【干貨大禮包】AI產(chǎn)品面試高頻30題答案及13個(gè)算法模型精講

這是求職產(chǎn)品經(jīng)理系列的第180篇文章

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1）兩個(gè)文檔總字?jǐn)?shù)4.98萬(wàn)，不管是模型基本功還是每個(gè)問(wèn)題的答案都盡可能詳盡；

2）重點(diǎn)給大家深度講解了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIGC三個(gè)大方向的13個(gè)經(jīng)典模型

3）每個(gè)模型從實(shí)現(xiàn)原理、應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)缺點(diǎn)三個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理必懂的維度深度講解，結(jié)合應(yīng)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(huì)繼續(xù)補(bǔ)充

5）高頻面試的每一個(gè)問(wèn)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(zhǔn)備效率

6）本內(nèi)容為PDF格式文檔，大家可以隨到隨學(xué)

詳細(xì)的目錄如下，需要的小伙伴可以詳細(xì)看一下~

第一章：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

第二章：機(jī)器學(xué)習(xí)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(shí)現(xiàn)原理

1.2 KNN應(yīng)用場(chǎng)景舉例：預(yù)測(cè)候選人能不能拿到 Offer

1.3 KNN 算法優(yōu)缺點(diǎn)

算法二：線性回歸【回歸算法】

2.1 線性回歸算法的實(shí)現(xiàn)原理

2.2 線性回歸算法的應(yīng)用場(chǎng)景：廣告投放

2.3 線性回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)

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(yīng)用

3.3 邏輯回歸算法的優(yōu)缺點(diǎn)

算法四：樸素貝葉斯【分類算法】

4.1 樸素貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)原理

4.2 樸素貝葉斯的應(yīng)用案例：要不要購(gòu)買延誤險(xiǎn)

4.3 樸素貝葉斯的優(yōu)缺點(diǎn)

算法五：決策樹(shù)與隨機(jī)森林【分類算法】

5.1 決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)原理

5.2 決策樹(shù)的應(yīng)用案例：預(yù)測(cè)用戶違約

5.3 決策樹(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)

5.4 隨機(jī)森林：集體的力量

算法六：支持向量機(jī)【分類算法】

6.1 SVM 算法的實(shí)現(xiàn)原理

6.2 SVM應(yīng)用場(chǎng)景：預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的漲與跌？

6.3 SVM 算法優(yōu)缺點(diǎn)

算法七：K-means 聚類算法【回歸算法】

7.1 K-means 算法實(shí)現(xiàn)原理

7.2 應(yīng)用案例：K-means 算法對(duì)用戶分層

7.3 K-means 聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)

第三章：深度學(xué)習(xí)3大經(jīng)典模型

一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型一：CNN算法（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

2.1 CNN模型的實(shí)現(xiàn)原理 

2.2 CNN模型的應(yīng)用場(chǎng)景及缺點(diǎn)

三、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型二：RNN算法（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

3.1 RNN模型的實(shí)現(xiàn)原理

3.2 RNN模型的應(yīng)用場(chǎng)景

四、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型三：GAN算法（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）

4.1 GAN模型的實(shí)現(xiàn)原理

4.2 GAN模型的應(yīng)用場(chǎng)景 

五、深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)

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(shù)背景

2.1 什么是特征清洗、數(shù)據(jù)變換？

2.2 什么是過(guò)擬合和欠擬合？

2.3 什么是跨時(shí)間測(cè)試和回溯測(cè)試？

2.4 什么是訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集？

2.5 你之前負(fù)責(zé)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(diǎn)？

2.6 對(duì)深度學(xué)習(xí)有哪些了解？深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？

2.7 機(jī)器學(xué)習(xí)的三大類應(yīng)用場(chǎng)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(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法？都有哪些區(qū)別？

第三類：工作場(chǎng)景類

3.1 AI算法工程師說(shuō)你的需求實(shí)現(xiàn)不了怎么辦？

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

3.3 訓(xùn)練模型時(shí)，數(shù)據(jù)集都有哪些來(lái)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(píng)估一個(gè)模型的好壞？

第四類：AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)

4.1 系統(tǒng)的介紹一下你負(fù)責(zé)的某某AI產(chǎn)品

4.2 工作中做的最失敗的事情/項(xiàng)目/遇到的最大困難是什么？

4.3 請(qǐng)說(shuō)說(shuō)你們產(chǎn)品的主要競(jìng)品是誰(shuí)？

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(zé)是什么？

5.3 AI目前在B和C有哪些落地場(chǎng)景？

5.4 什么樣的AI產(chǎn)品算是成功的產(chǎn)品？

5.5 平時(shí)在哪些網(wǎng)站/渠道學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品知識(shí)？

5.6 你們的模型構(gòu)建流程是怎么樣的？

第六類：行業(yè)認(rèn)知

6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行業(yè)？對(duì)于整個(gè)AI行業(yè)有哪些認(rèn)知？

6.2 結(jié)合我們公司的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò) AI 技術(shù)可以做哪些工作來(lái)提升用戶體驗(yàn)？

第七類：其他問(wèn)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(shì)？

7.3未來(lái)的職業(yè)規(guī)劃是什么？

第八類：自由提問(wèn)

隨便截幾張預(yù)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(xùn)練過(guò)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

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