聖普倫人工智能訓練營畢業的同學們，接下來要去往各個公司，面試人工智能相關崗位了，有的同學雖然已經學得一身的人工智能本領，但是對于面試還有一些生疏。為了幫助大家順利通過面試，拿到心儀的offer，聖普倫整理了10個常見的AI面試題。

面對這個問題，你需要回答人工智能的常見用途，比如人臉識别、智能推薦、自動駕駛……此外，還需要大篇幅從你面試的企業業務與性質出發，比如你面試零售公司，那麼你需要思考AI對零售公司的幫助有哪些？

智能代理使用傳感器了解正在發生的事情，然後使用執行器來執行它們的任務。任務可以是簡單的也可以是複雜的，智能代理還可以通過編程來更好地完成他們的工作。

如果這道題你答不上來，那你的面試100%失敗。TensorFlow是一個開源軟件庫，最初由 Google Brain 團隊開發，用于機器學習、神經網絡研究以及數據流編程。在TensorFlow的幫助下，将某些 AI 功能構建到應用程序中變得更加容易，包括自然語言處理和語音識别。

機器學習是人工智能的一個子集。指的是，機器将随着時間的推移“不斷學習”，并且在不斷學習的過程中越變越強，它自己就能叠代升級，不需要人類不斷地輸入參數。機器學習是人工智能的實際應用。

神經網絡是一類機器學習算法。神經元是神經網絡的一部分，是神經網絡的最小結構，神經網絡在它們之間傳遞數據，由于網絡是相互連接的，因此可以更高效地處理更複雜的數據。

深度學習是機器學習的一個子集。它使用多層神經網絡以處理數據，使軟件能夠通過接觸這些海量數據來訓練自己執行語音和圖像識别等任務，從而不斷提高識别和處理信息的能力. 堆疊在每個任務之上，用于幫助深度學習的神經網絡層稱為深度神經網絡。

視覺是人類重要的感官功能，人眼看到的信息傳遞到大腦，再由大腦分析并做出決策。人工智能旨在模仿人類大腦，它同樣需要一雙眼睛，即需要圖像識别功能來為它傳輸信息。

自動編程是指程序應該做什麼，然後讓人工智能系統自己“編寫”程序，無需依靠人類。

貝葉斯網絡貝葉斯網絡（Bayesian network），又稱信念網絡（belief network）或是有向無環圖模型（directed acyclic graphical model），是一種概率圖型模型，是一組變量之間概率關系的圖形模型，它主要作用是模仿人腦處理變量，它讓人工智能變得更加靈活，而不是像機器一樣死腦筋。

機器學習如果按照訓練樣本标簽的有無可以分為以下兩種常用方法。

有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。

以機器學習中的分類(classification)來說，輸入的訓練數據有特征（feature），有标簽（label）。在分類過程中，如果所有訓練數據都有标簽，則為有監督學習（supervised learning）。如果數據沒有标簽，顯然就是無監督學習（unsupervised learning）了，也即聚類（clustering）。

監督學習，就是通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬于某個函數的集合，最優則表示在某個評價準則下是最佳的），再利用這個模型将所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。典型的例子就是KNN、SVM。

希望以上的面試問題能夠幫助大家拿到心儀的offer，如果在看這篇文章的你也計劃在人工智能領域發展，simplilearn聖普倫的AI機器學習訓練營歡迎你的加入，課程包括58小時的應用學習、互動實驗室、4個實踐項目和指導，通過聖普倫機器學習認證培訓，你将會掌握機器學習認證考試所需的機器學習知識，比如數據預處理、監督學習和無監督學習、時間序列建模、回歸以及文本挖掘等。