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2017秋招人工智能算法工程师面经|掘金技术征文

逛掘金的时候发现大部分面经都是开发岗位的,算法岗的面经较少。那我也在这里发一下我的面经吧~
本人是2017.08.21号内推批次面试网易人工智能工程师。(共三面)

一面(40分钟左右)

  1. 自我介绍。

    因为我面的是人工智能算法相关的,涉及语言类的问题几乎没有,面试官主要还是针对个人简历上的内容来问。

  2. 介绍下你研究的内容(主要是关于深度学习和强化学习的)

    我主要做了2个方向的研究。因为第二个研究内容还在尝试,所以只详细介绍了第一个。第二个介绍的稍微少一些。(这一部分讲的时间比较久,详细讲了网络模型中每一块的具体作用以及这样设计的原因。)

  3. 在你的研究中为什么会这样的解决问题的想法。

    主要是看论文,从中受到启发,然后和面试官详细讲解了这一类深度网络模型的缺点,从梯度,计算量(即训练时间,这里建议用参数量和浮点数运算次数来衡量训练时间,这样更能从本质上体现为何所需训练时间要多或者少)和神经网络对于数据的过滤。最后介绍这样的改进能够在一定程度上解决这些问题。

  4. 除了简历上的2个研究内容外,还做了哪些。

    这里主要看自己知识面的广度吧,不一定每个都要非常深入。这里我主要说了一些在我的研究内容中没有用到但是在深度学习领域和强化学习领域非常热门的内容。比如生成式对抗网络,分层强化学习,以及生成式对抗网络和AC框架的区别与联系等等。

  5. 为什么研究生要跨考计算机专业?(本科非计算机)

小结:面试官问的问题主要都是和你简历上写的相关的,然后你对你研究的内容了解要有足够的深度,还要对别的知识有一定的了解(知识面的广度)。全程面试官问的问题比较少,基本都是个人讲的比较多。
最后向面试官提问阶段,做算法的,我当时是向面试官问了一些和我研究相关的贵公司的产品应用有哪些。

二面 (半小时左右)

  1. 自我介绍、研究方向
  2. 问关于密集卷积网的相关内容(本人研究内容中有一部分和该内容相关)。
  3. 关于残差网和注意力机制的内容。
  4. 你觉得深度强化学习在游戏中最主要的应用是什么(网易游戏相关)

HR面 (30-40分钟)

1、 自我介绍
2、 兴趣爱好
3、 在做研究的过程中遇到的你觉得最大的困难是什么
4、 是否是独生子女
5、 未来想在哪个城市发展
6、 对自己的未来职业有什么规划
其他问题不太记得了。

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