人工智能-AI面试题最新版（50题）✨

要说当下什么行业正处风口，发展前景好且💰️丰厚？人才需求高达5000万的人工智能行业当排前位。🚀

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随着gpt的不断更新，各类AI文字和绘画工具让人们深切意识到了AI的突飞猛进💪，各行各业都将迎来或正经历着一场巨大的变革，人才缺口也越来越大。但是不得不承认的是，虽然人工智能人才紧缺，但是对面试者的要求愈发严厉💔，那我们该做一些什么准备，能在面试中脱颖而出，率先上岸呢？

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今天，就为大家奉上人工智能-AI面试题最新版，共5️⃣0️⃣道面试题，背熟他们，你的面试就稳啦！🎉

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1️⃣梯度下降算法的正确步骤是什么？

a.计算预测值和真实值之间的误差；

b.重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值；

c.把输⼊传⼊⽹络，得到输出值 ；

d.⽤随机值初始化权重和偏差；

e.对每⼀个产⽣误的神经元调整相应的（权重）值⼩误

📚️答：正确步骤为dcaeb（梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极⼩值），这⾥的问题与其说是梯度下降算法的步骤，不如说类似图图像分类训练的整个流程：⽹络初始化-输⼊to输出-期望输出与实际差值-根据误差计算更新权值-迭代进⾏。

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2️⃣已知：⼤脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经⽹络是对⼤脑的简单的数学表达。每⼀个神经元都有输⼊、处理函数和输出。神经元组合起来形成了⽹络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经⽹络，我们⽤梯度下降⽅法不断更新模型。给定上述关于神经⽹络的描述，什么情况下神经⽹络模型被称为深度学习模型？

A.加⼊更多层，使神经⽹络的深度增加；

B.有维度更⾼的数据；

C.当这是⼀个图形识别的问题时；

D.上都不正确

📚️答：正确是A，神经⽹络理论上说是仿照⽣物神经学⼀层层代处理结构（⽣物学认为视觉统是层级结构）层层抽与代少层层结构没硬性的规定⼀超过2层。

3️⃣：……

【50题完整版】已整理，🆓。

祝宝子们早日登上人工智能的时代列车，火速上岸~🎉

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