A mesterséges intelligenciával (AI) kapcsolatos legjobb interjúkérdések és válaszok

A mesterséges intelligenciával kapcsolatos legjobb interjúkérdések

Íme a mesterséges intelligencia interjúkérdései és válaszai a pályakezdőknek és a tapasztalt jelölteknek álmaik állása megszerzéséhez.

Ingyenes PDF letöltés: AI-interjú kérdések és válaszok

1) Mi a mesterséges intelligencia?

A mesterséges intelligencia a számítástechnika olyan területe, amely az intelligens gépek létrehozását helyezi előtérbe, amelyek úgy működnek és reagálnak, mint az emberek.

---

2) Mi az a mesterséges intelligencia, a neurális hálózatok?

Mesterséges intelligencia A neurális hálózatok matematikailag modellezhetik a biológiai agy működését, lehetővé téve a gép számára, hogy ugyanúgy gondolkodjon és tanuljon, mint az emberek, így képesek felismerni a beszédet, a tárgyakat és az állatokat, mint mi.

---

3) Melyek azok a területek, ahol az AI (mesterséges intelligencia) használható?

A mesterséges intelligencia számos területen használható, mint például számítástechnika, beszédfelismerés, bioinformatika, humanoid robot, számítógépes szoftver, űrkutatás és repülés stb.

---

4) Melyik nem általánosan használt programozási nyelv az AI számára?

A Perl nyelv nem általánosan használt programozási nyelv az AI számára

---

5) Mi az a Prolog az AI-ban?

Az AI-ban a Prolog egy logikán alapuló programozási nyelv.

---

6) Adjon magyarázatot az erős és a gyenge AI közötti különbségre?

Az erős mesterséges intelligencia határozottan állítja, hogy a számítógépek az emberrel azonos szinten gondolkodhatnak, míg a gyenge mesterséges intelligencia egyszerűen azt jósolja, hogy egyes, az emberi intelligenciára emlékeztető funkciókat be lehet építeni a számítógépbe, hogy hasznosabb eszközökké váljanak.

---

7) Említse meg a különbséget a statisztikai MI és a klasszikus AI között?

A statisztikai mesterséges intelligencia inkább az „induktív” gondolkodással foglalkozik, például egy adott mintázat alapján, trendet indukál stb. Míg a klasszikus mesterséges intelligencia inkább a „deduktív” gondolkodással foglalkozik, amelyet korlátozások halmazaként adnak meg, következtetést vonnak le stb.

---

8) Mi az alternatív, mesterséges, összetett és természetes kulcs?

Alternatív kulcs: Az elsődleges kulcsok kivételével minden kulcsjelölt kulcsot alternatív kulcsnak nevezünk.

Mesterséges kulcs: Ha nincs önmagában álló, vagy összetett kulcs, akkor a végső megoldás egy kulcs létrehozása, minden rekordhoz vagy előforduláshoz egy szám hozzárendelésével. Ezt mesterséges kulcsnak nevezzük.

Összetett kulcs: Ha nincs egyetlen adatelem, amely egyedileg határozza meg a konstrukción belüli előfordulást, akkor a több elem integrálása a konstrukció egyedi azonosítójának létrehozásához összetett kulcsnak nevezzük.

Természetes kulcs: A természetes kulcs az egyik olyan adatelem, amelyet a konstrukcióban tárolnak, és amelyet elsődleges kulcsként használnak.

---

9) Miből áll egy termelési szabály?

A termelési szabály egy szabálykészletből és egy lépéssorozatból áll.

---

10) Melyik keresési módszer foglal kevesebb memóriát?

Az „első mélységű keresés” módszer kevesebb memóriát igényel.

---

11) Melyik a legjobb módja a játékkal kapcsolatos problémák megoldásának?

A heurisztikus megközelítés a legjobb módja a játékproblémák megoldásának, mivel az intelligens találgatásokon alapuló technikát alkalmazza. Például a Chess az emberek és a számítógépek között, mivel nyers erő számítást használ, több százezer pozíciót vizsgálva.

---

12) Melyik keresési módszeren alapul az A* algoritmus?

Az A* algoritmus a legjobb első keresési módszeren alapul, mivel ötletet ad az optimalizálásról és a gyors útvonalválasztásról, és minden jellemző az A* algoritmusban rejlik.

---

13) Mit tartalmaz egy hibrid Bayes-hálózat?

A hibrid Bayes-hálózat diszkrét és folytonos változókat is tartalmaz.

---

14) Mi az ügynök a mesterséges intelligenciában?

Bármi, ami érzékeli a környezetét érzékelőkkel, és a környezetre effektorok által hat, ügynöknek nevezzük. Az ügynök magában foglalja a robotokat, programokat és embereket stb.

---

15) Mit foglal magában a részleges megrendelés vagy tervezés?

A részleges rendelési tervezésnél a lehetséges helyzetek keresése helyett a lehetséges tervek térbeli átkutatását jelenti. Az ötlet az, hogy darabonként készítsünk tervet.

---

16) Milyen két különböző lépést tehetünk meg egy terv elkészítésekor?

a) Operátor (művelet) hozzáadása

b) Rendezési megkötés hozzáadása az operátorok között

---

17) Melyik tulajdonság tekinthető nem kívánatos tulajdonságnak egy logikai szabály alapú rendszerben?

A „kötődés” a logikai szabályokon alapuló rendszer nem kívánatos tulajdonsága.

---

18) Mi a neurális hálózat a mesterséges intelligenciában?

A mesterséges intelligenciában a neurális hálózat egy biológiai neurális rendszer emulációja, amely fogadja az adatokat, feldolgozza az adatokat, és az algoritmus és empirikus adatok alapján adja meg a kimenetet.

---

19) Mikor tekinthető egy algoritmus befejezettnek?

Egy algoritmust akkor mondunk befejezettnek, ha egy megoldással véget ér, amikor létezik.

---

20) Mi az a heurisztikus függvény?

A heurisztikus függvény minden elágazási lépésnél az alternatívákat rangsorolja a keresési algoritmusokban a rendelkezésre álló információk alapján, hogy eldöntse, melyik ágat kövesse.

---

21) Mi a funkciója a tervezési rendszer harmadik komponensének?

Egy tervezési rendszerben a harmadik komponens funkciója annak észlelése, hogy mikor sikerült megoldást találni a problémára.

---

22) Mi az „általánosság” az AI-ban?

Az általánosság a módszer könnyű adaptálása a különböző alkalmazási területekhez.

---

23) Mi az a felülről lefelé irányuló elemző?

A felülről lefelé irányuló elemző egy mondat hipotézisével kezdődik, és egymás után megjósolja az alacsonyabb szintű összetevőket, amíg meg nem írják az egyes pre-terminális szimbólumokat.

---

24) Említse meg a különbséget a szélességi első keresés és a legjobb első keresés között a mesterséges intelligenciában?

Ez a két stratégia nagyon hasonló. A legjobb első keresésnél a csomópontokat az értékelési függvénynek megfelelően bővítjük. Míg az első szélességi keresés során egy csomópont kibővül a szülőcsomópont költségfüggvényének megfelelően.

---

25) Mik azok a keretek és szkriptek a „mesterséges intelligenciában”?

A keretek a szemantikai hálózatok egy változata, amely a nem eljárási ismeretek szakértői rendszerben történő bemutatásának egyik népszerű módja. Egy keret, amely mesterséges adatszerkezet a tudás alstruktúrákra osztására szolgál a „sztereotipizált helyzetek” ábrázolásával. A szkriptek hasonlóak a keretekhez, azzal a különbséggel, hogy a réseket kitöltő értékeket sorrendbe kell állítani. A szkripteket a természetes nyelvet megértő rendszerekben használják a tudásbázis rendszerezésére a rendszer által megértendő helyzetek szempontjából.

---

26) Mit jelent a FOPL, és mit jelent a mesterséges intelligenciában betöltött szerepe?

A FOPL a First Order Predicate Logic rövidítése, a Predicate Logic pedig ezt biztosítja

a) Egy nyelv bizonyos „Világról” szóló állítások kifejezésére

b) Egy következtetési rendszer a deduktív apparátushoz, amellyel következtetéseket vonhatunk le az ilyen állításokból

c) Egy halmazelméleten alapuló szemantika

---

27) Miből áll a FOPL nyelve?

a) Állandó szimbólumok halmaza

b) Változók halmaza

c) Predikátumjelek halmaza

d) Függvényszimbólumok halmaza

e) Logikai kötőszó

f) Az univerzális kvantor és az egzisztenciális minősítő

g) Az egyenlőség speciális bináris relációja

---

28) A „Mesterséges intelligencia” online kereséshez melyik keresőügynök működik a számítás és a művelet összeillesztésével?

Az online keresés során először intézkedik, majd megfigyeli a környezetet.

---

29) Melyik keresési algoritmus fog korlátozott mennyiségű memóriát használni az online keresés során?

Az RBFE és az SMA* minden olyan problémát megold, amelyet az A* nem tud, korlátozott mennyiségű memória használatával.

---

30) A „Mesterséges intelligencia” részben hol használhatja a Bayes-szabályt?

A mesterséges intelligenciában az egyetlen bizonyítékon alapuló valószínűségi lekérdezések megválaszolására a Bayes-szabály használható.

---

31) Hány kifejezés szükséges egy Bayes-modell felépítéséhez?

A Bayes-modell mesterséges intelligenciában való felépítéséhez három kifejezés szükséges; ezek egy feltételes valószínűség és két feltétel nélküli valószínűség.

---

32) Milyen következményekkel jár egy csomópont és elődei között a bayesi hálózat létrehozása során?

(A) Funkcionálisan függő (B) Függő (C) Feltételesen független (D) Az A és B opció egyaránt

A helyes válasz az (C) Feltételesen független

Magyarázat: A Bayes-hálózat létrehozása során egy csomópont és elődei között az a következmény, hogy egy csomópont feltételesen független lehet elődeitől.

---

33) Bármilyen kérdés megválaszolásához hogyan használható a Bayes-hálózat?

Ha egy Bayes-hálózat a közös elosztás képviselője, akkor az összes releváns közös bejegyzés összegzésével bármilyen lekérdezést meg tud oldani.

---

34) Mi egyesíti az induktív módszereket az elsőrendű reprezentációk erejével?

Az induktív logikai programozás egyesíti az induktív módszereket az elsőrendű reprezentációk erejével.

---

35) Az induktív logikai programozásban mit kellett kielégíteni?

Az induktív logikai programozás célja, hogy olyan mondatokat állítson elő a hipotézishez, amelyek teljesülnek az implikációs kényszerben.

---

36) A felülről lefelé irányuló induktív tanulási módszerekben hány literál érhető el? Kik ők?

A felülről lefelé irányuló induktív tanulási módszerekben három literál áll rendelkezésre

a) Predikátumok

b) Egyenlőség és egyenlőtlenség

c) Számtani literálok

---

37) Melyik algoritmus fordítja meg a teljes felbontási stratégiát?

Az „Inverse Resolution” megfordítja a teljes felbontást, mivel ez egy teljes algoritmus az elsőrendű elméletek megtanulásához.

---

38) Milyen jelet használnak a beszédfelismerésben?

A beszédfelismerésben az akusztikus jelet egy szósorozat azonosítására használják.

---

39) A beszédfelismerésben melyik modell adja meg annak valószínűségét, hogy minden szót követnek?

A Biagram modell megadja annak valószínűségét, hogy a beszédfelismerés során minden szó követi egymást.

---

40) Melyik algoritmust használjuk az időbeli valószínűségi gondolkodás megoldására?

Az időbeli valószínűségi okfejtés megoldására a HMM-et (Rejtett Markov-modell) használják, függetlenül az átmenettől és a szenzormodelltől.

---

41) Mi az a rejtett Markov-modell (HMM)?

A rejtett Markov-modellek mindenütt jelen lévő eszköz az idősorok adatainak modellezésére vagy a sorozatok viselkedésének modellezésére. Szinte minden jelenlegi beszédfelismerő rendszerben használják.

---

42) Hogyan írható le a folyamat állapota a Rejtett Markov-modellben?

A folyamat állapotát a HMM modelljében egy „egy diszkrét véletlenszerű változó” írja le.

---

43) Melyek a változó lehetséges értékei a HMM-ben?

„A világ lehetséges állapotai” a változó lehetséges értékei a HMM-ekben.

---

44) HMM-ben hova kerül hozzáadásra a további változó?

A HMM hálózaton belül maradva a további állapotváltozók hozzáadhatók egy időbeli modellhez.

---

45) Mire szolgálnak a szemantikai elemzések a mesterséges intelligenciában?

A mesterséges intelligenciában a jelentés kivonásához a mondatok csoportjából a szemantikai elemzést használják.

---

46) Mit jelent a kompozíciós szemantika?

A P*Q jelentésének P, Q és* alapján történő meghatározásának folyamatát kompozíciós szemantikának nevezzük.

---

47) Hogyan oldható meg a logikai következtetés a Propozíciós Logikában?

A Propozíciós logikában a logikai következtetés algoritmus segítségével megoldható

a) Logikai ekvivalencia

b) Érvényesség

c) Kielégítő képesség

---

48) Melyik folyamat teszi azonosnak a különböző logikai kifejezéseket?

Az „egyesítés” folyamat a különböző logikai kifejezéseket azonossá teszi. A megemelt következtetésekhez olyan helyettesítőt kell találni, amely egy másik kifejezést azonosnak tudhat. Ezt a folyamatot egyesülésnek nevezik.

---

49) Az „Egyesítés és emelés” melyik algoritmusa két mondatból ad vissza egy egyesítőt?

In „Egyesítés és emelés” A két mondatból álló és egy egységesítőt visszaadó algoritmus az „Egyesítés” algoritmus.

---

50) Melyik a legegyszerűbb megközelítés a tervezési algoritmushoz?

Az állapottér-keresés a tervezési algoritmus legegyszerűbb módja, mert mindent figyelembe vesz a megoldás megtalálásához.

Ezek az interjúkérdések a viva-ban is segítenek.