всички характеристики са в алгоритъма A*.

---

13) Какво съдържа хибридната байесова мрежа?

Хибридната байесова мрежа съдържа както дискретни, така и непрекъснати променливи.

---

14) Какво е агент в изкуствения интелект?

Всичко, което възприема своята среда чрез сензори и действа върху околната среда чрез ефектори, е известно като агент. Агентът включва роботи, програми и хора и т.н.

---

15) Какво включва частичен ред или планиране?

При планирането на частичен ред, вместо търсене на възможна ситуация, това включва търсене в пространството на възможните планове. Идеята е да се изгради план част по част.

---

16) Какви са двата различни вида стъпки, които можем да предприемем при съставянето на план?

а) Добавяне на оператор (действие)

б) Добавете ограничение за подреждане между операторите

---

17) Кое свойство се счита за нежелано свойство на система, базирана на логически правила?

„Прикачването“ се счита за нежелано свойство на система, базирана на логически правила.

---

18) Какво е невронна мрежа в изкуствения интелект?

В изкуствения интелект невронната мрежа е емулация на биологична невронна система, която получава данните, обработва данните и дава резултат въз основа на алгоритъма и емпирични данни.

---

19) Кога един алгоритъм се счита за завършен?

Един алгоритъм се нарича завършен, когато завърши с решение, когато такова съществува.

---

20) Какво е евристична функция?

Евристична функция класира алтернативите в алгоритмите за търсене на всяка стъпка на разклоняване въз основа на наличната информация, за да реши кое разклонение да следва.

---

21) Каква е функцията на третия компонент на системата за планиране?

В системата за планиране функцията на третия компонент е да открие кога е намерено решение на проблема.

---

22) Какво е „универсалност“ в AI?

Обобщеността е мярката за лекота, с която методът може да се адаптира към различни области на приложение.

---

23) Какво е анализатор отгоре надолу?

Синтаксичният анализатор отгоре надолу започва с хипотеза за изречение и последователно предсказване на компоненти от по-ниско ниво, докато не бъдат написани индивидуални предтерминални символи.

---

24) Споменете разликата между първо търсене в ширина и най-добро първо търсене в изкуствения интелект?

Това са двете стратегии, които са доста сходни. При най-доброто първо търсене разширяваме възлите в съответствие с функцията за оценка. Докато при първо търсене в ширина възелът се разширява в съответствие с функцията на разходите на родителския възел.

---

25) Какво представляват рамки и скриптове в „Изкуствен интелект“?

Фреймовете са вариант на семантични мрежи, който е един от популярните начини за представяне на непроцедурни знания в експертна система. Рамка, която е изкуствена структура на данни се използва за разделяне на знанието на подструктури чрез представяне на „стереотипни ситуации“. Скриптовете са подобни на рамките, с изключение на това, че стойностите, които запълват слотовете, трябва да бъдат подредени. Скриптовете се използват в системи за разбиране на естествен език, за да организират база знания по отношение на ситуацията, която системата трябва да разбере.

---

26) Какво представлява FOPL и обяснете ролята му в изкуствения интелект?

FOPL означава Предикатна логика от първи ред, осигурява предикатната логика

а) Език за изразяване на твърдения за определен „свят“

б) Система за извод към дедуктивен апарат, чрез която можем да правим заключения от такова твърдение

в) Семантика, базирана на теория на множествата

---

27) От какво се състои езикът на FOPL

а) Набор от постоянни символи

б) Набор от променливи

в) Набор от предикатни символи

г) Набор от функционални символи

д) Логическата връзка

е) Универсален квантификатор и екзистенциален квалификатор

ж) Специално бинарно отношение на равенство

---

28) За онлайн търсене в „Изкуствен интелект“ кой агент за търсене работи чрез преплитане на изчисления и действия?

При онлайн търсене той първо ще предприеме действия и след това ще наблюдава околната среда.

---

29) Кой алгоритъм за търсене ще използва ограничено количество памет при онлайн търсене?

RBFE и SMA* ще разрешат всеки вид проблем, който A* не може, като използва ограничено количество памет.

---

30) В „Изкуствен интелект“ къде можете да използвате правилото на Байс?

В изкуствения интелект може да се използва правилото на Байс, за да се отговори на вероятностните запитвания, обусловени от едно доказателство.

---

31) Колко условия са необходими за изграждане на модел на Бейс?

За изграждане на Bayes модел в AI са необходими три термина; те са една условна вероятност и две безусловни вероятности.

---

32) Какво е следствието между възел и неговите предшественици при създаването на байесова мрежа?

(A) Функционално зависим (B) Зависим (C) Условно независим (D) И двете опции A и B

Правилният отговор е (C) Условно независим

Обяснение: Докато създавате Bayesian Network, следствието между възел и неговите предшественици е, че възелът може да бъде условно независим от своите предшественици.

---

33) За да отговорите на всяко запитване как може да се използва байесовата мрежа?

Ако Bayesian Network е представител на съвместното разпределение, тогава чрез сумиране на всички съответни съвместни записи, тя може да разреши всяка заявка.

---

34) Какво съчетава индуктивните методи със силата на представянията от първи ред?

Индуктивното логическо програмиране съчетава индуктивни методи със силата на представянията от първи ред.

---

35) Какво трябва да бъде удовлетворено при индуктивното логическо програмиране?

Целта на индуктивното логическо програмиране е да се излезе с набор от изречения за хипотезата, така че ограничението за включване да бъде изпълнено.

---

36) При индуктивните методи на обучение отгоре надолу колко литерала са налични? какви са те

Има три налични литерала в методите за индуктивно обучение отгоре надолу

а) Предикати

б) Равенство и неравенство

в) Аритметични литерали

---

37) Кой алгоритъм обръща пълна стратегия за разделителна способност?

„Обратната резолюция“ обръща пълна резолюция, тъй като е пълен алгоритъм за изучаване на теории от първи ред.

---

38) Какъв вид сигнал се използва при разпознаване на реч?

При разпознаването на реч акустичният сигнал се използва за идентифициране на поредица от думи.

---

39) При разпознаването на реч кой модел дава вероятността всяка дума да следва всяка дума?

Биаграмният модел дава вероятността всяка дума да следва една друга дума при разпознаване на реч.

---

40) Кой алгоритъм се използва за решаване на времеви вероятностни разсъждения?

За решаване на времеви вероятностни разсъждения се използва HMM (скрит модел на Марков), независимо от модела на прехода и сензора.

---

41) Какъв е използваният скрит модел на Марков (HMMs)?

Скритите модели на Марков са повсеместен инструмент за моделиране на данни от времеви серии или за моделиране на поведение на последователност. Те се използват в почти всички съвременни системи за разпознаване на реч.

---

42) В скрития модел на Марков как се описва състоянието на процеса?

Състоянието на процеса в модела на HMM се описва от „единична дискретна случайна променлива“.

---

43) Какви са възможните стойности на променливата в HMM?

„Възможни състояния на света“ са възможните стойности на променливата в HMM.

---

44) В HMM къде се добавя допълнителната променлива?

Докато остават в мрежата на HMM, допълнителните променливи на състоянието могат да бъдат добавени към времеви модел.

---

45) За какво се използват семантичните анализи в областта на изкуствения интелект?

В изкуствения интелект се използва семантичен анализ за извличане на значението от групата изречения.

---

46) Какво се разбира под композиционна семантика?

Процесът на определяне на значението на P*Q от P,Q и* е известен като композиционна семантика.

---

47) Как логическите изводи могат да бъдат решени в пропозиционалната логика?

В пропозиционалната логика алгоритъмът за логически извод може да бъде решен чрез използване

а) Логическа еквивалентност

б) Валидност

в) Задоволителна способност

---

48) Кой процес прави различните логически изрази да изглеждат идентични?

Процесът на „унификация“ прави различните логически изрази идентични. Повдигнатите изводи изискват намиране на заместител, който може да направи различен израз да изглежда идентичен. Този процес се нарича обединение.

---

49) Кой алгоритъм в 'Unification and Lifting' взема две изречения и връща обединител?

In 'Unification and Lifting' алгоритъмът, който взема две изречения и връща обединител, е алгоритъм 'Unify'.

---

50) Кой е най-ясният подход за алгоритъм за планиране?

Търсенето в пространството на състоянието е най-директният подход за алгоритъм за планиране, защото взема предвид всичко за намиране на решение.

Тези въпроси за интервюто също ще ви помогнат във вашата viva (устна)