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深度学习面试宝典:实战问题与技巧
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更新于2024-06-29
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深度学习面试题英文版是一本面向深度学习领域求职者和研究生的宝贵参考资料。该书汇集了数百个经过详细解答的问题,覆盖了人工智能核心话题的广泛范围。它的目标不仅是帮助面试者准备特定的技术讨论,如深度学习算法、神经网络架构、优化方法等,也提供了一个系统性的学习框架,让读者能够全面理解深度学习领域的基础知识和实践应用。 书中精心设计的问题富有挑战性,旨在提升读者的技术能力,通过思考型问题和引人入胜的故事形式进行讲解,使读者在面对实际面试时能自信且迅速地阐述观点。作者Shlomo Kashani强调,这本书不仅能让读者清晰准确地解答技术问题,还能深入理解面试问题背后的意图,从而在面试中占据竞争优势。 本书的独特价值在于它不仅关注深度学习的专业技能,还注重培养实用的数学和计算技能,紧跟当前科学教育中强化基础技能的教学趋势。这使得《深度学习面试题英文版》成为求职者和研究者不可或缺的工具,无论是为了通过技术考核还是在实际工作场景中展现专业素养,都能从中受益匪浅。 阅读这本书对于想要进入深度学习行业或准备面试的人来说,意味着掌握了丰富的实战经验库,能够在面试中展现出扎实的知识体系、解决问题的能力以及对行业的深入理解,极大地增加了成功求职或晋升的可能性。
资源详情
资源推荐
Neural style transfer, NST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
CNN as Fixed Feature Extractor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216
Fine-tuning CNNs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
Neural style transfer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224
DEEP LEARNING 227
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
Cross Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
Convolution and correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
Similarity measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
Perceptrons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
Activation functions (rectification) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253
Performance Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260
NN Layers, topologies, blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
Training, hyperparameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280
Optimization, Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286
Solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289
Cross Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289
Convolution and correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
Similarity measures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296
Perceptrons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
Activation functions (rectification) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 306
Performance Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316
NN Layers, topologies, blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318
Training, hyperparameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327
Optimization, Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331
V Practice Exam 339
JOB INTERVIEW MOCK EXAM 341
Rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342
Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343
Perceptrons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343
CNN layers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343
Classification, Logistic regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345
Information theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347
Feature extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349
Bayesian deep learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352
VI Volume two 357
VOLUME TWO - PLAN 359
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
AI system design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Advanced CNN topologies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
1D CNN’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
3D CNN’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Data augmentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Object detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Object segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Semantic segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Instance segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Image classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
Image captioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
NLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360
RNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
GANs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Adversarial attacks and defences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Variational auto encoders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
FCN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Seq2Seq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Monte carlo, ELBO, Re-parametrization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Text to speech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Speech to text . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
CRF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
Quantum computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
RL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361
xvi
RUSTY NAIL
PART I
CHAPTER
1
HOW-TO USE THIS BOOK
The true logic of this world is in the calculus of probabilities.
— James C. Maxwell
Contents
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
What makes this book so valuable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
What will I learn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Starting Your Career . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Advancing Your Career . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Diving Into Deep Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
How to Work Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Types of Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.1 Introduction
First of all, welcome to world of Deep Learning Interviews.
1.1.1 What makes this book so valuable
T
ARGETED advertising. Deciphering dead languages. Detecting malignant
tumours. Predicting natural disasters. Every year we see dozens of new
uses for deep learning emerge from corporate R&R, academia, and plucky
entrepreneurs. Increasingly, deep learning and artificial intelligence are in-
grained in our cultural consciousness. Leading universities are dedicating programs
to teaching them, and they make the headlines every few days.
That means jobs. It means intense demand and intense competition. It means a
generation of data scientists and machine learning engineers making their way into
剩余400页未读,继续阅读
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