这份口试条记由一位热爱分享的AI领域专家整理，他将自己多年的口试履历和心得汇聚成册，涵盖了AI领域的核心知识点和各大公司的常见面试题。由于其内容全面、实用性强，一经发布便在Github上引起了广泛关注，吸引了无数AI技能爱好者和求职者的目光。
每一章节都是站在企业稽核思维出发，作为招聘者角度回答。从稽核问题延展到稽核知识点，再到如何优雅回答一壁俱全，可以说是求职口试的必备宝典，每一部分都有上百页内容，接下来详细展示，完全版关注公Z号：AGI小城领取。
口试题展示1、请阐明一下BERT模型的事理和运用处景。
答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预演习的措辞模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然措辞处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。
2、什么是序列到序列模型（Seq2Seq），并举例解释其在自然措辞处理中的运用。
答案：Seq2Seq模型是一种将一个序列映射到另一个序列的模型，常用于机器翻译、对话天生等任务。例如，将英文句子翻译成法文句子。
3、请阐明一下Transformer模型的事理和上风。
答案：Transformer是一种基于自把稳力机制的模型，用于处理序列数据。它的上风在于能够并行打算，减少了演习韶光，并且在很多自然措辞处理任务中表现出色。
4、什么是把稳力机制（Attention Mechanism），并举例解释其在深度学习中的运用。
答案：把稳力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，把稳力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本择要等任务。
5、请阐明一下卷积神经网络（CNN）在打算机视觉中的运用，并解释其上风。
答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络构造，通过卷积层和池化层提取图像特色。它在打算机视觉任务中广泛运用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等上风。
6、请阐明一下天生对抗网络（GAN）的事理和运用。
答案：GAN是一种由天生器和判别器组成的对抗性网络构造，用于天生逼真的数据样本。它在图像天生、图像修复等任务中取得了很好的效果。
7、请阐明一下强化学习（Reinforcement Learning）的事理和运用。
答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人掌握等领域有广泛的运用。
8、请阐明一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的事理和上风。
答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动天生标签进行演习。它在数据标注困难的情形下有很大的上风。
9、阐明一下迁移学习（Transfer Learning）的事理和运用。
答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。
10、请阐明一下模型蒸馏（Model Distillation）的事理和运用。
答案：模型蒸馏是一种通过演习一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的打算和存储开销，并在移动端支配时有很大的上风。
11、请阐明一下LSTM（Long Short-Term Memory）模型的事理和运用处景。
答案：LSTM是一种分外的循环神经网络构造，用于处理序列数据。它通过门控单元来学习长期依赖关系，常用于措辞建模、韶光序列预测等任务。
12、请阐明一下BERT模型的事理和运用处景。
答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预演习的措辞模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然措辞处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。
13、什么是把稳力机制（Attention Mechanism），并举例解释其在深度学习中的运用。
答案：把稳力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，把稳力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本择要等任务。
14、请阐明一下天生对抗网络（GAN）的事理和运用。
答案：GAN是一种由天生器和判别器组成的对抗性网络构造，用于天生逼真的数据样本。它在图像天生、图像修复等任务中取得了很好的效果。
15、请阐明一下卷积神经网络（CNN）在打算机视觉中的运用，并解释其上风。
答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络构造，通过卷积层和池化层提取图像特色。它在打算机视觉任务中广泛运用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等上风。
16、请阐明一下强化学习（Reinforcement Learning）的事理和运用。
答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人掌握等领域有广泛的运用。
17、请阐明一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的事理和上风。
答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动天生标签进行演习。它在数据标注困难的情形下有很大的上风。
18、请阐明一下迁移学习（Transfer Learning）的事理和运用。
答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。
19、请阐明一下模型蒸馏（Model Distillation）的事理和运用。
答案：模型蒸馏是一种通过演习一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的打算和存储开销，并在移动端支配时有很大的上风。
20、请阐明一下BERT中的Masked Language Model（MLM）任务及其浸染。
答案：MLM是BERT预演习任务之一，通过在输入文本中随机mask掉一部分词汇，让模型预测这些被mask掉的词汇。
由于文章篇幅有限，不能将全部的口试题+答案解析展示出来，有须要完周全试题资料的朋友，可以关注公Z号：AGI小城领取哦！
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