Cele mai bune întrebări și răspunsuri la interviu de inteligență artificială (AI).
Cele mai bune întrebări la interviu de inteligență artificială
Iată întrebările și răspunsurile la interviu de Inteligență artificială pentru cei în curs de dezvoltare, precum și pentru candidații cu experiență pentru a obține jobul visat.
Descărcare gratuită PDF: Întrebări și răspunsuri la interviu AI
1) Ce este inteligența artificială?
Inteligența artificială este un domeniu al informaticii care pune accent pe crearea de mașini inteligente care funcționează și reacționează ca oamenii.
2) Ce este o inteligență artificială rețele neuronale?
Inteligența artificială Rețelele neuronale pot modela matematic modul în care funcționează creierul biologic, permițând mașinii să gândească și să învețe în același mod în care o fac oamenii, făcându-le capabile să recunoască lucruri precum vorbirea, obiectele și animalele ca noi.
3) Care sunt diferitele domenii în care AI (Inteligenta Artificială) poate fi utilizată?
Inteligența artificială poate fi utilizată în multe domenii, cum ar fi computerul, recunoașterea vorbirii, bioinformatica, robotul umanoid, software-ul de calculator, spațiul și aeronautica etc.
4) Care nu este limbajul de programare utilizat în mod obișnuit pentru AI?
Limbajul Perl nu este un limbaj de programare folosit în mod obișnuit pentru AI
5) Ce este Prolog în AI?
În AI, Prolog este un limbaj de programare bazat pe logică.
6) Dați o explicație despre diferența dintre AI puternică și AI slabă?
AI puternică susține că computerele pot fi făcute să gândească la un nivel egal cu oamenii, în timp ce IA slabă prezice pur și simplu că unele caracteristici care seamănă cu inteligența umană pot fi încorporate computerului pentru a-l face instrumente mai utile.
7) Menționați diferența dintre IA statistică și AI clasică?
IA statistică este mai preocupată de gândirea „inductivă”, cum ar fi dat un set de modele, induce tendința etc. În timp ce IA clasică, pe de altă parte, este mai preocupată de gândirea „deductivă” dată ca un set de constrângeri, deduceți o concluzie. etc.
8) Ce este cheia alternativă, artificială, compusă și naturală?
Cheie alternativă: Excluzând cheile primare, toate cheile candidate sunt cunoscute ca chei alternative.
Cheie artificială: Dacă nicio cheie evidentă nu este disponibilă sau compusă, atunci ultima soluție este să creați pur și simplu o cheie, atribuind un număr fiecărei înregistrări sau apariții. Aceasta este cunoscută sub numele de cheie artificială.
Cheie compusă: Când nu există un singur element de date care definește în mod unic apariția într-un construct, atunci integrarea mai multor elemente pentru a crea un identificator unic pentru construct este cunoscută sub numele de Cheie compusă.
Cheie naturală: Cheia naturală este unul dintre elementele de date care sunt stocate într-un construct și care este utilizat ca cheie primară.
9) În ce constă o regulă de producție?
Regula de producție cuprinde un set de reguli și o secvență de pași.
10) Care metodă de căutare necesită mai puțină memorie?
Metoda „în profunzime prima căutare” necesită mai puțină memorie.
11) Care este cea mai bună cale de a rezolva problema jocului?
Abordarea euristică este cea mai bună cale de a rezolva problema jocului, deoarece va folosi tehnica bazată pe presupuneri inteligente. De exemplu, șahul între oameni și computere, deoarece va folosi calculul forței brute, uitându-se la sute de mii de poziții.
12) Algoritmul A* se bazează pe ce metodă de căutare?
Algoritmul A* se bazează pe cea mai bună metodă de căutare, deoarece oferă o idee despre optimizare și alegerea rapidă a căii, iar toate caracteristicile se află în algoritmul A*.
13) Ce conține o rețea Bayesiană hibridă?
O rețea bayesiană hibridă conține atât variabile discrete, cât și variabile continue.
14) Ce este agentul în inteligența artificială?
Orice își percepe mediul prin senzori și acționează asupra unui mediu prin efectori sunt cunoscuți ca Agent. Agentul include roboți, programe și oameni etc.
15) Ce implică comanda sau planificarea parțială?
În planificarea ordinii parțiale, mai degrabă decât căutarea unei situații posibile, implică căutarea în spațiul planurilor posibile. Ideea este de a construi un plan bucată cu bucată.
16) Care sunt cele două tipuri diferite de pași pe care îi putem face în construirea unui plan?
a) Adăugați un operator (acțiune)
b) Adăugați o constrângere de ordonare între operatori
17) Care proprietate nu este considerată o proprietate dezirabilă a unui sistem logic bazat pe reguli?
„Atașarea” nu este considerată o proprietate dezirabilă a unui sistem bazat pe reguli logice.
18) Ce este rețeaua neuronală în inteligența artificială?
În inteligența artificială, rețeaua neuronală este o emulație a unui sistem neuronal biologic, care primește datele, procesează datele și dă rezultate pe baza algoritmului și a datelor empirice.
19) Când un algoritm este considerat finalizat?
Un algoritm se spune finalizat atunci când se termină cu o soluție atunci când există una.
20) Ce este o funcție euristică?
O funcție euristică ierarhizează alternativele, în algoritmi de căutare, la fiecare pas de ramificare, pe baza informațiilor disponibile, pentru a decide ce ramură să urmeze.
21) Care este funcția celei de-a treia componente a sistemului de planificare?
Într-un sistem de planificare, funcția celei de-a treia componente este de a detecta când a fost găsită o soluție la problemă.
22) Ce este „Generalitatea” în AI?
Generalitatea este măsura ușurinței cu care metoda poate fi adaptată la diferite domenii de aplicare.
23) Ce este un parser de sus în jos?
Un parser de sus în jos începe prin a emite o propoziție și prezice succesiv constituenții de nivel inferior până când sunt scrise simboluri individuale pre-terminale.
24) Menționați diferența dintre prima căutare pe lățime și prima căutare cea mai bună în inteligența artificială?
Acestea sunt cele două strategii care sunt destul de asemănătoare. În cea mai bună primă căutare, extindem nodurile în conformitate cu funcția de evaluare. În timp ce, în lățimea prima căutare, un nod este extins în conformitate cu funcția de cost a nodului părinte.
25) Ce sunt cadrele și scripturile în „Inteligenta artificială”?
Cadrele sunt o variantă a rețelelor semantice, care este una dintre modalitățile populare de prezentare a cunoștințelor non-procedurale într-un sistem expert. Un cadru care este artificial structură de date este folosit pentru a împărți cunoștințele în substructură prin reprezentarea „situațiilor stereotipate”. Scripturile sunt similare cu cadrele, cu excepția faptului că valorile care umplu sloturile trebuie comandate. Scripturile sunt folosite în sistemele de înțelegere a limbajului natural pentru a organiza o bază de cunoștințe în funcție de situația pe care sistemul ar trebui să o înțeleagă.
26) Ce reprezintă FOPL și explică rolul său în inteligența artificială?
FOPL înseamnă First Order Predicate Logic, prevede Predicate Logic
a) Un limbaj pentru a exprima afirmații despre o anumită „Lume”
b) Un sistem de inferență la aparatul deductiv prin care putem trage concluzii dintr-o astfel de afirmație
c) O semantică bazată pe teoria mulţimilor
27) În ce constă limbajul FOPL
a) Un set de simboluri constante
b) Un set de variabile
c) Un set de simboluri predicate
d) Un set de simboluri de funcție
e) Conectivul logic
f) Cuantificatorul universal și calificativul existențial
g) O relație binară specială de egalitate
28) Pentru căutarea online în „Inteligenta artificială”, care agent de căutare operează prin intercalarea calculului și acțiunii?
În căutarea online, va lua mai întâi măsuri și apoi va observa mediul.
29) Ce algoritm de căutare va folosi o cantitate limitată de memorie în căutarea online?
RBFE și SMA* vor rezolva orice fel de problemă pe care A* nu o poate, folosind o cantitate limitată de memorie.
30) În „Inteligenta artificială” unde poți folosi regula Bayes?
În Inteligența Artificială pentru a răspunde la întrebările probabilistice condiționate de o singură dovadă, se poate folosi regula Bayes.
31) Pentru construirea unui model Bayes, câți termeni sunt necesari?
Pentru construirea unui model Bayes în AI, sunt necesari trei termeni; sunt o probabilitate condiționată și două probabilități necondiționate.
32) Care este consecința dintre un nod și predecesorii săi în timpul creării unei rețele bayesiene?
(A) Dependent funcțional (B) Dependent (C) Independent condiționat (D) Ambele opțiuni A și B
Răspunsul corect este (C) Independent condiționat
Explicaţie: În timpul creării rețelei Bayesian, consecința dintre un nod și predecesorii săi este că un nod poate fi independent condiționat de predecesorii săi.
33) Pentru a răspunde la orice întrebare cum poate fi utilizată rețeaua Bayesiană?
Dacă o rețea Bayesiană este un reprezentant al distribuției comune, atunci prin însumarea tuturor intrărilor comune relevante, poate rezolva orice interogare.
34) Ce combină metodele inductive cu puterea reprezentărilor de ordinul întâi?
Programarea logică inductivă combină metodele inductive cu puterea reprezentărilor de ordinul întâi.
35) În programarea logică inductivă, ce trebuia să fie satisfăcut?
Obiectivul unei programari logice inductive este de a veni cu un set de propoziții pentru ipoteză astfel încât constrângerea de implicare să fie satisfăcută.
36) În metodele de învățare inductivă de sus în jos, câte literale sunt disponibile? Ce sunt ei?
Există trei literale disponibile în metodele de învățare inductivă de sus în jos
a) Predicate
b) Egalitatea și inegalitatea
c) Literale aritmetice
37) Ce algoritm inversează o strategie completă de rezoluție?
„Rezoluția inversă” inversează o rezoluție completă, deoarece este un algoritm complet pentru învățarea teoriilor de ordinul întâi.
38) În recunoașterea vorbirii, ce fel de semnal este folosit?
În recunoașterea vorbirii, semnalul acustic este folosit pentru a identifica o secvență de cuvinte.
39) În recunoașterea vorbirii, care model oferă probabilitatea ca fiecare cuvânt să urmeze fiecare cuvânt?
Modelul de biagramă oferă probabilitatea ca fiecare cuvânt să urmeze unul altuia cuvânt în recunoașterea vorbirii.
40) Ce algoritm este folosit pentru rezolvarea raționamentului probabilistic temporal?
Pentru a rezolva raționamentul probabilistic temporal, este utilizat HMM (Hidden Markov Model), independent de modelul de tranziție și senzor.
41) Ce este Hidden Markov Model (HMMs) este folosit?
Modelele Markov ascunse sunt un instrument omniprezent pentru modelarea datelor din seria temporală sau pentru modelarea comportamentului secvenței. Sunt utilizate în aproape toate sistemele actuale de recunoaștere a vorbirii.
42) În modelul Markov ascuns, cum este descrisă starea procesului?
Starea procesului în modelul lui HMM este descrisă de o „variabilă aleatorie discretă unică”.
43) În HMM, care sunt valorile posibile ale variabilei?
„Possible State of the World” reprezintă valorile posibile ale variabilei în HMM-uri.
44) În HMM, unde se adaugă variabila suplimentară?
În timp ce rămâneți în rețeaua HMM, variabilele de stare suplimentare pot fi adăugate la un model temporal.
45) În inteligența artificială, la ce folosesc analizele semantice?
În Inteligența Artificială, pentru extragerea sensului din grupul de propoziții se folosește analiza semantică.
46) Ce se înțelege prin semantică compozițională?
Procesul de determinare a semnificației lui P*Q din P,Q și* este cunoscut sub numele de Semantică compozițională.
47) Cum poate fi rezolvată inferența logică în logica propozițională?
În logica propozițională, algoritmul de inferență logică poate fi rezolvat folosind
a) Echivalența logică
b) Valabilitate
c) Capacitatea de satisfacere
48) Care proces face ca expresiile logice diferite să pară identice?
Procesul de „unificare” face diferite expresii logice identice. Inferențe ridicate necesită găsirea unui substitut care poate face ca o expresie diferită să pară identică. Acest proces se numește unificare.
49) Care algoritm din „Unificare și ridicare” ia două propoziții și returnează un unificator?
In „Unificare și ridicare”, algoritmul care ia două propoziții și returnează un unificator este algoritmul „Unificare”.
50) Care este cea mai simplă abordare pentru algoritmul de planificare?
Căutarea în spațiul de stat este cea mai simplă abordare pentru algoritmul de planificare, deoarece ia în considerare totul pentru a găsi o soluție.
Aceste întrebări de interviu vă vor ajuta, de asemenea, în viva (orale)
S-ar putea sa-ti placa:
este atât de frumos
NU-MI VINE SĂ CRED!!! Multumesc, ma ajuta foarte mult!
oh ho
multumesc ma ajuta mult
Minunat. .
Wow... e atât de util
Vă mulțumim pentru toate aceste întrebări despre AI
Bună treabă în adunarea atât de multe întrebări de bază. Acest lucru ar trebui să ajute să clarifice capul pentru oricine în AI. Dar sincer cred că răspunsurile ar putea fi mai descriptive și mai lungi. Cu toate acestea, de ajutor. De asemenea, mulțumesc pentru atașarea fișierului pdf, îl voi tipări și îl voi distribui tuturor studenților mei.
imi place foarte mult asta, multumesc
este o explicatie buna
pentru a înțelege pe cineva cu ușurință
Bun foarte
Dumnezeu sa te binecuvanteze
Mulțumesc foarte mult că m-a ajutat să-mi rezolv întrebările legate de temă 🥰😍
Mulțumesc foarte mult că m-a ajutat să-mi rezolv întrebările legate de temă 🥰😍