Thời đại 4.0 đánh dấu bước chuyển mình mạnh mẽ của công nghệ và màn “chào sân” đầy ấn tượng của trí tuệ nhân tạo. Trước sức hút mạnh mẽ của AI, không ít bạn trẻ mạnh dạn lựa chọn con đường xu hướng nhưng cũng không kém phần thách thức này. Dưới đây là các câu hỏi khi phỏng vấn AI cơ bản được nhà tuyển dụng sử dụng nhiều trong các buổi phỏng vấn, bạn hãy tham khảo để có sự chuẩn bị tốt nhất.
Bạn đang đọc: Các câu hỏi khi phỏng vấn AI thường gặp và gợi ý cách trả lời
1. Trí tuệ nhân tạo AI được dùng để làm gì?
Đây có lẽ là một trong các câu hỏi khi phỏng vấn AI thường gặp nhất. Tuy không phải câu hỏi đánh đố nhưng nó lại có thể khiến một vài ứng viên rơi vào thế bí.
Có nhiều đáp án dành cho câu hỏi trí tuệ nhân tạo AI được dùng để làm gì, nhưng cách trả lời thông minh nhất là liệt kê toàn bộ những ứng dụng thực tế như phân tích dữ liệu, nhận dạng giọng nói, chatbots, mua sắm trực tuyến,… Bởi khi đó bạn có thể lồng ghép nhiều ví dụ minh họa và dễ dàng gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.
2. Đâu là những ngôn ngữ lập trình phổ biến trong trí tuệ nhân tạo AI?
Ngôn ngữ lập trình là một trong những câu hỏi mà mọi ứng viên tham gia phỏng vấn AI đều phải thuộc nằm lòng. 5 ngôn ngữ lập trình phổ biến trong trí tuệ nhân tạo hiện nay là Python, R, Lips, Java, Prolog. Bạn cũng có thể nêu thêm ứng dụng các ngôn ngữ này để chứng minh về tính phổ biến của chúng.
3. Sự khác biệt giữa Machine Learning và Deep Learning là gì?
Để trả lời câu hỏi này, trước tiên bạn cần phân biệt rạch ròi khái niệm Machine Learning và Deep Learning. Dưới góc độ khoa học, Machine Learning là ứng dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu hoặc dự đoán liên quan. Trong khi đó, Deep Learning là kỹ thuật hiện thực hóa toàn bộ dữ liệu thu thập được từ, Machine Learning. Từ định nghĩa, hãy tập trung vào đặc trưng riêng từng thuật ngữ, đồng thời lấy thêm ví dụ để phép so sánh thêm phần sinh động.
4. Nêu định nghĩa về phép thử Turing (Turing Test)
Turing Test là một dạng bài kiểm tra năng lực trí tuệ nhân tạo của máy tính. Trong phép thử Turing, máy tính sẽ thực hiện nhiều thuật toán để thử khả năng nhận diện của con người. Nếu không bị “phát hiện” là máy móc, chúng được coi là những siêu máy tính có “trí tuệ” siêu việt.
5. Q – Learning là gì?
Nhắc đến các câu hỏi khi phỏng vấn AI, chắc chắn không thể bỏ qua Q – Learning là gì. Đây thực chất là thuật toán Học tập củng cố đòi hỏi chủ thể học hỏi và tìm hiểu chính sách tối ưu từ kinh nghiệm và môi trường.
6. Hệ chuyên gia là gì?
Hệ chuyên gia là một trong những ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo với kiến thức tương tự như chuyên gia trong một lĩnh vực nhất định. Kiến thức Hệ chuyên gia hoàn toàn có thể thay thế cho con người xét trên tiêu chuẩn AI.
7. Hệ chuyên gia có những ưu điểm nổi bật nào?
Hệ chuyên gia có rất nhiều ưu điểm nổi bật, tiêu biểu nhất phải kể đến tính nhất quán cao, bộ nhớ tốt, hoạt động đa lĩnh vực, phản hồi nhanh và đánh giá vô cùng công bằng, chuẩn xác.
8. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) là gì?
BERT là một bài báo mới được xuất bản bởi các nhà nghiên cứu trực thuộc Google AI Language. Nó nhanh chóng tạo ra cơn sốt nhờ khả năng trình bày hàng loạt kết quả Machine Learning tiên tiến bằng nhiệm vụ NLP.
9. Thuật toán A* là gì?b
Thuật toán A* cũng là một trong các câu hỏi khi phỏng vấn AI vô cùng phổ biến. Cụ thể, A* là một thuật toán máy tính được sử dụng với nhiều mục đích khác nhau, nổi bật nhất phải kể đến là tính năng duyệt qua đồ thị để tìm đường tối ưu giữa các đỉnh khác nhau.
10. Nêu định nghĩa thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng
Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng hay còn được biết đến với tên gọi BFS là thuật toán được sử dụng để xác định và tìm kiếm cấu trúc cây hoặc đồ thị. Việc tính toán được xác định từ đỉnh hoặc gốc, dần dần tiến hành qua các đỉnh lân cận đến các đỉnh xung quanh. Toàn bộ thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng sử dụng cấu trúc dữ liệu FIFO nên nó có thể tìm ra đường đi tối ưu nhất so với các công thức tính toán thông thường.
11. Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu là gì?
Thuật toán tìm chiều sâu DFS là thuật toán tìm kiếm dựa trên ngăn xếp LIFO thông qua một phép đệ quy. Trong thuật toán này, các đỉnh được sắp xếp khác biệt hoàn toàn so với BFS do quá trình khởi tạo từ gốc và phát triển theo quãng đường xa nhất về mỗi nhánh.
Tìm hiểu thêm: Danh sách các trường đại học ở Hà Nội khối D cực chất lượng
12. Thuật toán tìm kiếm theo hai chiều là gì?
Tìm kiếm theo hai chiều là thuật toán diễn ra ở hai nút xuất phát, mục tiêu và chỉ dừng lại khi gặp được giao điểm chung. Thuật toán tìm kiếm không chỉ giúp giảm độ phức tạp của không gian lưu trữ mà còn tối ưu giúp chúng “gọn nhẹ” hơn rất nhiều.
13. Giải thích chi tiết về thuật toán cắt tỉa Alpha-Beta
Thuật toán cắt tỉa Alpha-Beta là thuật toán giảm số lượng các nút duyệt thuật toán Minimax trong cây tìm kiếm. Trên thực tế, Alpha-Beta thường được áp dụng tìm kiếm độ sâu “n” và một vài ứng dụng liên quan.
14. Liệt kê những ứng dụng quan trọng của logic mờ
Ứng dụng quan trọng của logic mờ được đánh giá là một trong các câu hỏi khi phỏng vấn AI được ưa thích nhất. Bởi nó chủ yếu thiên về lý thuyết thay vì tính ứng dụng như hầu hết các câu hỏi kể trên. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, logic mờ có rất nhiều ứng dụng khác nhau, nổi bật và phổ biến nhất phải kể đến:
- Ứng dụng nhận diện chính xác khuôn mặt, phục vụ cho tính năng bảo mật trên các thiết bị điện tử thông minh.
- Logic mờ được ứng dụng trong sản xuất hàng loạt thiết bị điện tử như điều hòa, máy giặt, máy hút bụi,…
- Kiểm soát, đảm bảo an toàn cho hệ thống tàu điện ngầm và máy bay không người lái.
- Nâng cao tính chính xác cho hệ thống dự báo thời tiết quốc gia.
- Thực hiện đánh giá rủi ro dự án, giao dịch chứng khoán, tài chính,…
- Hỗ trợ lên kế hoạch chẩn đoán và điều trị y tế trong các bệnh viện.
15. Logic vị từ bậc một là gì?
Logic vị từ bậc một là tập hợp các hệ thống các câu chính thức với mỗi câu được chia thành một cụm chủ ngữ, vị ngữ đầy đủ. Theo nguyên tắc, vị ngữ trong logic vị từ chủ đề cập đến một chủ ngữ và hoàn toàn có thể thay đổi hoặc tái định nghĩa theo thuộc tính gốc của chủ ngữ.
16. Kỹ thuật nổi bật trong Machine Learning là gì?
Ở câu hỏi này, bạn hãy trình bày sơ qua về khái niệm Machine Learning đã được chúng tôi đề cập phía bên trên. Sau định nghĩa, bạn sẽ liệt kê các kỹ thuật nổi bật nhất như Hồi quy, Phân lớp, Phân cụm, Học sâu,… Đừng quên trình bày thuộc tính của các kỹ thuật này để ghi thêm điểm chuyên môn.
17. Học sâu là gì?
Học sâu thực chất là tập hợp con của Machine Learning thường được sử dụng để tạo ra mạng nơ ron nhân tạo đa lớp có độ chính xác cao dựa trên các thống dữ liệu thu thập trước đó.
>>>>>Xem thêm: AWS trong CV là gì? Kinh nghiệm để sở hữu chứng chỉ AWS
18. Naive Bayes là gì?
Naive Bayes là một thuật toán tiêu biểu cho mô hình dự đoán dựa trên Định lý Bayes. Naive Bayes sở hữu tính năng đóng góp độc lập và bình đẳng với mọi kết quả.
19. Hệ thống gợi ý là gì?
Hệ thống gợi ý là hệ thống lọc thông tin được sử dụng để dự đoán, phân tích sở thích người dùng dựa trên biểu mẫu thiết lập sẵn khi người dùng truy cập vào hệ thống.
20. Hàm chi phí là gì?
Hàm chi phí là một hàm vô hướng có chức năng định lượng các hệ số lỗi của mạng nơ ron nhân tạo. Mạng càng thông minh, các hệ số lỗi sẽ càng thấp.
Hy vọng thông tin chia sẻ về các câu hỏi khi phỏng vấn AI trong bài viết này sẽ hữu ích với bạn. Đây là lĩnh vực khó và những câu hỏi được liệt kê trong bài viết chỉ là một phần rất nhỏ trong bộ câu hỏi phỏng vấn trí tuệ nhân tạo khổng lồ. Bạn hãy nghiên cứu, tham khảo thêm nhiều thông tin để có sự chuẩn bị tốt nhất cho vòng phỏng vấn.
