前言，本文收集了一些人工智慧面試的問題，希望對學習人工智慧的小夥伴有些許幫助，廢話不多說，我們直接進入正題。

　　問題1。簡要解釋人工智慧？

　　根據人工智慧之父約翰麥卡錫的說法，它是“製造智慧機器的科學與工程，特別是智慧計算機程式”。此外，智慧將我們與世界上的一切區分開來。因為它有能力理解，應用知識。此外，提高在我們的進化中發揮重要作用的技能。我們可以將AI定義為電腦科學領域。此外，它們還涉及計算機的製作方式。正如他們為了執行歸於人類的認知功能所做的那樣。

　　Q.2。哪個領域的人工研究？

　　電腦科學認知科學工程倫理語言學邏輯數學自然科學哲學生理心理學統計

　　Q.3。人工智慧背後的哲學是什麼？

　　好像我們看到利用計算機系統的力量的力量，人類的好奇心使他想知道，“一臺機器能像人類一樣思考和行為嗎？”因此，AI的目的是在機器中創造類似的智慧。而且，我們發現並且在人類中看得很高。

　　Q.4。解釋人工智慧的目標？

　　要建立專家系統，它是系統表現出智慧行為併為其使用者提供建議的系統型別。2, 在機器中實現人類智慧這是建立像人類一樣理解，思考，學習和行為的系統的方式。

　　Q.5。什麼有助於人工智慧？

　　基本上，人工智慧涉及以下學科，例如 -

　　電腦科學生物學心理學語言學數學和工程

　　問題6。人工智慧的名稱型別？

　　1，強大的人工智慧

　　2， 人工智慧弱

　　Q.7。解釋人工智慧的型別？

　　有兩種型別的人工智慧，例如：

　　1。強大的人工智慧

　　基本上，它涉及人工創造真實情報。此外，強大的AI認為機器可以變得有感知力。

　　有兩種型別的強AI：類人的AI在這個計算機程式中思考和理解人類的水平。非人類AI在這個計算機程式中開發了一種非人類的思維和推理方式。

　　2，人工智慧弱

　　因此，它不相信在機器中建立人類級智慧是可能的。雖然，可以開發AI技術來解決許多現實問題。

　　Q.8。為什麼需要AI？

　　它的需要背後有一些原因。那麼，讓我們首先比較傳統計算機程式與人類智慧之間的差異。因為它確定了正常人具有相同的智力機制。此外，智力的差異與“定量的生化和生理條件”有關。傳統上，我們使用計算來使用固定程式進行機械計算。此外，還有一些我們需要解決的複雜問題。

　　Q.9。什麼是AI技術？

　　基本上，它的體積是巨大的，接下來是難以想象的。雖然，它不斷變化。因為AI技術是一種組織方式。此外，我們有效地使用它 - 基本上，它應該由提供它的人感知。因為它應該很容易修改以糾正錯誤。而且，它在許多情況下應該是有用的。雖然它不完整或不準確。

　　Q.10。AI的應用是什麼？

　　1。自然語言處理

　　基本上，可以與計算機進行互動。而且，他們只瞭解人類使用的自然語言。

　　2.賭博

　　在戰略遊戲中，AI扮演著至關重要的角色。如國際象棋，撲克，井字遊戲等，作為應用程式提供整合機器，軟體來傳授推理和建議。它們為使用者提供解釋和建議。

　　3。語音識別

　　基本上，系統能夠聽到語言。以及人類與之交談時的意義。

　　Q.11。提供人工智慧的一些優勢？

　　1.減少錯誤

　　在大多數情況下，我們使用人工智慧。這有助於我們降低風險。此外，增加了以更高精度達到準確性的機會。

　　2,難以探索

　　在採礦業，我們使用人工智慧和機器人科學。此外，其他燃料勘探過程。此外，我們使用複雜的機器探索海洋。因此，克服海洋限制。

　　3,每日申請

　　我們知道計算方法和學習在日常生活中已經司空見慣。金融機構和銀行機構廣泛使用人工智慧。那就是組織和管理資料。此外，AI用於檢測基於智慧卡的系統中的欺詐使用者。

　　Q.12。給人工智慧一些缺點？

　　1。高成本它的建立需要巨大的成本，因為它們是非常複雜的機器。此外，維修和維護需要巨大的成本。

　　2, 沒有複製的人類因為智力被認為是大自然的禮物。無論是否要複製人類智慧，一個道德論證仍在繼續。

　　3。較小的工作因為我們知道機器比人類更好地完成常規和可重複的任務。而且，我們使用機器代替人類。為了提高企業的盈利能力。

　　4。缺乏個人關係我們不能過分依賴這些機器進行教育監督。這對學習者的傷害不僅僅是幫助。

　　Q.13。解釋人工智慧的例子和應用？

　　1。虛擬個人助理

　　基本上，處理我們必須收集大量資料。這是從各種來源收集來了解使用者。此外，需要更有效地幫助他們組織和跟蹤他們的資訊。例如iOS，Android和Window mobile等各種平臺。我們使用智慧數字個人助理，如Siri，Google Now和Cortana。AI在這個應用程式中扮演著重要角色。如果您要求他們使用收集資訊。此資訊用於識別您的請求並提供結果。

　　2.智慧汽車

　　有兩個例子：谷歌的自動駕駛汽車專案和特斯拉的“自動駕駛儀”。也。自從第一個視訊遊戲的發明以來，人工智慧被使用。

　　3。預測

　　我們將其稱為預測分析的使用。其主要目的是潛在的隱私。此外，我們可以在很多方面使用。因為它還向您傳送優惠券，為您提供折扣。這是您想要購買的產品靠近您的家。此外，我們可以將其稱為有爭議的人工智慧使用。

　　4。欺詐識別

　　我們使用AI來檢測欺詐。因為許多欺詐行為總是發生在銀行。此外，計算機有大量欺詐性和非欺詐性購買樣本。當他們要求查詢交易屬於某一類別的跡象時。

　　Q.14。人工智慧職業的教育要求是什麼？

　　各種級別的數學，包括概率，統計，代數，微積分，邏輯和演算法。貝葉斯網路或圖形建模，包括神經網路。物理，工程和機器人。電腦科學，程式語言和編碼。認知科學理論。

　　Q.15。什麼是人工智慧職業領域？

　　在這方面的職業可以在各種環境中實現，包括：私營公司公共組織教育藝術醫療設施政府機構和軍隊。

　　Q.16。人工智慧職業中的角色是什麼？

　　軟體分析師和開發者。電腦科學家和電腦工程師。演算法專家。研究科學家和工程顧問。機械工程師和維修技師。製造業和電氣工程師。使用機器人工具的外科技術人員。軍事和航空電工使用飛行模擬器，無人機和武器。

　　Q.17人工智慧的未來是什麼？

　　人工智慧在公司之後互相使用，以獲得其益處。而且，在我們的日常生活中達到人工智慧的事實。而且，以極快的速度。在這些資訊的基礎上，出現了一個新問題：人工智慧是否有可能超越人類的表現？如果是，那麼它是否會發生，需要多少錢？只有當人工智慧能夠比人類更好地完成工作時。

　　問題18。根據調查結果，AI是什麼？

　　預計機器在翻譯語言時會比人類更好;

　　在零售業工作，到2060年可以完全超越人類。

　　因此，MI研究人員認為，AI將在未來40年的時間框架內變得比人類更好。

　　為了更智慧地建立AI，公司已經收購了大約34家AI創業公司。這些公司正在加強他們在人工智慧領域的領先地位。

　　在生活的每個領域，人工智慧都存在。我們使用AI將大資料組織成不同的模式和結構。此外，模式有助於神經網路，機器學習和資料分析。

　　從80年代到現在，人工智慧現在已成為我們日常生活的一部分，很難相信。而且，它變得越來越聰明，每天都被接受。此外，還有很多商業機會。

　　Q.19。確保業務與人工智慧革命相關的步驟是什麼？

　　1。關注脈搏可能時間正在進行，你的企業利用AI的價值是不對的。雖然，並不意味著你應該像其他人一樣停止使用人工智慧。只有閱讀IT期刊交易才是一個好的起點。而是開始關注企業如何利用人工智慧。

　　2, 創新者的背馱式為了實現人工智慧，行業中有如此多的資源可以幫助您。例如，谷歌開發了一種機器學習系統TensorFlow。這已經作為開源軟體釋出了。

　　3。頭腦風暴與您的團隊的潛在用途如果您願意，團隊必須在業務領域鼓勵，可以部署AI。資料量大，效率低的流程可能會帶來好處。而且，找到這些存在的地方。

　　4。從小做起，專注於創造真正的價值僅僅為了向前邁進並非強制要求。相反，有必要關注目標並開始為其找到最佳解決方案。此外，意味著找到執行AI試點的具體過程。此外，看看它是如何進行的，從那裡學習和構建。

　　5 準備好之前，為了最大化AI的價值，它確保您當前的流程。即以最好的方式工作。

　　Q.20。什麼是人工智慧的工作？

　　計算哲學家：確保人類統一的倫理學被嵌入到AI演算法中機器人個性設計師機器人服從訓練師自動駕駛汽車基礎設施設計師：計算機讀取的新道路和交通標誌演算法培訓師包括越來越多的所謂“點選工作者”。例如，幫助演算法學會識別影象或分析情緒。

　　問題21。給AI一些最好的書？

　　1。人工智慧（第3版） -

　　帕特里克亨利溫斯頓寫過這本書。因為它是AI的介紹。此外，本書最適合非程式設計師。因為他們可以很容易地理解解釋和概念。此外，涵蓋了高階AI主題，但尚未得到深入解釋。此外，它教導使用各種現實生活示例構建智慧系統。

　　2, 人工智慧：現代方法 -

　　如果你選擇Norvig的課程來理解他的教學風格。因此，你會渴望它！Stuart Russell和Peter Norvig寫了這本書。這是人工智慧新手的最佳書籍。此外，還涵蓋了從搜尋演算法，使用邏輯到更高階主題的主題。此外，讓這本書成為人工智慧的首選

　　3。人工智慧 -

　　傑夫希頓寫過這本書。本書將有助於理解基本的人工智慧演算法。例如維度，距離度量，聚類和線性迴歸。有趣的例子和案例被用來解釋這些演算法。雖然，要理解這本書，你需要掌握好數學知識。否則，您將需要更多時間來學習方程式。

　　4。人工智慧規劃的範例 -

　　另一個是Peter Norvig！本書將幫助您瞭解構建主要AI系統的高階常見lisp技術。這完全是關於實踐方面的。此外，它還教導讀者構建和除錯強大的實用程式的方法。此外，它更好地理解了優秀的程式設計風格和基本的AI概念。此外，如果你認真對待職業，這本書最適合你。

　　Q.22。什麼是單代理尋路問題？

　　有不同型別的遊戲。例如3X3八瓦，4X4十五瓦拼圖是單代理路徑查詢挑戰。因為它們由具有空白瓦片的瓦片矩陣組成。因此，通過將瓷磚垂直或水平滑動到空白區域來佈置瓷磚。此外，旨在實現一些目標。

　　Q.23。名稱搜尋演算法技術？

　　1。問題空間基本上，它是搜尋發生的環境。（一組狀態和一組運算子來改變這些狀態）

　　2, 問題例項這是初始狀態+目標狀態的結果。

　　3。問題空間圖我們用它來表示問題狀態。此外，我們使用節點來顯示狀態。

　　4。問題的深度我們可以定義最短路徑的長度。

　　Q.24。什麼蠻力搜尋策略？

　　此策略不需要任何特定於域的知識。因此，它是如此簡單的策略。因此，它可以非常平穩和精細地處理少量可能的狀態。

　　蠻力演算法的要求

　　1。狀態描述

　　2,一組有效的運算子

　　3。初始狀態

　　4。目標狀態描述

　　Q25。什麼是廣度優先搜尋演算法？

　　基本上，我們必須開始搜尋根節點。並首先繼續通過相鄰節點。此外，向下一級節點移動。此外，在找到解決方案之前，一次生成一棵樹。由於這種搜尋可以使用FIFO佇列資料結構來實現。此方法提供瞭解決方案的最短路徑。FIFO（先進先出）。如果分支因子（給定節點的子節點的平均數）=b且深度=d，則級別d=bd的節點數。在最壞情況下建立的節點總數是b + b2 + b3 + ... + bd。

　　Q26。什麼是深度優先搜尋演算法？

　　它基於LIFO的概念。因為它代表Last In First Out。此外，使用LIFO堆疊資料結構進行遞迴實現。因此，它用於建立與廣度優先方法相同的節點集，僅以不同的順序。由於路徑已儲存在從根節點到葉節點的每次迭代中。因此，儲存節點是線性的，具有空間要求。分支因子b和深度為m，儲存空間為bm。

　　Q.27什麼是雙向搜尋演算法？

　　基本上，開始從初始狀態向前搜尋，從目標狀態向後搜尋。直到兩者相遇才能確定一個共同的狀態。此外，初始狀態路徑與目標狀態反向路徑連線。每次搜尋僅完成總路徑的一半。

　　Q28。什麼是統一成本搜尋演算法？

　　基本上，它在增加節點路徑的成本時執行排序。此外，始終擴充套件最低成本節點。雖然，如果每次轉換具有相同的成本，它與廣度優先搜尋相同。它以不斷增加的成本順序探索路徑。

　　Q.29。什麼是迭代深度深度優先搜尋演算法？

　　要執行此搜尋，我們需要按照步驟操作。當它執行DFS從級別1開始時，啟動然後執行完全深度優先搜尋到級別2.此外，我們必須繼續搜尋過程直到找到解決方案。我們必須生成節點，直到建立單個節點。此外，它只儲存一堆節點。一旦他在深度d處找到解，則演算法結束，在深度d處建立的節點的數量是bd並且在深度d-1處是bd-1。

　　Q30。什麼是缺點統一成本搜尋演算法？

　　可能有多個長路徑，成本≤C*。

　　統一成本搜尋必須全部探索。

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