深度學習作為人工智能領域的一個重要分支，已經(jīng)在各個領域展現(xiàn)出強大的應用能力。隨著深度學習技術的不斷發(fā)展和普及，對于掌握深度學習知識的人才需求也越來越大。因此，在求職或提升就業(yè)競爭力的過程中，深度學習面試題成為關鍵考察點之一。
面試題的設置旨在檢驗應聘者對深度學習基礎知識的掌握程度和實際應用能力，通過面試題可以了解應聘者的學習能力、解決問題的能力以及對于算法的理解深度。以下是一些常見的機器與深度學習面試題，希望能夠幫助到準備面試的求職者和對深度學習感興趣的同學們。
機器學習是一種通過讓計算機學習數(shù)據(jù)模式和規(guī)律來實現(xiàn)人工智能的方法。它致力于通過訓練程序來學習數(shù)據(jù)并根據(jù)學習的模式作出決策或預測。而深度學習則是機器學習的一個分支，它模擬人腦神經(jīng)元之間的連接來構建神經(jīng)網(wǎng)絡，通過多層次學習數(shù)據(jù)特征來實現(xiàn)學習和推斷功能。
激活函數(shù)在深度學習中起到了非常重要的作用，常用的激活函數(shù)包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。其中，ReLU函數(shù)在深度學習中被廣泛應用，由于其簡單性和效果好，成為許多神經(jīng)網(wǎng)絡模型的首選激活函數(shù)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種專門用于處理具有類似網(wǎng)格結構數(shù)據(jù)的深度學習模型。它在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大成功，通過卷積層、池化層等結構提取數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)對圖像等數(shù)據(jù)的高效分類和識別。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）具有記憶功能，能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)進行建模和處理。RNN適用于自然語言處理、時間序列分析等領域，能夠處理變長序列數(shù)據(jù)并保持數(shù)據(jù)之間的先后關系，如文本生成、語音識別等任務。
防止神經(jīng)網(wǎng)絡過擬合是深度學習中的重要問題之一。常用的方法包括正則化、Dropout、提前停止訓練等。這些方法能夠有效地減少神經(jīng)網(wǎng)絡模型在訓練集上的過擬合問題，提高模型的泛化能力。
深度學習中常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、隨機梯度下降（SGD）、Adam等。這些優(yōu)化算法在不同場景下有各自的優(yōu)勢和適用性，了解其原理和使用方法能夠幫助優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練效果。
評價深度學習模型的性能是模型訓練和優(yōu)化過程中的重要環(huán)節(jié)。常用的性能評估指標包括準確率、精準率、召回率、F1值等。根據(jù)具體任務的需求，選擇合適的評估指標進行性能評估和模型優(yōu)化。
深度學習是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，它可以通過學習輸入和輸出之間的關系來自主地進行模式識別和數(shù)據(jù)分析。要入門深度學習，你需要掌握線性代數(shù)、微積分、概率統(tǒng)計等數(shù)學知識，熟悉編程語言如Python、C++、MATLAB等，并了解常見的深度學習框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等。建議通過閱讀深度學習相關書籍和課程，參加在線或線下的講座和實踐，與其他從業(yè)者進行交流和合作來不斷提高自己的技能。
深度學習是一種主動的、探究式的、理解性的學習，關注學習者高階思維能力的發(fā)展，因此成為當前教學理論的研究熱點。但從實踐層面來看，很多中小學校對什么是深度學習、如何開展深度教學，還存在諸多模糊的甚至是錯誤的認識。本期專題從深度學習的本質(zhì)、理念、模式等方面，探討如何將深度學習貫穿到基礎教育體系中，供讀者參考。
從深度學習走向深度教學，一方面是教與學的一致性決定的，另一方面是當前中小學課堂教學普遍存在的局限性決定的。教與學的關系既不是對立關系，也不是對應關系，而是一種具有相融性的一體化關系，離開了教無所謂學，離開了學也無所謂教。學生真正意義上的深度學習需要建立在教師深度教導、引導的基礎之上。從本質(zhì)上看，教育學視野下的深度學習不同于人工智能視野下的深度學習，不是學生像機器一樣對人腦進行孤獨的模擬活動，而是學生在教師引導下，對知識進行的“層進式學習”和”沉浸式學習”?！皩舆M”是指對知識內(nèi)在結構的逐層深化的學習，“沉浸”是指對學習過程的深刻參與和學習投入。離開了教師的教學和引導，學生何以“沉浸”？因此，深度學習只有走向深度教學才更具有發(fā)展性的意義和價值。同時，我國新一輪基礎教育課程改革以來，課堂教學改革依然存在著諸多表層學習、表面學習和表演學習的局限性，“學習方式的轉(zhuǎn)變”往往演變成了教學形式的改變，諸如教與學在程序上的簡單翻轉(zhuǎn)和在時間上的粗暴分配。其所體現(xiàn)出來的知識觀、價值觀、教學觀、過程觀依然陳舊落后，以學科知識、學科能力、學科思想和學科經(jīng)驗的融合為核心的學科素養(yǎng)依然未能得到實質(zhì)性的滲透。
深度教學的“深度”是建立在完整而深刻地處理和理解知識的基礎之上的。艾根在深度學習的研究中，首次從知識論的角度，論述了深度學習的“深度”的涵義。他認為“學習深度”具有三個基本標準，即知識學習的充分廣度（Sufficient Breadth）、知識學習的充分深度（Sufficient Depth）和知識學習的充分關聯(lián)度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。這三個標準，也是深度學習的核心理念。
第一，知識學習的充分廣度。充分的廣度與知識產(chǎn)生的背景相關，與知 識對人生成的意義相關，與個體經(jīng)驗相關，也與學習者的學習情境相關。如果教學把知識從其賴以存在的背景、意義和經(jīng)驗中剝離出來，成為純粹的符號，便成為無意義的符號、無根基的概念知識。知識具有強烈的依存性，無論是自然科學的知識還是社會科學或人文學科的知識，都是特定的社會背景、文化背景、歷史背景及其特定的思維方式的產(chǎn)物。離開了知識的自然背景、社會背景、邏輯背景，前人創(chuàng)造的知識對后人而言幾乎不具有可理解性。隨著深度學習的興起，旨在以廣度促進理解的“無邊界學習”日益引起人們的重視?？梢姡R的充分廣度，其實是為理解提供多樣性的支架，為知識的意義達成創(chuàng)造了可能性和廣闊性基礎。
第二，知識學習的充分深度。知識的充分深度與知識所表達的內(nèi)在思想、認知方式和具體的思維邏輯相關，深度學習把通過知識理解來建立認識方式，提升思維品質(zhì)，特別是發(fā)展批判性思維作為核心目標。所以說，深度學習是一種反思性學習，是注重批判性思維品質(zhì)培養(yǎng)的學習，同時也是一種沉浸式、層進式的學習。深度學習強調(diào)學習過程是從符號理解、符號解碼到意義建構的認知過程，這一過程是逐層深化的。
第三，知識學習的充分關聯(lián)度。知識的充分關聯(lián)度，是指知識學習指向與多維度地理解知識的豐富內(nèi)涵及其與文化、想象、經(jīng)驗的內(nèi)在聯(lián)系。知識學習不是單一的符號學習，而是對知識所承載的文化精神的學習。同時，通過與學生的想象、情感的緊密聯(lián)系，達到對知識的意義建構。從廣度，到深度，再到關聯(lián)度，學生認知的過程是逐層深化的。所謂意義建構，即從公共知識到個人知識的建立過程，都需要建立在知識學習的深度和關聯(lián)度之上。
遷移學習和深度學習都是機器學習的重要分支，但它們在處理數(shù)據(jù)和問題時有所不同。
深度學習是一種機器學習方法，它通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡來自動學習特征，并從數(shù)據(jù)中預測結果。深度學習通常用于解決圖像分類、語音識別和自然語言處理等問題。它需要大量的數(shù)據(jù)來訓練模型，并且需要高性能的計算機來進行計算。深度遷移學習屬于深度學習，它利用了深度學習的思想，通過在已經(jīng)訓練好的模型上進行微調(diào)，來解決新的問題。深度遷移學習可以利用已經(jīng)訓練好的模型，以減少訓練所需的數(shù)據(jù)量和時間，并且可以在較低的計算成本下實現(xiàn)較高的準確率。
遷移學習是另一種機器學習方法，它通過相關的、類似的數(shù)據(jù)來訓練模型，以實現(xiàn)模型本身的泛化能力。遷移學習的主要目的是將學習到的知識從一個場景遷移到另一個場景。例如，在圖像識別中，從白天到晚上，從冬天到夏天，或者從識別中國人到識別外國人等，這些都屬于遷移學習的范疇。
總的來說，深度學習和遷移學習都是機器學習的重要分支，它們在處理數(shù)據(jù)和問題時有所不同。深度學習需要大量的數(shù)據(jù)和高性能的計算機，而遷移學習則更注重將學習到的知識從一個場景遷移到另一個場景。在實際應用中，這兩種方法可能會結合使用，以實現(xiàn)更高效的解決問題。機器學習是一種人工智能的分支領域，它研究如何使計算機能夠通過數(shù)據(jù)學習和改進性能，而無需明確地編程指令。機器學習的目標是通過訓練算法來構建模型，使其能夠從數(shù)據(jù)中自動學習并做出預測或做出決策。
機器學習算法可以根據(jù)其學習方式分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習三種主要類型。
- 監(jiān)督學習：通過給算法提供標記好的訓練數(shù)據(jù)集，讓算法學習輸入和輸出之間的映射關系。常見的監(jiān)督學習任務包括分類和回歸。
- 無監(jiān)督學習：在無監(jiān)督學習中，算法只能從輸入數(shù)據(jù)中學習，而沒有給定的輸出標簽。無監(jiān)督學習的目標通常是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、結構或關聯(lián)。
- 強化學習：強化學習是通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)的行為策略。在強化學習中，算法通過嘗試不同的行動并根據(jù)環(huán)境給出的獎勵或懲罰來學習如何做出最佳決策。
機器學習在各個領域都有廣泛的應用，例如圖像和語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、金融預測等。通過機器學習，計算機可以從大量的數(shù)據(jù)中學習，并根據(jù)學習到的知識做出智能的決策和預測。
深度學習是機器學習的一個子集，指人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習大量數(shù)據(jù)，使機器更接近于最初的目標——人工智能。
深度學習的本質(zhì)是個體能夠?qū)⑵湓谝粋€情境中所學運用于新情境的過程(即“遷移”)，所對應的素養(yǎng)劃分為三個領域：認知領域、人際領域和自我領域。
深度學習就是轉(zhuǎn)知成智、轉(zhuǎn)識成慧、化凡成圣，解決問題層次逐級提高的學習，從當前外控到內(nèi)驅(qū)力驅(qū)動的轉(zhuǎn)型學習，從當前同質(zhì)化整齊劃一的學習向個性化選擇性學習變革的學習1
深度學習（deep learing）是機械學習的分支，是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。至今已有數(shù)種深度學習架構，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和深度置信網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領域并獲取了極好的效果。另外。“深度學習”已成為類似術語，或者說是神經(jīng)網(wǎng)絡的品牌重塑。
孫劍的第一個深度學習博士
跟曠視研究院院長孫劍的經(jīng)歷一樣，張祥雨也是一名“土生土長”的西安交大人，從本科到博士都在西安交大就讀，在大三那年（2011年），張祥雨拿下了美國大學生數(shù)學建模競賽（MCM）特等獎提名獎（Finalist），當時創(chuàng)下西安交大參加該項競賽以來歷史最好成績。
憑借這次獲獎經(jīng)歷，張祥雨獲得了后來到微軟亞洲研究院實習的資格。
獲得實習資格的有三人，但最終只有一個人能留下。當時還在微軟亞洲研究院擔任首席研究員的孫劍給這三人出了一道題：用一個月的時間，將人臉檢測的速度提升十倍。
深度學習和深度強化學習都是機器學習的分支，但是它們的應用場景和解決問題的方式不同。
深度學習是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡來進行特征學習和模式識別的方法，它通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的自動化抽象和高效表示，從而達到對數(shù)據(jù)進行分類、識別、回歸等任務的目的。深度學習在視覺、語音、自然語言處理等領域有廣泛應用。
深度強化學習是一種基于強化學習的方法，它將深度學習和強化學習相結合，通過建立智能體和環(huán)境的交互模型，讓智能體通過與環(huán)境的反復交互不斷學習并優(yōu)化策略，從而實現(xiàn)最優(yōu)化的行為選擇。深度強化學習在游戲、機器人控制、自動駕駛等領域有廣泛應用。
因此，深度學習和深度強化學習有著不同的應用場景和解決問題的方式。
bert屬于深度學習，用到了12層transformer神經(jīng)網(wǎng)絡，參數(shù)上億。
深度學習應用領域還是十分廣泛的，包括電商，智能制造，醫(yī)療，金融，安防，司法，游戲，環(huán)境等，而且現(xiàn)在這方面的人才缺口較大，如果能學好深度學習，那么就業(yè)前景還是很好的。
