前言，本文收集了一些人工智能面试的问题，希望对学习人工智能的小伙伴有些许帮助，废话不多说，我们直接进入正题。
问题1。简要解释人工智能？
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。此外，智慧将我们与世界上的一切区分开来。因为它有能力理解，应用知识。此外，提高在我们的进化中发挥重要作用的技能。我们可以将AI定义为计算机科学领域。此外，它们还涉及计算机的制作方式。正如他们为了执行归于人类的认知功能所做的那样。
Q.2。哪个领域的人工研究？
计算机科学认知科学工程伦理语言学逻辑数学自然科学哲学生理心理学统计
Q.3。人工智能背后的哲学是什么？
好像我们看到利用计算机系统的力量的力量，人类的好奇心使他想知道，“一台机器能像人类一样思考和行为吗？”因此，AI的目的是在机器中创造类似的智能。而且，我们发现并且在人类中看得很高。
Q.4。解释人工智能的目标？
要创建专家系统，它是系统表现出智能行为并为其用户提供建议的系统类型。2, 在机器中实现人类智能这是创建像人类一样理解，思考，学习和行为的系统的方式。
Q.5。什么有助于人工智能？
基本上，人工智能涉及以下学科，例如 -
计算机科学生物学心理学语言学数学和工程
问题6。人工智能的名称类型？
1，强大的人工智能
2， 人工智能弱
Q.7。解释人工智能的类型？
有两种类型的人工智能，例如：
1。强大的人工智能
基本上，它涉及人工创造真实情报。此外，强大的AI认为机器可以变得有感知力。
有两种类型的强AI：类人的AI在这个计算机程序中思考和理解人类的水平。非人类AI在这个计算机程序中开发了一种非人类的思维和推理方式。
2，人工智能弱
因此，它不相信在机器中创建人类级智能是可能的。虽然，可以开发AI技术来解决许多现实问题。
Q.8。为什么需要AI？
它的需要背后有一些原因。那么，让我们首先比较传统计算机程序与人类智能之间的差异。因为它确定了正常人具有相同的智力机制。此外，智力的差异与“定量的生化和生理条件”有关。传统上，我们使用计算来使用固定程序进行机械计算。此外，还有一些我们需要解决的复杂问题。
Q.9。什么是AI技术？
基本上，它的体积是巨大的，接下来是难以想象的。虽然，它不断变化。因为AI技术是一种组织方式。此外，我们有效地使用它 - 基本上，它应该由提供它的人感知。因为它应该很容易修改以纠正错误。而且，它在许多情况下应该是有用的。虽然它不完整或不准确。
Q.10。AI的应用是什么？
1。自然语言处理
基本上，可以与计算机进行交互。而且，他们只了解人类使用的自然语言。
2.赌博
在战略游戏中，AI扮演着至关重要的角色。如国际象棋，扑克，井字游戏等，作为应用程序提供集成机器，软件来传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。
3。语音识别
基本上，系统能够听到语言。以及人类与之交谈时的意义。
Q.11。提供人工智能的一些优势？
1.减少错误
在大多数情况下，我们使用人工智能。这有助于我们降低风险。此外，增加了以更高精度达到准确性的机会。
2,难以探索
在采矿业，我们使用人工智能和机器人科学。此外，其他燃料勘探过程。此外，我们使用复杂的机器探索海洋。因此，克服海洋限制。
3,每日申请
我们知道计算方法和学习在日常生活中已经司空见惯。金融机构和银行机构广泛使用人工智能。那就是组织和管理数据。此外，AI用于检测基于智能卡的系统中的欺诈用户。
Q.12。给人工智能一些缺点？
1。高成本它的创建需要巨大的成本，因为它们是非常复杂的机器。此外，维修和维护需要巨大的成本。
2, 没有复制的人类因为智力被认为是大自然的礼物。无论是否要复制人类智慧，一个道德论证仍在继续。
3。较小的工作因为我们知道机器比人类更好地完成常规和可重复的任务。而且，我们使用机器代替人类。为了提高企业的盈利能力。
4。缺乏个人关系我们不能过分依赖这些机器进行教育监督。这对学习者的伤害不仅仅是帮助。
Q.13。解释人工智能的例子和应用？
1。虚拟个人助理
基本上，处理我们必须收集大量数据。这是从各种来源收集来了解用户。此外，需要更有效地帮助他们组织和跟踪他们的信息。例如iOS，Android和Window mobile等各种平台。我们使用智能数字个人助理，如Siri，Google Now和Cortana。AI在这个应用程序中扮演着重要角色。如果您要求他们使用收集信息。此信息用于识别您的请求并提供结果。
2.智能汽车
有两个例子：谷歌的自动驾驶汽车项目和特斯拉的“自动驾驶仪”。也。自从第一个视频游戏的发明以来，人工智能被使用。
3。预测
我们将其称为预测分析的使用。其主要目的是潜在的隐私。此外，我们可以在很多方面使用。因为它还向您发送优惠券，为您提供折扣。这是您想要购买的产品靠近您的家。此外，我们可以将其称为有争议的人工智能使用。
4。欺诈识别
我们使用AI来检测欺诈。因为许多欺诈行为总是发生在银行。此外，计算机有大量欺诈性和非欺诈性购买样本。当他们要求查找交易属于某一类别的迹象时。
Q.14。人工智能职业的教育要求是什么？
各种级别的数学，包括概率，统计，代数，微积分，逻辑和算法。贝叶斯网络或图形建模，包括神经网络。物理，工程和机器人。计算机科学，编程语言和编码。认知科学理论。
Q.15。什么是人工智能职业领域？
在这方面的职业可以在各种环境中实现，包括：私营公司公共组织教育艺术医疗设施政府机构和军队。
Q.16。人工智能职业中的角色是什么？
软件分析师和开发者。电脑科学家和电脑工程师。算法专家。研究科学家和工程顾问。机械工程师和维修技师。制造业和电气工程师。使用机器人工具的外科技术人员。军事和航空电工使用飞行模拟器，无人机和武器。
Q.17人工智能的未来是什么？
人工智能在公司之后互相使用，以获得其益处。而且，在我们的日常生活中达到人工智能的事实。而且，以极快的速度。在这些信息的基础上，出现了一个新问题：人工智能是否有可能超越人类的表现？如果是，那么它是否会发生，需要多少钱？只有当人工智能能够比人类更好地完成工作时。
问题18。根据调查结果，AI是什么？
预计机器在翻译语言时会比人类更好;
在零售业工作，到2060年可以完全超越人类。
因此，MI研究人员认为，AI将在未来40年的时间框架内变得比人类更好。
为了更智能地建立AI，公司已经收购了大约34家AI创业公司。这些公司正在加强他们在人工智能领域的领先地位。
在生活的每个领域，人工智能都存在。我们使用AI将大数据组织成不同的模式和结构。此外，模式有助于神经网络，机器学习和数据分析。
从80年代到现在，人工智能现在已成为我们日常生活的一部分，很难相信。而且，它变得越来越聪明，每天都被接受。此外，还有很多商业机会。
Q.19。确保业务与人工智能革命相关的步骤是什么？
1。关注脉搏可能时间正在进行，你的企业利用AI的价值是不对的。虽然，并不意味着你应该像其他人一样停止使用人工智能。只有阅读IT期刊交易才是一个好的起点。而是开始关注企业如何利用人工智能。
2, 创新者的背驮式为了实现人工智能，行业中有如此多的资源可以帮助您。例如，谷歌开发了一种机器学习系统TensorFlow。这已经作为开源软件发布了。
3。头脑风暴与您的团队的潜在用途如果您愿意，团队必须在业务领域鼓励，可以部署AI。数据量大，效率低的流程可能会带来好处。而且，找到这些存在的地方。
4。从小做起，专注于创造真正的价值仅仅为了向前迈进并非强制要求。相反，有必要关注目标并开始为其找到最佳解决方案。此外，意味着找到运行AI试点的具体过程。此外，看看它是如何进行的，从那里学习和构建。
5 准备好之前，为了最大化AI的价值，它确保您当前的流程。即以最好的方式工作。
Q.20。什么是人工智能的工作？
计算哲学家：确保人类统一的伦理学被嵌入到AI算法中机器人个性设计师机器人服从训练师自动驾驶汽车基础设施设计师：计算机读取的新道路和交通标志算法培训师包括越来越多的所谓“点击工作者”。例如，帮助算法学会识别图像或分析情绪。
问题21。给AI一些最好的书？
1。人工智能（第3版） -
帕特里克亨利温斯顿写过这本书。因为它是AI的介绍。此外，本书最适合非程序员。因为他们可以很容易地理解解释和概念。此外，涵盖了高级AI主题，但尚未得到深入解释。此外，它教导使用各种现实生活示例构建智能系统。
2, 人工智能：现代方法 -
如果你选择Norvig的课程来理解他的教学风格。因此，你会渴望它！Stuart Russell和Peter Norvig写了这本书。这是人工智能新手的最佳书籍。此外，还涵盖了从搜索算法，使用逻辑到更高级主题的主题。此外，让这本书成为人工智能的首选
3。人工智能 -
杰夫希顿写过这本书。本书将有助于理解基本的人工智能算法。例如维度，距离度量，聚类和线性回归。有趣的例子和案例被用来解释这些算法。虽然，要理解这本书，你需要掌握好数学知识。否则，您将需要更多时间来学习方程式。
4。人工智能规划的范例 -
另一个是Peter Norvig！本书将帮助您了解构建主要AI系统的高级常见lisp技术。这完全是关于实践方面的。此外，它还教导读者构建和调试强大的实用程序的方法。此外，它更好地理解了优秀的编程风格和基本的AI概念。此外，如果你认真对待职业，这本书最适合你。
Q.22。什么是单代理寻路问题？
有不同类型的游戏。例如3X3八瓦，4X4十五瓦拼图是单代理路径查找挑战。因为它们由具有空白瓦片的瓦片矩阵组成。因此，通过将瓷砖垂直或水平滑动到空白区域来布置瓷砖。此外，旨在实现一些目标。
Q.23。名称搜索算法技术？
1。问题空间基本上，它是搜索发生的环境。（一组状态和一组运算符来改变这些状态）
2, 问题实例这是初始状态+目标状态的结果。
3。问题空间图我们用它来表示问题状态。此外，我们使用节点来显示状态。
4。问题的深度我们可以定义最短路径的长度。
Q.24。什么蛮力搜索策略？
此策略不需要任何特定于域的知识。因此，它是如此简单的策略。因此，它可以非常平稳和精细地处理少量可能的状态。
蛮力算法的要求
1。状态描述
2,一组有效的运算符
3。初始状态
4。目标状态描述
Q25。什么是广度优先搜索算法？
基本上，我们必须开始搜索根节点。并首先继续通过相邻节点。此外，向下一级节点移动。此外，在找到解决方案之前，一次生成一棵树。由于这种搜索可以使用FIFO队列数据结构来实现。此方法提供了解决方案的最短路径。FIFO（先进先出）。如果分支因子（给定节点的子节点的平均数）=b且深度=d，则级别d=bd的节点数。在最坏情况下创建的节点总数是b + b2 + b3 + ... + bd。
Q26。什么是深度优先搜索算法？
它基于LIFO的概念。因为它代表Last In First Out。此外，使用LIFO堆栈数据结构进行递归实现。因此，它用于创建与广度优先方法相同的节点集，仅以不同的顺序。由于路径已存储在从根节点到叶节点的每次迭代中。因此，存储节点是线性的，具有空间要求。分支因子b和深度为m，存储空间为bm。
Q.27什么是双向搜索算法？
基本上，开始从初始状态向前搜索，从目标状态向后搜索。直到两者相遇才能确定一个共同的状态。此外，初始状态路径与目标状态反向路径连接。每次搜索仅完成总路径的一半。
Q28。什么是统一成本搜索算法？
基本上，它在增加节点路径的成本时执行排序。此外，始终扩展最低成本节点。虽然，如果每次转换具有相同的成本，它与广度优先搜索相同。它以不断增加的成本顺序探索路径。
Q.29。什么是迭代深度深度优先搜索算法？
要执行此搜索，我们需要按照步骤操作。当它执行DFS从级别1开始时，启动然后执行完全深度优先搜索到级别2.此外，我们必须继续搜索过程直到找到解决方案。我们必须生成节点，直到创建单个节点。此外，它只保存一堆节点。一旦他在深度d处找到解，则算法结束，在深度d处创建的节点的数量是bd并且在深度d-1处是bd-1。
Q30。什么是缺点统一成本搜索算法？
可能有多个长路径，成本≤C*。
统一成本搜索必须全部探索。
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