【干货大礼包】AI产品面试高频30题答案及13个算法模型精讲

2023-08-28 00:01:17 来源:程序员客栈

这是求职产品经理系列的第180篇文章


【资料图】

哈喽大家好,最近一直很多人找我要的两个干货资料:《起薪4万,AI产品经理模型基本功-13个经典模型》以及《AI产品经理求职高频30题以及答案解析》耗时1个月终于整理完成了!

说明:

1)两个文档总字数4.98万,不管是模型基本功还是每个问题的答案都尽可能详尽;

2)重点给大家深度讲解了机器学习、深度学习、AIGC三个大方向的13个经典模型

3)每个模型从实现原理、应用场景、优缺点三个产品经理必懂的维度深度讲解,结合应用案例更易于大家理解

4)从百度、腾讯、字节、商汤、科大讯飞等面试精选AI面试高频面试30题,后续会继续补充

5)高频面试的每一个问题都给出了回答思路、回答框架以及参考答案,帮助大家提高面试准备效率

6)本内容为PDF格式文档,大家可以随到随学

详细的目录如下,需要的小伙伴可以详细看一下~

第一章:机器学习和深度学习的关系

第二章:机器学习7大经典算法

算法一:K近邻算法【分类算法】

1.1KNN 算法的实现原理

1.2 KNN应用场景举例:预测候选人能不能拿到Offer

1.3 KNN 算法优缺点

算法二:线性回归【回归算法】

2.1 线性回归算法的实现原理

2.2 线性回归算法的应用场景:广告投放

2.3 线性回归算法的优缺点

算法三:逻辑回归【分类算法】

3.1 逻辑回归算法的原理

3.2 逻辑回归算法的应用

3.3 逻辑回归算法的优缺点

算法四:朴素贝叶斯【分类算法】

4.1 朴素贝叶斯算法实现原理

4.2 朴素贝叶斯的应用案例:要不要购买延误险

4.3 朴素贝叶斯的优缺点

算法五:决策树与随机森林【分类算法】

5.1 决策树算法的实现原理

5.2 决策树的应用案例:预测用户违约

5.3 决策树的优缺点

5.4 随机森林:集体的力量

算法六:支持向量机【分类算法】

6.1SVM 算法的实现原理

6.2 SVM应用场景:预测股票市场的涨与跌?

6.3 SVM 算法优缺点

算法七:K-means 聚类算法【回归算法】

7.1K-means 算法实现原理

7.2 应用案例:K-means 算法对用户分层

7.3 K-means 聚类算法的优缺点

第三章:深度学习3大经典模型

一、神经网络

二、深度学习经典模型一:CNN算法(卷积神经网络)

2.1 CNN模型的实现原理

2.2 CNN模型的应用场景及缺点

三、深度学习经典模型二:RNN算法(循环神经网络)

3.1 RNN模型的实现原理

3.2 RNN模型的应用场景

四、深度学习经典模型三:GAN算法(生成式对抗网络)

4.1 GAN模型的实现原理

4.2 GAN模型的应用场景

五、深度学习的优缺点

第四章:AIGC的3大底层算法

一、Transformer模型

二、GPT系列模型

三、Diffusion模型

第五章:AI产品经理面试高频30题及答案解析

第一类:自我介绍

第二类:AI技术背景

2.1 什么是特征清洗、数据变换?

2.2 什么是过拟合和欠拟合?

2.3 什么是跨时间测试和回溯测试?

2.4 什么是训练集、验证集和测试集?

2.5你之前负责产品中使用的最核心的算法是什么?这种算法有哪些优缺点?

2.6对深度学习有哪些了解?深度学习的应用场景有哪些?

2.7 机器学习的三大类应用场景都是什么?

2.8 逻辑回归相比于线性回归,有什么区别?

2.9你能介绍一下KNN/朴素贝叶斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理吗?你熟悉哪几种深度学习和机器学习算法?都有哪些区别?

第三类:工作场景类

3.1 AI算法工程师说你的需求实现不了怎么办?

3.2 如果公司研发资源不足以实现你想要的功能,怎么办?

3.3 训练模型时,数据集都有哪些来源?找不到合适的数据集怎么办?

3.4 工作中,用什么样的方法清洗和整理数据?

3.5 你怎么评估一个模型的好坏?

第四类:AI产品经验

4.1 系统的介绍一下你负责的某某AI产品

4.2工作中做的最失败的事情/项目/遇到的最大困难是什么?

4.3 请说说你们产品的主要竞品是谁?

第五类:产品素养类

5.1 AI 产品经理和传统产品经理的区别是什么?

5.2 AI 产品经理的工作流程和工作职责是什么?

5.3 AI目前在B和C有哪些落地场景?

5.4 什么样的AI产品算是成功的产品?

5.5平时在哪些网站/渠道学习AI产品知识?

5.6你们的模型构建流程是怎么样的?

第六类:行业认知

6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行业?对于整个AI行业有哪些认知?

6.2 结合我们公司的业务场景,通过 AI 技术可以做哪些工作来提升用户体验?

第七类:其他问题

7.1 为什么想做AI产品?

7.2 你做AI产品有哪些优劣势?

7.3未来的职业规划是什么?

第八类:自由提问

随便截几张预览图片:

随便截图的示例一:KNN模型

随便截图的示例二:线性回归模型

随便截图的示例三:GPT训练过程

随便截图的示例四:高频面试题及答案

随便截图的示例五:高频面试题及答案

整理不易,耗时一整个月,所以咱们这个干货资料不是免费的,因为后面打算持续更新,所以价格梯度如下

1-10名:¥19.9

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