Câu hỏi phỏng vấn Intern AI Engineer

Trong những năm gần đây, nhu cầu tuyển dụng và làm việc trong lĩnh vực AI tăng cao. Câu hỏi phỏng vấn AI Engineer là tài liệu quan trọng cho cả nhà tuyển dụng và ứng viên. Bài viết này, 1900 đưa ra một số câu hỏi cơ bản liên quan đến lĩnh vực. Các nhà tuyển dụng và ứng viên có thể tham khảo tùy vào mục đích của mình.

Các câu hỏi phỏng vấn chuyên môn

Câu 1: Nhược điểm lớn nhất của linear regession

Nhược điểm lớn nhất của linear regession là rất nhạy cảm với nhiễu

Câu 2: Relu có ưu điểm gì,thay = sigmoid có dc ko

Ưu điểm của Relu là giảm chi phí tính toán và hạn chế vanishing gradient. Về bản chất tính toán có thể thay sigmoid bằng gradient cả nhưng thực tế ta không nên làm điều này bởi vì ta biết đạo hàm của sigmoid nhỏ hơn 1 nên khi dùng sigmoid thì rất dễ xảy ra vanishing gradient
Tính thưa thớt (sparsity): Hàm ReLU chỉ active các neural khi giá trị của neural >0. Vì vậy nó sẽ tạo ra tính thưa thớt (chỉ một số neural được active) cho các neural so với hàm sigmoid. Tính thưa thớt tạo ra khả năng phân loại tốt hơn cho neural network.

Câu 3: Matrix giả nghịch đảo để làm gì

Matrix giả nghịch đảo dùng để tìm matrix nghịch đảo khi khi mà trận là không khả nghịch (điịnh thức =0) ,hoặc không vuông.

Câu 4: Làm sao tìm dc global minimum khi có nhiều local minimum.

Muốn tìm global minimun khi có nhiều local thì phải thêm tính năng vượt qua local minimun cho giải thuật train. Ví dụ như dung momentum để vượt qua local minimun là một cách. Thêm vào đó, tTa ko cố gắng tìm ra global minium vì rất chi phí tính toán rất lớn, mà cố gắng tìm local minium nào gần nhất global mà ta có thể chấp nhận dc thôi.

Câu 5: Kiểm định chi square dùng để làm gì,nguồn gốc của phân phối chi square

Trong ML người ta dùng chi-square để chọn feature quan trọng trên dataset.
Phân phối chi square nó bắt nguồn từ phân phối Z. Nó bằng tổng bình phương của k phân phối z( k là bậc tự do).

Câu 6: P value là gì, giá trị bao nhiêu là tốt(cho con số cụ thể)

Trị số p (p-values) là một con số xác suất, tức là viết tắt chữ "probability values", cho biết giá trị kiểm định của chúng ta có đủ bằng chứng để kết luận chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết (null hypothesis) ban đầu hay không. P value < 0.05 có bằng chứng mạnh bác bỏ giả thiết Ho

Câu 7: Khi dùng CNN làm sao biết nên dùng bao nhiêu layer?

Ta sẽ dựa vào kinh nghiệm của bản thân và kinh nghiệm của nhưng người đi trước trên những dữ liệu tương tự để quyết định nên dùng bao nhiêu layer. Ta nên tham khảo những bài toán tương tự của chúng ta mà người khác đã làm rồi để xem họ cấu trúc họ dùng các layer ra sao sau đó áp dụng vào bài toán của mình. Cuối cùng là phải thay đổi số layer để chạy thử trên dự liệu của mình để tìm ra số layer và cấu trúc mạng tối ưu.

Câu 8: Khi loss function nó giảm nhưng lâu lâu lại tăng đột ngột(chắc nhìn hình dễ hình dung hơn) thì xảy ra hiện tượng gì. Cách khắc phục.

Hiện tượng này có thể do có nhiều local minimun nên loss lâu lâu lại tăng. Tuy nhiên nhìn tổng thể thì loss vẫn giảm chứng tỏ giải thuật train có khả năng vượt qua local minimun nên có lẽ không cần cách khắc phục.
[Bonus]: Nếu như loss bị tăng giảm thất thường thì có thể là do learning rate quá lớn. Cách khắc phục là cho learning rate nhỏ lại thì sẽ không bị tăng giảm thất thường nữa mà sẽ giảm đều

Kinh nghiệm “đậu” phỏng vấn

Chuẩn bị cẩn thận

Tìm hiểu về công ty và vị trí mà bạn đang ứng tuyển. Nắm vững thông tin về lĩnh vực hoạt động, sản phẩm/dịch vụ của công ty, và yêu cầu công việc. Điều này giúp bạn tự tin và trả lời các câu hỏi liên quan một cách chính xác và thuyết phục.

Tập trung vào kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp

Làm rõ những kỹ năng và kinh nghiệm bạn có liên quan đến vị trí ứng tuyển. Tập trung vào những thành tựu và dự án quan trọng mà bạn đã tham gia và đạt được. Chuẩn bị ví dụ cụ thể để minh họa khả năng và thành tựu của bạn.

Tự tin và ngôn ngữ cơ thể

Đặt niềm tin vào khả năng của mình và hiển thị sự tự tin trong ngôn ngữ cơ thể. Hãy duy trì tiếp xúc mắt, cử chỉ tự nhiên và lắng nghe một cách chân thành khi đối thoại với người phỏng vấn.

Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp

Có một số câu hỏi phổ biến trong phỏng vấn như "Giới thiệu về bản thân", "Tại sao bạn quan tâm đến công ty chúng tôi?", "Bạn đã từng đối mặt với thách thức nào trong công việc trước đây và làm thế nào để giải quyết?". Hãy thực hành trước và chuẩn bị câu trả lời cho những câu hỏi này để không bị bỡ ngỡ trong quá trình phỏng vấn.

Hiểu về quy trình phỏng vấn

Tìm hiểu về các giai đoạn và phương pháp phỏng vấn mà công ty thường sử dụng. Điều này giúp bạn chuẩn bị tinh thần và biết đặt câu hỏi phù hợp trong quá trình phỏng vấn.

Hỏi câu hỏi

Khi được yêu cầu, hãy chủ động đặt câu hỏi để hiểu rõ hơn về công ty, vị trí công việc và môi trường làm việc. Điều này không chỉ cho thấy sự quan tâm của bạn mà còn giúp bạn xác định xem công ty có phù hợp với mục tiêu và mong muốn của bạn không.

Ghi chép và đánh giá sau phỏng vấn

Sau mỗi cuộc phỏng vấn, ghi chép lại các câu hỏi và câu trả lời quan trọng. Điều này giúp bạn tổng kết và cải thiện trong các vòng phỏng vấn tiếp theo.