面试靠“眼缘”？这11条问题可以让你提升自己的AI核心竞争力！
作为曾经只存在于科幻小说和未来主义电影的人工智能，如今活跃在我们生活中的方方面面。从商业应用到日常生活，我们无时无刻都在与人工智能“打交道”。60%的大数据中心预测到2025年，人工智能和机器学习将“彻底”成为我们生活中的一部分。从运输、物流到医疗保健，从家庭维护到客户服务等行业都将充满AI的“身影”。
由于对人工智能需求的急剧增加，越来越多的企业正在加大对技术和技术专业人员的投资，以便能够从中受益。根据Tractica报告显示，企业对人工智能市场的投资将从2015年的202.5百万美元增加到2024年的111亿美元。这意味着，整个国际对人工智能领域的人才需求将呈不断上升的趋势。Indeed.com的数据显示，在美国，他们的平均年薪为110，000美元。高额的薪水、广泛的社会需求这无疑给那些渴望或正在从事该领域的人打了一针“强心剂”。
进入人工智能领域你要做好哪些准备
作为一名AI人，你的前途不可限量。然而，其他人也不是傻瓜。他们会加入这个行业，与你形成竞争。如何让你在众多求职人员中脱颖而出。作者认为，你应该储备大量的知识，并提前考虑可能问到的人工智能问题。
假如你被安排参加一次面试，你应该对他们的企业文化有所了解并弄清楚他们是如何使用人工智能创造价值的。这可以帮助你更好的准备人工智能的面试问题。当然，在此之前，你也要准备其他可能问到的人工智能面试问题。学会巧妙的表达自己独特的见解，比如说对人工智能的定义与应用。在本文，我们准备了以下11个问题，希望对你能有所帮助。
1.你认为人工智能该如何使用？
面对这种提问，你的回答最好有一定的前瞻性、可行性。（但最终的答案还是取决于你，因为面试官提问的目的就是想了解你对人工智能的看法和理解。）如果可能的话，你的话题最好向你面试公司对人工智能使用的领域靠拢。常见的领域有，合同分析、目标检测、导航分类、图像识别、预测维护、数据处理、任务自动化或数据驱动等等。
2.什么是智能代理，它们是如何在人工智能中使用的？
智能代理是指通过传感器了解正在发生的事情，然后利用执行器来执行特定任务或目标的自主实体。他们可以通过编程学习更好地完成他们（或难或易的）的任务。
3.TensorFlow是什么？它可以用来做什么？
TensorFlow是一个开源软件库，最初是由谷歌团队开发的，用于机器学习和神经网络研究。（它属于数据流编程。）TensorFlow使应用程序的构建更加人性化，比如说自然语言处理和语音识别。
4.机器学习是什么？它与人工智能有什么关系？
机器学习是人工智能的一个子集。其思想是机器通过“学习”更好的服务于人类，而不是让人类不断地输入参数。机器学习是人工智能的一个切实应用。
5.什么是神经网络，它和人工智能有着怎样的联系？
神经网络是一类机器学习算法。神经的神经元部分是计算部分，网络部分是神经元连接的部分。随着移动数据的增加，神经网络之间传递数据越发频繁，所得出的结果也越具有代表性。总的来说，网络是相互连接的，之间可以化繁为简，更好的处理复杂数据。
6.什么是深度学习，它与人工智能有何关系？
深度学习是机器学习的一个子集。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习指通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。在每一层上堆叠的用于深度学习的神经网络被称为深度神经网络。
7.为什么图像识别被称作人工智能的必备功能？
人类是视觉动物，人工智能是为了模仿人类的大脑而设计的。因此，对图像的识别和分类是人工智能的一个重要组成部分。图像识别也有助于机器学习，因为处理的图像越多，软件识别和处理这些图像的效果就越好。
8.什么是自动编程？
自动编程是“描述”程序应该做什么，然后让人工智能系统“编写”程序。
9.什么是贝叶斯网络，它与人工智能有何关系？
贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络。它在处理变量时会模仿人脑的机能。
10.什么是约束满足问题？
约束满足问题(CSP)是一组数学问题，其前提是必须满足多个约束条件。CSP对于人工智能有着举足轻重的作用，因为它们为分析和解决问题提供了新的角度。
11.什么是监督学习，什么是非监督学习？
监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。在有监督学习的情况下，“机器”一开始需要接受初始训练。相反，没有监督的学习意味着一台计算机无需经过最初的训练就可以学习。
如何在AI工作面试中拿到王牌？
人工智能部分地利用“如果 - 那么”的规则学习，所以如果你不确定你的AI教育是否应该在你开始找工作之前就应该达到的水平，那么就考虑一些AI的课程进行储备，为您做人工智能工程师的职业生涯做好准备。有了正确的课程，学习可以在你自己的时间完成，还会为你的AI面试提供大量的实践经验。比如，下面这个课程就可以为你的人工智能之旅提供一个很好的积淀。
本课程选择MATLAB、Python作为开发语言，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点，而且配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱，是进行图像处理必备的软件工具。现有的图像处理著作多是讲解图像处理中的经典理论与算法，鲜有解决实际问题的案例。在本课程中，老师将自己在多年的实践中积累的案例与学生分享，其中关于图像去雾、图像去噪、图像识别等方面的相关内容都紧跟图像研究热点，对于刚开始接触相关领域的研究者来说，是很好的入门教程。
课程目录
第1章：图像增强基础案例
课程引入——白金还是蓝黑？生物视觉模拟解密应用09:09
课程引入——抖音视觉特效模拟应用15:18
基于直方图优化的图像去雾技术19:44
基于形态学的权重自适应图像去噪07:21
第2章：图像分割基础案例
课程引入——自定义动画文本生成应用54:42
基于多尺度形态学提取眼前节组织09:25
基于K-means聚类算法的图像区域分割06:36
基于Hough变化的答题卡识别11:23
基于阈值分割的车牌定位识别10:24
第3章：视频处理基础案例
课程引入——大话西游牌匾制作08:20
视频处理基础工具15:29
搭建基础的视频处理框架46:17
基于模型的人脸识别基础以及网络图片爬虫15:46
基于CNN的影视明星人脸检测与识别应用13:54
基于OpenCV的人脸检测应用06:43
第4章：医学影像应用案例
课程引入——某鸡蛋生产线定位及统计19:36
基于分水岭分割进行肺癌诊断16:11
基于最小误差法的胸片分割11:13
基于区域生长的肝脏影像分割系统11:51
指纹强化分割应用01:27
第5章：模式识别应用案例
课程引入——腾讯二维码解析16:20
基于主成分分析的人脸二维码识别33:52
基于知识库的手写体数字识别14:47
基于特征匹配的英文印刷字符识别28:15
基于不变矩的数字验证码识别16:15
基于图像分割的英文单词提取03:04
第6章：图像融合应用案例
基于Harris的图像拼接14:50
基于块匹配的全景图像拼接10:19
基于小波技术进行图像融合09:20
第7章：图像压缩应用案例
基于霍夫曼图像压缩重建16:40
基于主成分分析的图像压缩和重建10:53
基于小波的图像压缩技术01:38
第8章：图像特征应用案例
课程引入——模拟色盲检测的应用10:19
基于Hu不变矩的图像检索技术07:23
基于Harris的角点特征检测04:12
基于K聚类的彩色图像自动汇聚技术18:12
基于Sift特征点的人民币区域检测09:21
第9章：图像控制应用案例
课程引入——图像特效控制应用21:45
基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术17:04
基于小波变换的数字水印技术21:34
基于齿轮转动声音的故障诊断系统16:15
基于压缩感知的目标跟踪应用10:57
第10章：图像综合应用案例
课程引入——红色咖啡杯的跟踪22:53
基于Camshift的人脸跟踪应用12:02
基于Camshift的手部跟踪应用04:47
基于帧间差法进行视频目标检测20:09
路面裂缝检测识别系统设计14:05
基于AlexNet的迁移学习应用12:25
