人工智能崗位面試題 説明：本套面試題適用於人工智能相關崗位（算法工程師、AI開發工程師、機器學習工程師等），涵蓋基礎理論、技術實操、項目經驗、綜合素養四大模塊，可根據崗位側重點（如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等）調整提問深度與方向。

一、基礎理論模塊（考察核心知識儲備）

1. 請解釋機器學習、深度學習、人工智能三者的關係與區別。

2. 簡述監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習的核心定義及典型應用場景。

3. 什麼是過擬合？如何判斷和解決過擬合問題？（至少列舉3種解決方法）

4. 解釋梯度下降法的原理，以及隨機梯度下降（SGD）、批量梯度下降（BGD）、小批量梯度下降（MBGD）的區別與適用場景。

5. 請説明交叉熵損失函數的作用，為什麼在分類任務中常使用交叉熵而非均方誤差？

6. 簡述卷積神經網絡（CNN）的核心結構（卷積層、池化層、全連接層）及各自作用，舉例説明CNN在計算機視覺領域的典型應用。

7. 什麼是循環神經網絡（RNN）？LSTM和GRU是如何解決RNN的梯度消失/梯度爆炸問題的？

8. 解釋Transformer模型的核心機制（自注意力機制、多頭注意力、位置編碼），為什麼Transformer比RNN更適合處理長序列數據？

9. 簡述貝葉斯定理，以及其在機器學習中的應用場景（舉例説明）。

10. 什麼是正則化？L1正則化和L2正則化的區別是什麼，分別會產生什麼效果？

二、技術實操模塊（考察工程落地能力）

1. 常用的機器學習框架有哪些（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore等）？請説明你最熟悉的框架的核心優勢，以及在實際項目中如何選擇框架？

2. 用Python實現一個簡單的線性迴歸模型（要求手動實現梯度下降過程，不直接調用框架封裝函數）。

3. 如何對數據進行預處理？請説明缺失值、異常值、重複值的常見處理方法，以及特徵歸一化/標準化的作用和實現方式。

4. 在深度學習模型訓練過程中，如果出現訓練loss不下降、驗證集準確率波動大等問題，你會從哪些方面排查？

5. 簡述模型評估的常用指標（準確率、精確率、召回率、F1值、AUC-ROC等），説明在什麼場景下需要重點關注召回率，什麼場景下關注精確率？

6. 如何實現模型的輕量化部署？請説明模型量化、剪枝、知識蒸餾的核心思想，以及你接觸過的部署工具（如TensorRT、ONNX、MNN等）。

7. 在自然語言處理任務中，如何對文本數據進行特徵工程？從傳統的TF-IDF、Word2Vec到預訓練模型（BERT、GPT等），文本表示方法的演進邏輯是什麼？

8. 請描述一個你用深度學習框架實現的圖像分類任務流程，包括數據準備、模型搭建、訓練優化、評估部署等環節。

9. 如何處理大規模數據集的訓練問題？請説明數據並行、模型並行的核心思想，以及在PyTorch/TensorFlow中如何實現分佈式訓練。

10. 簡述異常檢測的常用方法（基於統計、聚類、深度學習等），並舉例説明其在工業質檢、金融風控等場景的應用。

三、項目經驗模塊（考察實戰落地與問題解決能力）

1. 請詳細介紹一個你參與過的人工智能相關項目（包括項目背景、你的職責、核心技術方案、遇到的難點及解決方案、項目成果）。

2. 在你的項目中，如何進行模型選型？請説明你是根據哪些因素（數據量、任務難度、部署環境、實時性要求等）選擇合適的模型架構的。

3. 項目中如果遇到數據量不足的問題，你是如何解決的？（至少列舉3種數據增強方法，並説明適用場景）

4. 在模型部署階段，如何平衡模型性能（準確率）和部署效率（速度、資源佔用）？請結合你的項目經驗説明。

5. 如果你的項目上線後，模型效果出現衰減（如推薦系統點擊率下降、圖像識別準確率降低），你會如何排查和解決？

6. 在團隊協作開發中，你如何與產品、工程等其他角色配合？請舉例説明你在項目中如何推進技術方案落地。

7. 你在項目中是否使用過預訓練模型？請説明預訓練模型的微調（Fine-tuning）方法，以及如何根據任務需求調整模型結構。

8. 請描述一個你在項目中遇到的最具挑戰性的技術問題，你是如何分析並解決的？從這個問題中你學到了什麼？

四、綜合素養與發展規劃模塊（考察職業匹配度與成長潛力）

1. 你為什麼選擇人工智能這個領域？平時通過哪些渠道學習新技術（如論文、博客、課程、開源項目等）？

2. 請説説你對當前人工智能領域熱門方向（如大模型、AIGC、自動駕駛、多模態學習等）的理解，以及你最感興趣的方向是什麼？

3. 你認為作為一名人工智能工程師，最重要的能力是什麼？你在這些能力上有哪些優勢和不足？

4. 未來3-5年的職業規劃是什麼？你希望在我們公司獲得哪些成長和發展機會？

5. 如何看待人工智能技術的倫理問題（如數據隱私、算法偏見、就業影響等）？

6. 你是否有開源項目貢獻經驗？或者參與過技術競賽？請説明你的收穫。

7. 當遇到一個你不熟悉的AI任務時，你的學習和解決問題的思路是什麼？

五、崗位專項補充題（可根據具體崗位選擇）

1. 計算機視覺（CV）方向

• 簡述目標檢測算法的演進（從R-CNN系列到YOLO、SSD，再到Transformer-based方法），各算法的核心創新點是什麼？

• 什麼是圖像分割？語義分割、實例分割、全景分割的區別是什麼？常用的分割模型有哪些？

• 如何解決圖像識別任務中的光照變化、姿態變化、遮擋等問題？

2. 自然語言處理（NLP）方向

• 簡述機器翻譯的技術演進（從統計機器翻譯到神經機器翻譯，再到預訓練模型翻譯），Transformer在機器翻譯中的優勢是什麼？

• 什麼是命名實體識別（NER）？常用的實現方法有哪些？如何解決嵌套實體識別問題？

• 請解釋prompt engineering（提示工程）的核心思想，以及在大模型應用中的作用。

3. 推薦系統方向

• 簡述推薦系統的核心架構（召回、排序、重排），各環節的作用和常用算法是什麼？

• 如何解決推薦系統中的冷啓動問題（用户冷啓動、物品冷啓動）？

• 什麼是協同過濾？基於用户的協同過濾和基於物品的協同過濾的區別是什麼，各自的優缺點？