今天给大家推荐一个非常全面的 AI 面试笔记集锦,包含 2018、2019 年的校招、春招、秋招。内容涉及自然语言处理(NLP)、深度学习(Deep Learning)、机器学习(Machine Learning)、C、C++、Python、面试笔记等。

首先放上该面试笔记的在线地址:

​https:///DarLiner/Algorithm_Interview_Notes-Chinese​

这份 GitHub 面试笔记集锦的路线图为:

应有尽有!这可能是最全的 AI 面试笔记了_github

从内容上来说,总共分成 8 大模块,分别是:机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数学、算法、编程语言、笔试面经。

下面分别详细介绍!

1. 机器学习

机器学习部分主要涉及:机器学习基础、机器学习实践、机器学习算法、集成学习四大模块。

例如理论部分将会介绍机器学习中常见的数学理论知识,比如偏差和方差的关系、区别。

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机器学习实践以实践为主,介绍机器学习一些调优技巧,以及如何构建一个完整的机器学习项目等。

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2. 深度学习

深度学习部分主要涉及:深度学习基础、深度学习实践、CNN、RNN、优化算法、序列建模等模块。

理论部分介绍深度学习常用的知识点,例如激活函数、防止过拟合的方法等等。

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3. 笔试面经

笔试面经部分主要涉及各大长的笔试题,包括:百度、腾讯、字节跳动、快手、爱奇艺等等。

应有尽有!这可能是最全的 AI 面试笔记了_github_05

笔试面经,回答一个面试题的基本要点是:

  • 是什么
  • 为什么(动机)
  • 怎么做(原理)
  • 使用场景
  • 一些细节(如果使用过的话)

介绍了一份头条/字节跳动-深度学习/NLP 方向的面试经历:

应有尽有!这可能是最全的 AI 面试笔记了_github_06

关于这份面试笔记后面还有许多丰富的内容,建议读者自行在 GitHub 上获取,这里就不一一介绍了。

最后,再次放上该 AI 面试笔记的地址:

​https:///DarLiner/Algorithm_Interview_Notes-Chinese​

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备注:公众号菜单包含了整理了一本AI小抄非常适合在通勤路上用学习