【AIGC干貨大禮包】面試高頻80題答案解析及13個經(jīng)典模型精講

這是求職產(chǎn)品經(jīng)理系列的第259篇文章

重大更新！！！

咱們的《AIGC面試高頻問題以及算法模型精講》干貨大禮包再次更新啦！！

這次新增了40道面試高頻題目的答案詳細解析，凡是下單的小伙伴后續(xù)更新都可以免費看。

說明：

1）目前干貨文檔總字數(shù)7.96萬，不管是模型基本功還是每個問題的答案都盡可能詳盡；

2）重點給大家深度講解了機器學習、深度學習、AIGC三個大方向的13個經(jīng)典模型

3）每個模型從實現(xiàn)原理、應用場景、優(yōu)缺點三個產(chǎn)品經(jīng)理必懂的維度深度講解，結(jié)合應用案例更易于大家理解

4）從百度、騰訊、字節(jié)、商湯、科大訊飛等面試精選AI面試高頻面試30題，后續(xù)會繼續(xù)補充

5）高頻面試總共80道，包含產(chǎn)品經(jīng)理面試常規(guī)問題、AI產(chǎn)品經(jīng)理通用問題和AIGC項目相關問題，每一個問題都給出了回答思路、回答框架以及參考答案，幫助大家提高面試準備效率

6）本內(nèi)容為飛書文檔圖文教程格式，大家可以隨到隨學，也方便后續(xù)持續(xù)更新。

詳細的目錄如下，需要的小伙伴可以詳細看一下~

第一章：機器學習和深度學習的關系

第二章：機器學習7大經(jīng)典算法

算法一：K近鄰算法【分類算法】

1.1 KNN 算法的實現(xiàn)原理

1.2 KNN應用場景舉例：預測候選人能不能拿到 Offer

1.3 KNN 算法優(yōu)缺點

算法二：線性回歸【回歸算法】

2.1 線性回歸算法的實現(xiàn)原理

2.2 線性回歸算法的應用場景：廣告投放

2.3 線性回歸算法的優(yōu)缺點

算法三：邏輯回歸【分類算法】

3.1 邏輯回歸算法的原理

3.2 邏輯回歸算法的應用

3.3 邏輯回歸算法的優(yōu)缺點

算法四：樸素貝葉斯【分類算法】

4.1 樸素貝葉斯算法實現(xiàn)原理

4.2 樸素貝葉斯的應用案例：要不要購買延誤險

4.3 樸素貝葉斯的優(yōu)缺點

算法五：決策樹與隨機森林【分類算法】

5.1 決策樹算法的實現(xiàn)原理

5.2 決策樹的應用案例：預測用戶違約

5.3 決策樹的優(yōu)缺點

5.4 隨機森林：集體的力量

算法六：支持向量機【分類算法】

6.1 SVM 算法的實現(xiàn)原理

6.2 SVM應用場景：預測股票市場的漲與跌？

6.3 SVM 算法優(yōu)缺點

算法七：K-means 聚類算法【回歸算法】

7.1 K-means 算法實現(xiàn)原理

7.2 應用案例：K-means 算法對用戶分層

7.3 K-means 聚類算法的優(yōu)缺點

第三章：深度學習3大經(jīng)典模型

一、神經(jīng)網(wǎng)絡

二、深度學習經(jīng)典模型一：CNN算法（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）

2.1 CNN模型的實現(xiàn)原理 

2.2 CNN模型的應用場景及缺點

三、深度學習經(jīng)典模型二：RNN算法（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）

3.1 RNN模型的實現(xiàn)原理

3.2 RNN模型的應用場景

四、深度學習經(jīng)典模型三：GAN算法（生成式對抗網(wǎng)絡）

4.1 GAN模型的實現(xiàn)原理

4.2 GAN模型的應用場景 

五、深度學習的優(yōu)缺點

第四章：AIGC的3大底層算法

一、Transformer模型

二、GPT系列模型

三、Diffusion模型

第五章：AI產(chǎn)品經(jīng)理面試高頻30題及答案解析

第一類：自我介紹

第二類：AI技術背景

2.1 什么是特征清洗、數(shù)據(jù)變換？

2.2 什么是過擬合和欠擬合？

2.3 什么是跨時間測試和回溯測試？

2.4 什么是訓練集、驗證集和測試集？

2.5 你之前負責產(chǎn)品中使用的最核心的算法是什么？這種算法有哪些優(yōu)缺點？

2.6 對深度學習有哪些了解？深度學習的應用場景有哪些？

2.7 機器學習的三大類應用場景都是什么？

2.8 邏輯回歸相比于線性回歸，有什么區(qū)別？

2.9你能介紹一下KNN/樸素貝葉斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理嗎？你熟悉哪幾種深度學習和機器學習算法？都有哪些區(qū)別？

第三類：工作場景類

3.1 AI算法工程師說你的需求實現(xiàn)不了怎么辦？

3.2 如果公司研發(fā)資源不足以實現(xiàn)你想要的功能，怎么辦？

3.3 訓練模型時，數(shù)據(jù)集都有哪些來源？找不到合適的數(shù)據(jù)集怎么辦？

3.4 工作中，用什么樣的方法清洗和整理數(shù)據(jù)？

3.5 你怎么評估一個模型的好壞？

第四類：AI產(chǎn)品經(jīng)驗

4.1 系統(tǒng)的介紹一下你負責的某某AI產(chǎn)品

4.2 工作中做的最失敗的事情/項目/遇到的最大困難是什么？

4.3 請說說你們產(chǎn)品的主要競品是誰？

第五類：產(chǎn)品素養(yǎng)類

5.1 AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別是什么？

5.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程和工作職責是什么？

5.3 AI目前在B和C有哪些落地場景？

5.4 什么樣的AI產(chǎn)品算是成功的產(chǎn)品？

5.5 平時在哪些網(wǎng)站/渠道學習AI產(chǎn)品知識？

5.6 你們的模型構(gòu)建流程是怎么樣的？

第六類：行業(yè)認知

6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行業(yè)？對于整個AI行業(yè)有哪些認知？

6.2 結(jié)合我們公司的業(yè)務場景，通過 AI 技術可以做哪些工作來提升用戶體驗？

第七類：其他問題

7.1 為什么想做AI產(chǎn)品？

7.2 你做AI產(chǎn)品有哪些優(yōu)劣勢？

7.3未來的職業(yè)規(guī)劃是什么？

7.4 目前有哪些offer?怎么選擇? 

7.5 為什么從xxx(主要是實習、工作)離職? 

7.6 你在實習/工作的過程中遇到過哪些困難?最大的困難是什么?怎么解決的?在這 過程中你學到了什么?

7.7 你覺得你實習/工作期間做的最好的項目是哪個?為什么?具體介紹一下?(項目 內(nèi)容) 

7.8 你參與/負責的產(chǎn)品在市面上有哪些競品?你們的競爭優(yōu)勢是什么?你更 看好哪款產(chǎn)品?(產(chǎn)品了解程度)

7.9 你平時比較喜歡哪款產(chǎn)品?它哪個地方吸引你?有什么可以改進的地方? (產(chǎn)品分析)

7.10 什么樣的產(chǎn)品能夠算作成功的產(chǎn)品?(產(chǎn)品洞察) 

7.11  為什么選擇xxx公司? 

7.12 如果同時面對幾個需求但精力有限，如何安排?(需求規(guī)劃)

7.13 如果你負責的某個需求要被延期，你會怎么解決?(需求規(guī)劃) 

7.14 如何從0-1設計一款產(chǎn)品?(產(chǎn)品流程)

7.15 如何給一個產(chǎn)品進行改版發(fā)布?(產(chǎn)品發(fā)布) 

7.16 在設計產(chǎn)品的過程中如何獲取用戶需求?(需求獲取) 

7.17 和老板觀念發(fā)生沖突如何解決?(應變能力、溝通能力) 

7.18 和開發(fā)人員發(fā)生矛盾會怎么解決?(溝通能力) 

    7.19 面對客戶臨時增加的新需求，應該如何處理?(應變能力)

7.20 新產(chǎn)品如何獲取種子用戶?(用戶運營) 

7.21 你平時都是通過哪些渠道搜集學習哪些互聯(lián)網(wǎng)相關的信息？

7.22 用戶調(diào)研中定性和定量調(diào)研的區(qū)別和聯(lián)系 

7.23 你是如何進行項目管理的？如何保障項目保質(zhì)保量按時上線。

7.24 需求評審時研發(fā)說需求實現(xiàn)不了怎么辦？

7.25 什么是用戶粘性，如何提升用戶的粘性？

7.26 你大概什么時候可以到崗？

7.27 你用過我們的產(chǎn)品么？對我們的產(chǎn)品有啥建議？

7.28 為什么XX個月沒有工作？職場空窗期該如何解釋

7.29 如何將用戶需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品需求？

7.30 作為產(chǎn)品經(jīng)理該如何進行競品分析？方法論是什么？

7.31 作為產(chǎn)品經(jīng)理如何進行產(chǎn)品迭代以及版本規(guī)劃

7.32 你是怎么做用戶調(diào)研的？

7.33 你是怎么做數(shù)據(jù)分析的？

7.34 你在找工作時最看重的是什么？如何進行排序？

7.35 怎樣評估項目/產(chǎn)品的可行性？

7.36 你是如何理解“互聯(lián)網(wǎng)思維”的？

第八類：自由提問

    第九類：AIGC項目類問題

1、目前人工智能項目一般采用什么算法或模型，近些年的使用的算法或模型有什么變化

2、AI產(chǎn)品經(jīng)理在針對算法的選擇上，需要承擔哪些職責，舉一個具體的模型選型的例子

3、在選擇特定的AI算法或者模型時，AI產(chǎn)品經(jīng)理應如何考慮算法的性能、精確度和計算成本與業(yè)務目標之間的關系？如何通過恰當?shù)乃惴ㄟx擇提升了產(chǎn)品性能或用戶體驗

4、大模型是怎么訓練出來的，在特征工程部分大概的過程是人為尋找的特征值還是按規(guī)則機器尋找的特征值（比如CNN）

5、如果你作為OpenAI的核心人員，你會如何通過內(nèi)部資源協(xié)調(diào)，實現(xiàn)參數(shù)量的提升和算法服務的性能及表現(xiàn)的提升

6、面對大量數(shù)據(jù)，AI產(chǎn)品經(jīng)理如何處理數(shù)據(jù)的采集、清洗和標注工作？在這些過程中，承擔的是什么角色，這個過程中有沒有遇到哪些問題，是如何解決的；在模型訓練過程中，如何確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的準確性？

7、面對各國（主要是國內(nèi)）的數(shù)據(jù)保護和隱私法規(guī)，AI產(chǎn)品經(jīng)理應如何確保產(chǎn)品的合規(guī)性？過往是否有遇到哪些因數(shù)據(jù)安全問題產(chǎn)生重大隱患和實際影響，這些問題如果以現(xiàn)在來看是否可以規(guī)避

8、在跨職能團隊（如工程師、設計師、市場專家等）中，AI產(chǎn)品經(jīng)理如何有效溝通和協(xié)調(diào)，以確保產(chǎn)品的順利開發(fā)和推廣？

9、為什么GAN網(wǎng)絡被SD的擴散模型取代了？僅僅是因為GAN網(wǎng)絡的訓練過程不穩(wěn)定以及機器資源要求高這兩個原因嗎？

隨便截幾張預覽圖片：

隨便截圖的示例一：KNN模型

隨便截圖的示例二：線性回歸模型

隨便截圖的示例三：GPT訓練過程

隨便截圖的示例四：高頻面試題及答案

隨便截圖的示例五：高頻面試題及答案

整理不易，耗時一整個月，所以咱們這個干貨資料不是免費的，因為后面打算持續(xù)更新

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