某公司人工智能面试总结

最新推荐文章于 2025-07-21 22:21:13 发布
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#人工智能 #面试 #实习 #Python #Tensorflow

本文详述了一次人工智能面试的经历，涵盖了自我介绍、面试问题、技术面和HR面的重点。面试问题涉及Python基础知识、数据处理、机器学习、深度学习，以及数据结构与算法。面试者在面试过程中展现了逻辑思维和问题解决能力。

本文用于记录这几天面试下来的一些流程和心得体会，重点记录XXXX部门的三场面试，了解自己的优势，更重要的是发现自己的不足，以便在日后针对性的加强学习和进步！

1 面试流程

  • 面试流程
轮数 面试类型 面试方式 面试时长(min)
1 技术面 视频 30
2 技术面 视频 60 - 70
3 HR面 电话 20 - 30

1.1 技术面（14:00 – 14:30, 15:30 – 16:40, 30/Aug.）

1.1.1 自我介绍

首先是一段自我介绍，自我介绍内容可以尽量简洁

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2023 年最常见的人工智能面试问题
wly476923083的博客
08-17 499
自从我们意识到人工智能如何对市场产生积极影响以来，几乎每个大型企业都在寻找人工智能专业人士来帮助他们实现愿景。在这个人工智能面试问题博客中，我收集了面试官最常问的问题。
华为2024校招AI芯片开发工程师面试题详解
AI天才研究院
10-19 1351
本文旨在详细解析华为2024校招AI芯片开发工程师的面试题，通过系统的分析，帮助读者深入了解AI芯片的基础知识、设计原理以及面试策略。文章将分为七个主要部分，从AI芯片的概述到面试经验分享，再到行业动态和未来展望，全面覆盖AI芯片开发的核心内容。通过实际案例分析，本文还将展示如何将理论知识应用于实际项目中，为读者提供宝贵的开发实践经验和资源指南。最后，文章将对AI芯片行业的未来趋势进行深入探讨，为读者指明职业发展方向。1.1.1 AI芯片的定义与作用。
AI 大模型面试指南（含答案）大放送！
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▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《大模型构建企业知识库实践》AI 大模型技术经过2023年的狂飙，2024年必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位，本文梳理了AI 大模型开发技术的面试之道，从 AI 大模型基础面、AI 大模型进阶面、LangChain 开发框架面、向量数据库面等不同知识维度，试图找到一个共同的面试速成...
AI面试来袭
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09-24 451
当下人力资源市场环境的改变和新技术的发展，将HR与雇主品牌、人才战略、人才招聘相结合。面对多元化的招聘方式和技术，HR有了更多可选择的人力资源工具，我们需要的是参与到工具的联动中去进行创新与改革。 效率时代，HR利用好手中的技术工具，可以提升招聘工作价值。人工智能在人力资源领域的发展变化，将使得HR的工作由事务性转向更具挑战性的战略层面。诚然，“AI+HR”模式会为企业和HR带来更多创造性价值。 近屿智能作为一家人力资源领域的SaaS供应商，旗下核心产品AI得贤招聘官的一系列AI招聘功能可以为企业招聘赋能。
numpy从入门到精通—入门
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qq_45975143的博客
07-21 1521
`numpy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。numpy的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了numpy。numpy为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。numpy一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数。
AI面试常见题目整理
一个程序媛的成长记录❤
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iamdll的专栏
10-22 783
1、深度学习框架TensorFlow中都有哪些优化方法？ 答：GradientDescentOptimizer AdagradOptimizer Optimizer 优化最小代价函数 2、深度学习框架TensorFlow中常见的激活函数都有哪些？ 答：relu，sigmoid,tanh 3、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵？ 答： tf.nn.weighted_cross_en...
2024年面试AI编译器岗经验总结
qq_29134801的博客
04-07 1489
很有趣的是这里的变化，+1，为什么+1呢？当时直接让我用代码写出来。讲道理，如果没有一点点推过，真的搞不出来。面试官认为这个东西，背也背会了。与这个问题相似的，就是用C++实现一个pooling；1.最简单的无padding的情况,无stride的情况；这个岗位倾向于招聘一些会写算子的人，尤其是华为昇腾的算子。面试岗位：美团大模型，职位：机器学习训练引擎工程师。4. 如果是有dialation的情况呢？最后，要我写一个卷积的计算公式。3.如果有padding的情况。2.有stride的情况；
【Agent实战】AI面试官：基于大模型与多Agent协同联动的结构化招聘面试系统实践
qq_25438419的博客
07-21 1051
本文提出了一套基于大语言模型(LLM)的多Agent智能招聘系统解决方案。该系统通过三个核心Agent模块(JD一键生成、简历初筛、AI面试官)实现招聘全流程自动化，覆盖从岗位需求生成到结构化面试评估的完整闭环。创新点包括：1)采用Agent+Workflow混合架构，支持人机交互与批量处理；2)设计专业化Prompt实现精准岗位匹配与结构化评估；3)构建可扩展的智能招聘基础架构。系统显著提升了招聘效率与评估一致性，降低人力成本30%以上，同时优化候选人体验。后续将拓展多语言支持、音视频交互等功能，打造全球
【面试】AI算法工程师---面试题！（第二部分：AI部分）
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06-13 458
人工智能，简称AI，是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应、学习、推理和决策的智能机器。AI的发展目标是创造能够执行复杂任务的系统，这些任务通常需要人类智能才能完成。人工智能作为一个领域，其历史可以追溯到20世纪40年代和50年代的早期计算机科学和控制理论。从那时起，AI经历了多次发展和衰退周期，但近年来，由于计算能力的提升和数据量的增加，AI技术取得了显著进展。
人工智能AI面试常用技术-自然语言NLP-LSTM
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先介绍一下我自己，我有过5年以上机器学习的工作经验，主要工作内容有图像分析,自然语言，模式识别。我认为该领域最稀缺的人才是NLP专业，然后是图像分析（CV），我准备做一个系列的文章，把我在面试过程中遇到的各种技术性问题，每个问题分别讲解。1.我常常会遇到问LSTM的问题： 现在详细讲解下理解LSTM前要先理解： RNN（Recurrent Neural Networks)这种神经网络带有环，可以将...
AI面试大纲
2401_85343303的博客
05-31 1250
在这个案例中，文本首先经过 Tokenization 处理，转化为离散的 token，然后这些 token 被映射为实数向量（embedding）。通过 BERT 模型生成的上下文相关的词向量，可以捕捉到句子中每个词的语义信息。最后，这些词向量被用于情感分析任务，帮助模型预测句子的情感类别。通过这种方式，Token 和 Embedding 技术极大地提升了自然语言处理任务的效果。AI Agent 和 RAG 代表了两种不同的智能系统方法。
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二、AI面试常见那些事儿 搞定这些，就迈入了半个大厂。 我面的是不限方向的「机器学习研究员」，在前一阵子面试的过程，我把一些常见问题汇总了，如果这些能掌握，基本90%的通过率没跑了！ 1.训练决策树时的参数是什么？ 2.在决策树的节点处分割的标准是什么？ 3.基尼系数的公式是什么？ 4.熵的公式是什么？ 5.决策树如何决定在哪个特征处分割？ 6.你如何用数学计算收集来的信息？你确定吗？ 7.随机森...
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腾讯AI面试 一面HR 二面技术 1.微服务，ABC，AB调用成功，C不成功怎么办，怎么实行 2.你写的API，别人调用无反应怎么排查？ 3.数据库和JVM的优化 4.你们项目用DUBBO怎么分的？ 5.讲下你对微服务的理解 6.项目框架你参与了吗，讲一下 7.JAVA机制你知道吗 ...
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weixin_26632369的博客
07-19 5160
ai人工智能面试If you’re looking for a data science job, you’ve probably noticed that the field is hyper-competitive. AI can now even generate code in any language. Below, we’ll explore how AI can extract in...
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_178bcad000102x70r.html   较详细，较多 https://blog.youkuaiyun.com/hanguo1577717382/article/details/80078137  国外经验 https://blog.youkuaiyun.com/u011254180/article/details/79859582 神经网络 h...
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机器学习部分 一、特征工程 1. 特征归一化 1）什么是特征归一化 对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。 2）为什么要特征归一化 为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。想要得到更为准确的结果，就需要进行特
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