本人上海某西南高校研究生,专业方向跟人工智能没有任何关系(虽然老板总想扯上点关系),辅修了机器学习、深度学习等一些课程,当然没有项目实践,所以这是一场开始就知道结果的面试。

       
拜托一个朋友进行的内推,本来是想内推C/C++开发的,朋友说:“你这项目经历也没有C/C++相关的,只有一个强化学习相关的,要不换个职位试试(虽然只有一个很low的Q-learning相关的项目)。”抱着试一试的心态同意了,然后就有了这一场尴尬又不失礼貌的面试一轮游了,哈哈哈~。

     
 上午11点半接到的面试电话,但由于当时正在调试硬件,所以约了下午4点面试(后来想了下,有点仓促),我基本没准备,只来得及找个安静的地方接电话,就开始了我的电话面试。

        面试官第一件事就是进行自我介绍(提前准备了下),就这么过去了,很诚恳的说明了一下自己并没有什么机器学习的实践经历,也不知道这样子好不好。

       
接下来就让介绍了一下实验室的研究内容,这段聊了很长,因为研究内容偏物理,所以面试官好像也有点云里雾里,主要问了下自己负责的部分,由于这个项目是自己全权负责的,感觉说的还好,面试官感觉也还好。但是接下来就不怎么美好了,因为我说了一句:
我不了解图像处理。然后接下来就是一场尴尬的聊天了,我只能感谢面试官的素养,没有直接结束面试,只是说了一句:我们这就是做图像处理的。

     
 接下来问了一下:Q-learning、SVM(中文名,支持向量的意思:离最优分类平面最近的离散点,也可以称为向量,也就是说分界面是靠这些向量确定的,他们支撑着分类面。详见:
https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837
<https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837>
)、CNN中卷积层的作用(分离特征)以及为什么图像处理比较常用卷积神经网络(因为图像的特征是离散的,区域化的)。

PS:SVM、CNN被问到的频率特别高!

       最后问了面试官一个问题:他们需要什么样的人。

     
 面试官的回答是:1、动手能力;2、学习能力;3、机器学习基础(特别是图像处理方面的知识)。也很直接的告诉我,我的第三部分非常缺乏。总而言之,虽然是一轮游,但是也在预料之中吧,也很清楚自己缺乏的是什么了。好好准备,秋招再见。

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