Najbolja pitanja i odgovori za intervjue o umjetnoj inteligenciji (AI).
Glavna pitanja za intervju o umjetnoj inteligenciji
Ovdje su pitanja i odgovori za intervju za umjetnu inteligenciju za brucoše kao i za iskusne kandidate da dobiju posao iz snova.
Besplatno preuzimanje PDF-a: Pitanja i odgovori za intervju s umjetnom inteligencijom
1) Što je umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija je područje računalne znanosti koje naglašava stvaranje inteligentnih strojeva koji rade i reagiraju poput ljudi.
2) Što je neuronska mreža umjetne inteligencije?
Neuralne mreže umjetne inteligencije mogu matematički modelirati način na koji biološki mozak funkcionira, dopuštajući stroju da razmišlja i uči na isti način kao i ljudi - čineći ih sposobnima prepoznavati stvari poput govora, predmeta i životinja kao što to činimo mi.
3) Koja su različita područja u kojima se može koristiti AI (umjetna inteligencija)?
Umjetna inteligencija može se koristiti u mnogim područjima kao što su računalstvo, prepoznavanje govora, bioinformatika, humanoidni robot, računalni softver, svemir i aeronautika itd.
4) Koji programski jezik za AI nije često korišten?
Perl jezik nije često korišten programski jezik za AI
5) Što je Prolog u AI?
U umjetnoj inteligenciji, Prolog je programski jezik temeljen na logici.
6) Objasnite razliku između jake i slabe umjetne inteligencije?
Jaka umjetna inteligencija snažno tvrdi da se računala mogu natjerati da razmišljaju na razini jednakoj ljudskoj, dok slaba umjetna inteligencija jednostavno predviđa da se neke značajke koje podsjećaju na ljudsku inteligenciju mogu ugraditi u računalo kako bi ga učinilo korisnijim alatima.
7) Navedite razliku između statističke umjetne inteligencije i klasične umjetne inteligencije?
Statistička umjetna inteligencija više se bavi „induktivnim“ razmišljanjem poput zadanog skupa uzoraka, induciranja trenda itd. Dok se klasična umjetna inteligencija, s druge strane, više bavi „deduktivnim“ razmišljanjem zadanim kao skup ograničenja, izvođenjem zaključka itd.
8) Što je alternativni, umjetni, složeni i prirodni ključ?
Alternativni ključ: Isključujući primarne ključeve, svi kandidatski ključevi poznati su kao alternativni ključevi.
Umjetni ključ: Ako nije dostupan očiti ključ, bilo samostalni ili složeni, tada je posljednje rješenje jednostavno stvaranje ključa dodjeljivanjem broja svakom zapisu ili pojavi. To se naziva umjetni ključ.
Složeni ključ: Kada ne postoji pojedinačni podatkovni element koji jedinstveno definira pojavu unutar konstrukcije, tada je integracija više elemenata za stvaranje jedinstvenog identifikatora za konstrukciju poznata kao složeni ključ.
Prirodni ključ: Prirodni ključ jedan je od podatkovnih elemenata koji je pohranjen unutar konstrukcije i koji se koristi kao primarni ključ.
9) Od čega se sastoji proizvodno pravilo?
Pravilo proizvodnje sastoji se od skupa pravila i niza koraka.
10) Koja metoda pretraživanja zauzima manje memorije?
Metoda "prvo dubinsko pretraživanje" zauzima manje memorije.
11) Koji je najbolji način za rješavanje problema s igranjem igrica?
Heuristički pristup je najbolji način za rješavanje problema igranja igrica, jer će se koristiti tehnika koja se temelji na inteligentnom nagađanju. Na primjer, šah između ljudi i računala jer će koristiti grubo izračunavanje, promatrajući stotine tisuća pozicija.
12) Na kojoj se metodi pretraživanja temelji algoritam A*?
A* algoritam se temelji na metodi najbolje prve pretrage jer daje ideju optimizacije i brzog odabira puta, a sve karakteristike leže u A* algoritmu.
13) Što sadrži hibridna Bayesova mreža?
Hibridna Bayesova mreža sadrži i diskretne i kontinuirane varijable.
14) Što je agent u umjetnoj inteligenciji?
Sve što percipira svoju okolinu pomoću senzora i djeluje na okolinu pomoću efektora poznato je kao agent. Agent uključuje robote, programe i ljude itd.
15) Što uključuje djelomični red ili planiranje?
U planiranju djelomičnog reda, umjesto pretraživanja moguće situacije, ono uključuje pretraživanje prostora mogućih planova. Ideja je konstruirati plan dio po dio.
16) Koje su dvije različite vrste koraka koje možemo poduzeti u izradi plana?
a) Dodajte operator (radnju)
b) Dodajte ograničenje redoslijeda između operatora
17) Koje se svojstvo smatra nepoželjnim svojstvom sustava temeljenog na logičkim pravilima?
"Privrženost" se ne smatra poželjnim svojstvom sustava koji se temelji na logičkim pravilima.
18) Što je neuronska mreža u umjetnoj inteligenciji?
U umjetnoj inteligenciji, neuronska mreža je emulacija biološkog neuronskog sustava, koji prima podatke, obrađuje podatke i daje izlaz na temelju algoritma i empirijskih podataka.
19) Kada se algoritam smatra dovršenim?
Za algoritam se kaže da je dovršen kada završi rješenjem koje postoji.
20) Što je heuristička funkcija?
Heuristička funkcija rangira alternative, u algoritmima pretraživanja, na svakom koraku grananja na temelju dostupnih informacija kako bi odlučila koju granu slijediti.
21) Koja je funkcija treće komponente sustava planiranja?
U sustavu planiranja, funkcija treće komponente je otkriti kada je pronađeno rješenje problema.
22) Što je "općenito" u AI?
Općenitost je mjera lakoće s kojom se metoda može prilagoditi različitim domenama primjene.
23) Što je top-down parser?
Parser odozgo prema dolje počinje postavljanjem hipoteze rečenice i uzastopnim predviđanjem konstituenata niže razine dok se ne napišu pojedinačni predterminalni simboli.
24) Spomenite razliku između prvo traženja u širinu i najboljeg prvog pretraživanja u umjetnoj inteligenciji?
To su dvije strategije koje su prilično slične. U najboljem prvom pretraživanju, proširujemo čvorove u skladu s funkcijom procjene. Dok se kod prvo pretraživanja u širinu čvor proširuje u skladu s funkcijom troškova nadređenog čvora.
25) Što su okviri i skripte u "Umjetnoj inteligenciji"?
Okviri su varijanta semantičkih mreža koje su jedan od popularnih načina prezentiranja neproceduralnog znanja u ekspertnom sustavu. Okvir koji je umjetan struktura podataka koristi se za podjelu znanja na podstrukture predstavljajući „stereotipne situacije“. Skripte su slične okvirima, osim što vrijednosti koje popunjavaju mjesta moraju biti poredane. Skripte se koriste u sustavima za razumijevanje prirodnog jezika za organiziranje baze znanja u smislu situacije koju sustav treba razumjeti.
26) Što je FOPL i objasnite njegovu ulogu u umjetnoj inteligenciji?
FOPL je kratica za First Order Predicate Logic, Predicate Logic pruža
a) Jezik za izražavanje tvrdnji o određenom „Svijetu“
b) Sustav zaključivanja za deduktivni aparat pomoću kojeg možemo izvući zaključke iz takve tvrdnje
c) Semantika temeljena na teoriji skupova
27) Od čega se sastoji jezik FOPL-a
a) Skup konstantnih simbola
b) Skup varijabli
c) Skup predikatskih simbola
d) Skup funkcijskih simbola
e) Logički veznik
f) Univerzalni kvantifikator i egzistencijalni kvalifikator
g) Posebna binarna relacija jednakosti
28) Za online pretraživanje u 'Umjetnoj inteligenciji' koji agent za pretraživanje funkcionira ispreplićući računanje i radnju?
U online pretraživanju prvo će poduzeti akciju, a zatim promatrati okolinu.
29) Koji će algoritam pretraživanja koristiti ograničenu količinu memorije u online pretraživanju?
RBFE i SMA* će riješiti sve probleme koje A* ne može korištenjem ograničene količine memorije.
30) U "Umjetnoj inteligenciji" gdje možete koristiti Bayesovo pravilo?
U umjetnoj inteligenciji za odgovor na vjerojatnosna pitanja uvjetovana jednim dokazom može se koristiti Bayesovo pravilo.
31) Koliko je članova potrebno za izgradnju Bayesovog modela?
Za izgradnju Bayesovog modela u umjetnoj inteligenciji potrebna su tri pojma; to su jedna uvjetna vjerojatnost i dvije bezuvjetne vjerojatnosti.
32) Koja je posljedica između čvora i njegovih prethodnika pri stvaranju Bayesove mreže?
(A) Funkcionalno ovisno (B) Ovisno (C) Uvjetno neovisno (D) Obje opcije A i B
Točan odgovor je (C) Uvjetno neovisno
Objašnjenje: Prilikom stvaranja Bayesove mreže, posljedica između čvora i njegovih prethodnika je da čvor može biti uvjetno neovisan o svojim prethodnicima.
33) Da odgovorim na bilo koje pitanje kako se Bayesova mreža može koristiti?
Ako je Bayesova mreža predstavnik zajedničke distribucije, tada zbrajanjem svih relevantnih zajedničkih unosa može riješiti bilo koji upit.
34) Što kombinira induktivne metode sa snagom prikaza prvog reda?
Induktivno logičko programiranje kombinira induktivne metode sa snagom prikaza prvog reda.
35) U induktivnom logičkom programiranju što je trebalo biti zadovoljeno?
Cilj induktivnog logičkog programiranja je doći do skupa rečenica za hipotezu tako da je zadovoljeno ograničenje uvođenja.
36) U top-down induktivnim metodama učenja koliko je literala dostupno? Što su oni?
Postoje tri literala dostupna u induktivnim metodama učenja odozgo prema dolje
a) Predikati
b) Jednakost i nejednakost
c) Aritmetički literali
37) Koji algoritam preokreće kompletnu strategiju razlučivanja?
'Inverzna rezolucija' preokreće kompletnu rezoluciju, jer je to potpuni algoritam za učenje teorija prvog reda.
38) Koja se vrsta signala koristi u prepoznavanju govora?
U prepoznavanju govora, akustični signal se koristi za identifikaciju niza riječi.
39) U prepoznavanju govora koji model daje vjerojatnost svake riječi koja slijedi nakon svake riječi?
Model biagrama daje vjerojatnost da svaka riječ slijedi jednu za drugom prilikom prepoznavanja govora.
40) Koji se algoritam koristi za rješavanje temporalnog probabilističkog zaključivanja?
Za rješavanje vremenskog probabilističkog zaključivanja koristi se HMM (Skriveni Markovljev model), neovisno o prijelaznom i senzorskom modelu.
41) Što je skriveni Markovljev model (HMM) koji se koristi?
Skriveni Markovljevi modeli sveprisutni su alat za modeliranje podataka vremenskih serija ili za modeliranje ponašanja niza. Koriste se u gotovo svim trenutnim sustavima za prepoznavanje govora.
42) Kako se opisuje stanje procesa u Skrivenom Markovljevom modelu?
Stanje procesa u HMM-ovom modelu opisuje se pomoću 'Jedne diskretne slučajne varijable'.
43) U HMM-u, koje su moguće vrijednosti varijable?
'Moguća stanja svijeta' su moguće vrijednosti varijable u HMM-u.
44) U HMM, gdje se dodaje dodatna varijabla?
Tijekom boravka unutar HMM mreže, dodatne varijable stanja mogu se dodati u vremenski model.
45) Čemu služe semantičke analize u umjetnoj inteligenciji?
U Umjetnoj inteligenciji, za izdvajanje značenja iz grupe rečenica koristi se semantička analiza.
46) Što se podrazumijeva pod kompozicijskom semantikom?
Proces određivanja značenja P*Q iz P,Q i* poznat je kao kompozicijska semantika.
47) Kako se logičko zaključivanje može riješiti u iskaznoj logici?
U iskaznoj logici, algoritam logičkog zaključivanja može se riješiti korištenjem
a) Logička ekvivalencija
b) Valjanost
c) Zadovoljavajuća sposobnost
48) Koji proces čini da različiti logički izrazi izgledaju identično?
Proces 'unifikacije' čini različite logičke izraze identičnima. Podignuti zaključci zahtijevaju pronalaženje zamjene koja može učiniti da drugačiji izraz izgleda identično. Taj se proces naziva unifikacija.
49) Koji algoritam u 'Unifikaciji i podizanju' uzima dvije rečenice i vraća unifikator?
In 'Unification and Lifting' algoritam koji uzima dvije rečenice i vraća unifikator je 'Unify' algoritam.
50) Koji je najjednostavniji pristup algoritmu planiranja?
Pretraživanje prostora stanja najizravniji je pristup algoritmu planiranja jer uzima u obzir sve za pronalaženje rješenja.
Ova pitanja za intervju također će vam pomoći u vašem životu
Možda ti se svidi:
tako je lijepo
OMG!!! Hvala, puno mi pomaže!
oh ho
hvala puno mi pomaže
super. .
Wow.. tako je od pomoći
Hvala vam na većini ovih pitanja o umjetnoj inteligenciji
Dobar posao u prikupljanju toliko osnovnih pitanja. Ovo bi trebalo pomoći da se razbistre glave svima koji se bave umjetnom inteligencijom. Ali iskreno mislim da bi odgovori mogli biti opisniji i poduži. Ipak, od pomoći. Također, hvala što ste priložili pdf datoteku, isprintat ću je i podijeliti svim svojim studentima.
ovo mi se jako sviđa, hvala
lijepo je objasnjenje
kako bi nekoga lakše razumjeli
Vrlo dobro
Bog te blagoslovio
Puno vam hvala što mi je pomoglo riješiti pitanja o zadacima 🥰😍
Puno vam hvala što mi je pomoglo riješiti pitanja o zadacima 🥰😍