一、ai面试一般都问些什么？

AI面试一般会问以下几个方面的问题：

基础知识：如数据结构、算法、机器学习、深度学习等方面的基础知识。

实际应用：针对特定领域的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面的应用。

编程能力：编程语言及相关技术栈的应用，以及代码实现能力。

项目经验：曾经参与的项目及个人贡献，以及在项目中所遇到的问题和解决方案。

沟通能力：解释技术概念和思路、表述想法和方案等方面的沟通能力。

二、Ai面试的内容包括？

AI面试的内容通常包括以下几个方面：

1. 基础知识：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等基础知识，以及相关的数学、统计学和编程知识。

2. 算法和数据结构：包括常见的算法和数据结构，如排序、查找、树、图等，以及它们的时间复杂度和空间复杂度等。

3. 项目经验：包括个人或团队完成的项目经验，需要详细介绍项目的背景、目标、实现过程和成果等。

4. 技术实践：包括对新技术的了解和应用能力，以及对技术问题的解决能力和创新能力等。

5. 沟通能力：包括表达能力、沟通能力、团队协作能力等，这些能力对于AI工程师在团队中的角色和职责非常重要。
总之，AI面试的内容非常广泛，需要考察面试者的多方面能力和素质。因此，准备AI面试需要全面提升自己的技术水平和综合素质，同时也需要注重实践和经验积累。

三、三棵树ai面试问什么？

三棵树是一家中国的涂料上市公司，面试过程中，面试官可能会针对以下方面进行提问：

1. 基本信息：面试官会了解你的教育背景、工作经历、技能特长等基本信息。

2. 工作经验：面试官会询问你过去的工作经历，了解你在类似岗位中的表现，以及所取得的成果。

3. 职位认知：面试官会了解你对所应聘职位的认识，以及你为什么认为自己适合这份工作。

4. 技能和知识：面试官会考察你的专业技能、行业知识，以及你是否具备完成岗位职责的能力。

5. 团队合作：面试官会了解你的团队合作能力，以及你是否能够与不同背景的人建立良好关系，共同完成工作任务。

6. 解决问题的能力：面试官会提问一些假设性的问题，以考察你分析和解决问题的能力。

7. 沟通能力：面试官会观察你的语言表达、沟通方式，以及你是否能够清晰地表达自己的观点。

8. 职业规划：面试官会了解你的职业发展规划，以便确定你是否与公司的长远发展目标相匹配。

9. 薪资期望：面试官可能会询问你的薪资期望，以便与公司提供的薪资范围进行匹配。

10. 其他问题：面试官可能会针对你的简历、面试表现，或者你所关注的问题进行提问。

在面试准备过程中，建议回顾自己的过往经历，对自己的技能、知识和能力进行深入挖掘，同时多了解三棵树的公司背景、产品、市场等方面的信息，以便在面试中展现自己的优势。

四、机器学习好难怎么学？有什么能快速入门的好书吗？

首先学习机器学习必须有扎实的数学基础和算法基础，要想吃透其思想没有捷径可以走，只能踏踏实实的学习，不然南京大学成立的人工智能学院怎么开了那么多门的数学课？比如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、泛函分析、运筹学（注意不是诸葛亮运筹帷幄的那个兵法，是数学的分支，你如果理解为奇门遁甲得原理和数学相通的，这个是没问题的）、算法设计等等，据说985的大学生也学的头疼，其实我觉得不管什么样的好学生，认识事物都是从感性到理性的过程，不可逾越，能够逾越的，都是从小各种环境就好，985大学生学起来吃力说明课程安排和时间安排有问题，我是做大学生工作的，对955同学也很了解，就是他们太忙了，一上大学手头的名目太多了：什么考研、第二学历、托福等。不说这些了，那么初学者机器学习想入门到底有没有捷径可走？答曰：有，前提是你肯专研，这可不如web前端、JAVA语言之类的入门容易，按照我说的步骤做法如下：

1、你连初高中的数学都不扎实的，多补习，多做数学题

因为有些算法初高中的数学就能解决，比如协同过滤算法里面求相似度：你可以用欧式距离求，欧式距离不会？那你还不复习和补习？初中学的。可以用余玄函数求解，这个是初中知识吧？

当然也可以用大学学的方差、相关系数求解，忘了？可以百度，大学生应该有自学能力吧（由于分数低的200～450分的不算，当然也有好的，我们这里不谈小概率事件，大家也别喝毒鸡汤：什么某某学历不好，但是什么什么云云，下同）？

2、你可以借助于计算框架先入门

机器学习计算框架比如JAVA语言的mahout、python语言的机器学习库（一般来说是sklearn），Scala语言的MLib。比如决策树算法就被python封装的很好。

基础不好，借助于框架也是没办法的事情，先入门体验，再学原理。值得注意的是：不可以只会框架，不懂原理和推导步骤，这样只会表面东西没什么用。

我的学生我直接要求使用代码实现诸如Apriori算法、决策树算法等，我不让他们用框架，那是害他们，什么时候用框架？对了，工作时候用，因为工作和学习不一样，工作追求效率，学习追求原理。所以很多社会上拿python来忽悠的，大多数为学艺不精或者不学无术者来误人子弟，大家一定善于辨别，别入坑。

3、要有不断学习和钻研精神

急功近利的人学不好机器学习，更别指望靠它创新设计出来新的数学模型。比如SVM支持向量积算法涉及到的知识有凸优化、拉格朗日乘数法、空间几何等知识，很多机器学习的书本写到这个算法就寥寥几笔带过，因为没法写了，要写光这个算法就写好几本书？那怎么办，我们大家要有钻研精神。

机器学习算法工程师工资是高，甚至月薪10万以上很正常。但是你和面试官说我会python机器学习，面试官必然问的深入，这时候你就会表面东西肯定和高薪无缘，不是不用你，你可以做数据、调参数。

所以我们浮躁不得，更不能有传统思想：靠简单的游戏规则赚大钱，因为现在资本家投资越来越理性，野蛮增长日子一去不复返。更重要的你不爱机器学习，它就不爱你，你目的不纯（只向钱看）它更让你难受。所以要学机器学习务必有钻研精神。

至于入门的书有没有？答曰：有，列举如下：

1、《白话大数据与机器学习》

这本书优秀高中生就能看懂，这已经是最低要求了。作者：高扬，一位务实的专家。

这本书将涵盖以下比较重要的数据挖掘和分析知识点：概率、统计和分布、多维向量空间、回归、聚类、分类、关联分析、协同过滤、文本挖掘、神经网络。同时，讲解了大数据相关的人才需求、行业情况、大数据变现与产品发布、系统调优等读者需要了解的内容。

2、《白话深度学习与TensorFlow》

本书写的很人性化，作者还是高扬等，这里感谢开发公司的架构师们百忙之中还为初学者着想。

本书适用于零基础的初学者：

（1）基础篇（靠前～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。

原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、推理与实现，帮读者优选化降低学习曲线。

（2）扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。很后给出了一些有趣的深度学习应用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又等

五、闪面ai面试一般都问些什么？

闪面ai面试主要涉及技术、项目经验、团队协作等方面，常见的问题有算法、数据结构、机器学习、深度学习等相关技术问题，面试官会根据候选人的简历和实际情况来提问。

另外，对于项目经验和团队协作能力也是重要考察方面，例如会问候选人在实际项目中遇到的困难和解决方法，以及如何有效地与团队合作完成任务等问题。