2023年最常见的人工智能面试问题（精选）

人工智能

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人工智能面试问题：

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。

人工智能 (AI) 面试问答、人工智能面试准备

此 Edureka 人工智能 (AI) 面试问题和答案将帮助您通过人工智能 (AI) 面试。

在这篇关于人工智能面试问题的博客中，我将讨论您在面试中提出的最重要的人

工智能相关问题。所以，为了你的更好地理解我将此博客分为以下 3 个部分：

1. 人工智能基础面试题

2. 人工智能中级面试题

3. 人工智能场景面试题

人工智能基础面试题

Q1. 人工智能、机器学习和深度学习有什么区别？

人工智能

机器学习

深度学习

起源于 20 世纪 50 年代

起源于 20 世纪 60 年代

起源于 20 世纪 70 年代

AI 代表机器中的模拟智能

机器学习是让机器无需编

程即可做出决策的实践

DL 是使用人工神经网络

解决复杂问题的过程

人工智能是数据科学的一

个子集

机器学习是人工智能和数

据科学的一个子集

深度学习是机器学习、人

工智能和数据科学的子集

目标是制造能够像人类一

样思考的机器

旨在通过数据构建机器学

习，以便它们能够解决问

题

旨在构建自动发现特征检

测模式的神经网络

人工智能、机器学习、深度学习 – 人工智能面试问题

Q2。什么是人工智能？举一个日常使用人工智能的例子。

“人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，强调创造像人类一样工作和反应的智

能机器。” “机器模仿人类智能行为的能力。”

某歌搜索引擎

最流行的人工智能应用程序之一是某歌搜索引擎。如果您打开 Chrome 浏览器

并开始输入内容，Google 会立即提供建议供您选择。搜索引擎背后的逻辑是人

工智能。

AI 使用预测分析、NLP 和机器学习向您推荐相关搜索。这些推荐基于 Google

收集的有关您的数据，例如您的搜索历史记录、位置、年龄等。因此，Google

利用人工智能来预测您可能正在寻找的内容。

使用哪些编程语言？

人工智能 (AI) 开发涉及多种任务，从传统机器学习到深度学习和自然语言处理。

因此，人工智能开发中常用多种编程语言，每种语言都有自己的优势和特性。以

下是用于人工智能的一些主要编程语言：

1. Python：Python 是人工智能开发中使用最广泛的编程语言。它提供了庞大的库

和框架生态系统，例如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 和 Keras，非常适

合机器学习、深度学习和数据分析任务。Python 清晰简洁的语法以及广泛的社

区支持使其在 AI 社区中广受欢迎。

1. R：R 是人工智能和统计计算的另一种流行语言。它广泛用于数据分析、数据可

视化和机器学习任务。R 拥有大量专为统计建模和数据操作而设计的软件包，

使其成为统计学家和数据科学家的最爱。

1. Java：Java 是一种多功能语言，通常在人工智能中用于构建企业级应用程序并

将人工智能功能集成到现有系统中。Deeplearning4j 等库使 Java 开发人员能

够使用深度学习模型。

1. C++：C++ 是一种功能强大且高效的编程语言，通常用于需要高性能的人工智

能应用程序，例如计算机视觉和机器人技术。它通常用于 OpenCV 等专注于计

算机视觉任务的库中。

1. JavaScript ： JavaScript 在 Web 开发环境中广泛用于人工智能。随着

TensorFlow.js 和 Brain.js 等库的出现，JavaScript 开发人员现在可以直接在

浏览器或服务器端实现 AI 模型。

1. Lisp：Lisp，特别是 Common Lisp 和 Clojure 等变体，在人工智能发展中具

有历史意义。它是用于人工智能研究的早期语言之一，因为其语法灵活且富有表

现力，非常适合符号推理和操作。

1. Prolog：Prolog 是一种逻辑编程语言，常用于人工智能中的知识表示和基于规

则的推理任务，例如专家系统和专家系统。

1. Julia：Julia 是一种相对较新的语言，旨在弥合 Python 等高级动态语言和

C++ 等高性能语言之间的差距。由于其速度和易用性，它在人工智能研究和开

发中越来越受欢迎。

1. Swift：Swift 是 Apple 开发的编程语言，越来越多地用于 macOS 和 iOS 平

台上的 AI 应用程序。它特别适合开发人工智能驱动的移动应用程序。

这些编程语言在人工智能领域都有自己的优势和用例。语言的选择通常取决于具

体的人工智能任务、项目要求、现有专业知识和平台兼容性。Python 和 R 凭

借其广泛的库和框架，仍然是大多数人工智能开发的主要选择。

Q3。人工智能有哪些不同类型？

� 反应式机器人工智能：基于当前的行动，它无法使用以前的经验来形成当前的决

策并同时更新其记忆。

示例：深蓝

� 有限内存人工智能：用于自动驾驶汽车。他们不断检测周围车辆的移动并将其添

加到他们的记忆中。

� 心智理论人工智能：高级人工智能，能够理解现实世界中的情感、人和其他事物。

� 自我意识人工智能：具有类人意识和反应的人工智能。此类机器具有形成自我驱

动动作的能力。

� 狭义人工智能 (ANI)：通用人工智能，用于构建 Siri 等虚拟助手。

� 通用人工智能（AGI）：也称为强人工智能。一个例子是 Pillo 机器人，它可以

回答与健康相关的问题。

� 超人类人工智能（ASI）：人工智能拥有人类能做的一切甚至更多的能力。Alpha 2

就是一个例子，它是第一个人形 ASI 机器人。

Q5. 人工智能 (AI) 开发有哪些不同的平台？

人工智能 (AI) 开发是一个快速发展的领域，有多种平台和框架可供开发人员

使用，可以更轻松地构建人工智能驱动的应用程序。以下是一些最流行的人工

智能开发平台：

1. TensorFlow：TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，是一个广泛用于深度

学习任务的开源机器学习库。它提供了一个灵活的生态系统，用于构建和训练各

种人工智能模型，包括神经网络。

2. PyTorch：PyTorch 由 Facebook 的人工智能研究实验室 (FAIR) 开发，是一

个开源深度学习框架，在研究人员和开发人员中广受欢迎。它以其动态计算图和

易用性而闻名。

3. Scikit-learn：Scikit-learn 是传统机器学习算法的流行开源库。它提供了广泛的

工具，用于数据预处理、特征选择和模型训练，以完成分类、回归、聚类等任务。

4. Keras：Keras 是一个用 Python 编写的易于使用的高级神经网络 API。它充当

TensorFlow 和 Theano 等深度学习库的前端，允许用户快速构建和试验神经网

络模型。

5. Microsoft Azure ML：Azure ML 是 Microsoft 提供的基于云的平台，用于构

建、训练和部署机器学习模型。它提供一系列服务和工具来支持人工智能开发。

6. IBM Watson：IBM Watson 是 IBM 提供的一套人工智能服务和工具。它提供

自然语言处理、图像识别、语音转文本等服务，允许开发人员将人工智能功能集

成到他们的应用程序中。

7. Amazon AWS AI 服务：Amazon Web Services (AWS) 提供各种 AI 服务，包

括用于聊天机器人的 Amazon Lex、用于文本转语音的 Amazon Polly 以及用于

图像和视频分析的 Amazon Rekognition。

8. 某歌云人工智能平台：某歌云通过其人工智能平台提供一系列人工智能服务，包

括视觉、语言、对话和结构化数据的人工智能构建块。

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