常见的硬核AI面试试题大全！顶级总结分析，了解行业！

通过面试试题，了解自己的学习水平，了解市场需求，了解行业详情，还是比较具有参考意义的。

本文将主要介绍AI面试试题：

自然语言处理方向面试题

1.Word embedding/word2vec?

2.语言模型与建模？

3.文本分类方法？

4.texCNN/textRNN/bi-LSTM?

5.ELMo/Tranformer/GPT/BERT

6.文本生成？

计算机视觉方向面试题

1.卷积神经网络层次结构？

2.典型的CNN（VGG/Inception/ResNet/DenseNet...）

3.不同层次的反向传播求导？

4.卷积层输入输出shape的计算

5.目标检测典型方法（faster-rcnn/SSD/YLLO...）

6.语义分割典型方法（Unet/DeeplabV3/Mask-RCNN）

7.IOU/NMS

8.Opencv

训练神经网络面试题

梯度检查？

如何快速判断一个神经网络work？

权重初始化方式

调参方式？

过拟合的判断以及缓解

学习率和batch size等怎么调整

深度学习的数据特征工程处理？

AI业务相关项目问题

1.业务背景与问题抽象

2.评估指标选定

3.数据来源与准备

4.模型与算法选型

5.建模工具的使用

6.训练与调优的过程

7.部署上线方式

8.遇到的困难与解决方法

AI通用型深度学习面试题

神经网络反向传播与计算图推导？

不同的激活函数与优缺点

梯度消失与梯度爆炸

batch normalization以及作用？

神经网络正则化的方式？

Dropout作用及实现？

SGD/Momentum/RMSprop/Adam等优化算法

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