最受欢迎的前80个经典人工智能面试题目在这里，我们整理了一份人工智能面试问题列表，以帮助您清除AI面试。

我们提供了AI编程语言和应用程序，图灵测试，专家系统，各种搜索算法的详细信息，游戏理论，模糊逻辑，归纳，演绎和归纳机器学习，ML算法技术，朴素贝叶斯，Perceptron，KNN，LSTM，自动编码器等。

人工智能面试问题的最佳答案1.强人工智能和弱人工智能有什么区别？2.什么是人工智能？人工智能是计算机科学领域，其中研究并尝试在机器/系统上复制人脑的认知功能。

如今，人工智能已广泛用于各种应用程序，例如计算机视觉，语音识别，决策，感知，推理，认知能力等。

3.列出AI的一些应用。

•自然语言处理•聊天机器人•情绪分析•销售预测•自动驾驶汽车•面部表情识别•图片标记5.河内塔是什么？河内之塔（Tower of Hanoi）是一个数学难题，它说明了如何将递归用作构建算法以解决特定问题的一种手段。

使用AI中的决策树和广度优先搜索（BFS）算法，我们可以求解河内塔。

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机器被用来挑战人类的智能，当它通过测试时就被认为是智能的。

然而，在没有充分了解如何模仿人类的情况下，机器可以被视为智能的。

7.什么是专家系统？专家系统的特征是什么？专家系统是一个人工智能程序，具有关于特定区域以及如何利用其信息做出适当反应的专家级知识。

这些系统具有替代人类专家的专业知识。

它们的特征包括：•高性能•足够的响应时间•可靠性•易懂8.列出专家系统的优点。

•一致性•记忆•勤勉•逻辑•多种专业知识•推理能力•反应快•自然无偏9.什么是A *算法搜索方法？A *是一种计算机算法，广泛用于查找路径或遍历图形的目的，以便找到称为节点的各个点之间的最佳路线。

用于搜索树或图形数据结构的广度优先搜索（BFS）算法从根节点开始，然后经过相邻节点，然后进一步移向下一级别的节点。

直到找到布置为止，它在任何给定时刻都会产生一棵树。

由于可以利用FIFO（先进先出）数据结构来执行此追踪，因此该策略为解决方案提供了最短的路径。

11.什么是深度优先搜索算法？深度优先搜索（DFS）基于LIFO（后进先出）。

使用LIFO堆栈数据结构实现递归。

因此，节点的顺序与BFS中的顺序不同。

在从根节点到叶节点的每次迭代中，路径都以线性方式存储，且具有空间要求。

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搜索相遇以确定共同的状态。

初始状态与目标状态以相反的方式关联。

每次搜索最多完成总计方式的一半。

13.什么是迭代加深深度优先搜索算法？级别1和级别2的重复搜索过程在此搜索中发生。

搜索过程将继续进行，直到找到解决方案为止。

生成节点，直到创建单个目标节点。

节点堆栈已保存。

统一成本搜索在增加到节点的路径成本方面执行排序。

它扩展了成本最低的节点。

如果每次迭代具有相同的成本，则它与BFS相同。

它研究了成本递增顺序中的方法。

15.博弈论与人工智能有何关系？人工智能系统利用博弈论进行增强；它需要不止一个参与者，这大大缩小了领域。

两个基本角色如下：• 参与者设计：博弈论用于增强参与者的决策以获得最大效用。

• 机制设计：逆向博弈论为一群智能参与者（例如拍卖）设计游戏。

16.解释Alpha-Beta修剪。

Alpha-Beta修剪是一种搜索算法，旨在减少由minimax算法在搜索树中搜索的节点数。

它可以应用于'n'深度，并且可以修剪整个子树和叶子。

17.什么是模糊逻辑？模糊逻辑是AI的子集；它是一种将人类学习编码为人工处理的方法。

它是多值逻辑的一种形式。

它以IF-THEN规则表示。

18.列出模糊逻辑的应用。

•面部模式识别•空调，洗衣机和吸尘器•防滑制动系统和传动系统•控制地铁系统和无人直升机•天气预报系统•项目风险评估•医疗诊断和治疗计划•股票交易19.什么是部分订单计划？必须以顺序方式解决问题才能达到目标。

部分订单计划指定了所有需要执行的操作，但是仅在需要时指定了操作的顺序。

20.什么是FOPL？一阶谓词逻辑是形式系统的集合，其中每个语句分为一个主语和一个谓语。

该谓词仅涉及一个主题，并且可以修改或定义主题的属性。

21.归纳，演绎和归纳机器学习之间有什么区别？22.列出机器学习中的不同算法技术。

•监督学习 • 无监督学习 • 半监督学习 • 强化学习 • 转导 •学习学习23.什么是深度学习？深度学习是机器学习的子集，用于创建人工多层神经网络。

它具有基于先前实例的自学习功能，并且具有很高的准确性。

24.区分监督学习，无监督学习和强化学习。

25.区分参数模型和非参数模型。

•逻辑回归•线性回归•决策树•支持向量机•朴素贝叶斯，依此类推27.什么是朴素贝叶斯？朴素贝叶斯机器学习算法是用于预测建模的强大算法。

它是一组基于贝叶斯定理的通用原理的算法。

朴素贝叶斯的基本假设是，每个功能都对结果做出独立且平等的贡献。

28.机器学习中的感知器是什么？Perceptron是一种能够模拟人脑理解和丢弃能力的算法。

它用于将输入进行监督分类为几种可能的非二进制输出之一。

29.列出用于降维的提取技术。

•独立成分分析•主成分分析•基于内核的主成分分析30. KNN是否与K-means聚类不同？31.什么是整体学习？集成学习是一种计算技术，其中策略性地形成分类器或专家并将其组合。

它用于改善模型的分类，预测，函数逼近等。

32.列出机器学习中涉及的步骤。

•数据采集•资料准备•选择合适的模型•训练数据集•评价•参数调整•预测33.什么是哈希表？哈希表是一种数据结构，用于产生一个关联数组，该数组主要用于数据库索引。

34.什么是机器学习中的正则化？当模型过拟合或欠拟合时，正则化就会出现。

它基本上用于最小化数据集中的错误。

将一条新的信息放入数据集中，以避免出现拟合问题。

35.关系评估技术的组成部分是什么？•数据采集•地面真相获取•交叉验证技术•查询类型•评分指标•显着性检验36.什么是模型准确性和模型性能？模型精度是模型性能的子集，它基于算法的模型性能。

鉴于模型性能基于我们作为算法输入提供的数据集。

37.定义F1分数。

F1分数是准确性和召回率的加权平均值。

它考虑了假正值和假负值。

它用于衡量模型的性能。

38.列出机器学习的应用。

•图像，语音和面部检测•生物信息学•市场细分•制造和库存管理•欺诈检测等39.您能在机器学习中列举三种特征选择技术吗？1.单变量选择2.功能重要性3.带有热图的相关矩阵40.什么是推荐系统？推荐系统是一种信息过滤系统，用于根据用户在浏览/使用系统时遵循的选择模式来预测用户的偏好。

41.减少尺寸的方法是什么？降维是减少随机变量数量的过程。

我们可以使用缺失值比率，低方差滤波器，高相关滤波器，随机森林，主成分分析等技术来降低维数。

42.列出顺序监督学习的不同方法。

•滑动窗方法•循环滑动窗口方法•隐马尔可夫模型•最大熵马尔可夫模型•条件随机场•图变压器网络43.神经网络的优点是什么？•需要较少的正式统计培训•能够检测变量之间的非线性关系•检测预测变量之间的所有可能的相互作用•多种训练算法的可用性44.什么是偏差-偏差权衡？偏差误差用于测量预测值与实际值平均相差多少。

如果发生高偏差错误，我们将有一个表现不佳的模型。

方差用于衡量对同一观测值所做的预测之间的差异。

高方差模型将过度拟合数据集，并且对任何观察结果均表现不佳。

45.什么是TensorFlow？TensorFlow是一个开源的机器学习库。

它是一种快速，灵活且低级的工具包，用于执行复杂的算法，并为用户提供可自定义的功能，以构建实验性学习体系结构并对其进行处理以产生所需的输出。

46.如何安装TensorFlow？TensorFlow安装指南：CPU：pip安装tensorflow-cpuGPU：pip安装tensorflow-gpu47.什么是TensorFlow对象？1.常数2.变数3.占位符4.图形5.届会48.什么是成本函数？成本函数是量化神经网络误差因子的标量函数。

成本函数越低，神经网络越好。

例如，在对MNIST数据集中的图像进行分类时，输入图像为数字2，但神经网络错误地将其预测为3。

49.列出不同的激活神经元或功能。

1.线性神经元2.二元阈值神经元3.随机二进制神经元4.乙状神经元5.tanh功能6.整流线性单位（ReLU）50. ANN的超级参数是什么？•学习速率：学习速率是网络学习其参数的速度。

•动量：该参数有助于在梯度下降时走出局部最小值并平滑跳跃。

•时期数：训练时将整个训练数据馈送到网络的次数称为时期数。

即使训练精度正在提高（过度拟合），我们也会增加时期数，直到验证精度开始下降为止。

•51.什么是消失梯度？随着我们添加越来越多的隐藏层，反向传播在将信息传递到较低层时变得不再有用。

实际上，随着信息传回，相对于网络的权重，梯度开始消失并变小。

52.什么是辍学？辍学是防止神经网络过度拟合的一种简单方法。

它是神经网络中某些单元的退出。

它与自然繁殖过程相似，在自然过程中，自然通过结合不同的基因（舍弃其他基因）而不是加强它们的共同适应来产生后代。