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AI面试题第二弹(神经网络基础)
数据结构、算法、机器学习等。根据浙江余杭区国企的面试公告得知，在ai面试的时候，面试机器人会对面试人员询问数据结构、算法、机器学习、深度学习等方面的基础知识，和一些实际应用。
技术基础：（1）文艺复兴后的人工神经网络。
没有缺点，AI面试官不仅解决了大量数据需要处理的问题，解决了人力成本，还更加“公正”“公平”的对待了面试者们。但是这种方式也牵扯到很多人权问题，广泛应用的AI也会让一部分成为被歧视团体。
单项选择（每题2分） 2智慧社区指标体系包括6个一级指标、（A ）个二级指标、87个三级指标。
请分享一段你在没有完全准备好的情况下，仍然迎接挑战的经历。当时的挑战是什么？在应对挑战的过程中遇到了哪些挫折？你是如何应对挫折并快速成长的？（安踏2021AI测评真题）避免提供假设性问题。
常用的提问方式是：请您谈谈在最近1-2年中，负责过的最成功或最满意的3个事例。
YOLOv1网络
模型选择：首先，你需要选择一个适合你的应用场景的YOLO模型。YOLO有多种版本，如YOLOvYOLOvYOLOv3和YOLOv4，每个版本的性能和准确度都有所不同。你需要根据你的需求选择合适的模型。
YOLO的名字来源于you only look once，从名字上就道出了YOLO的精髓。YOLOv1将图像划分为S*S个网络，物体真实框的中心落在哪个网格上，哪个网格对应的锚框就负责检测物体。
在使用DeepStream运行YOLO进行目标检测并保存检测结果时，需要注意以下几点： 模型选择：首先，你需要选择一个适合你的应用场景的YOLO模型。
深度学习出现后，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN为代表的两阶段算法和以YOLOv1-SSD、RetinaNet为代表的单阶段算法成为主流。
数据不平衡：如果数据集中某些类别的样本数量过多或过少，可以采取数据增强、数据平衡或重采样等方法来解决。超参数设置：YoloV8有许多超参数，包括网络结构、学习率、批次大小等。
图1 小目标与密集问题 为了解决上述2个问题，本文提出了 TPH-YOLOv5。 TPH-YOLOv5 在YOLOv5的基础上增加了一个prediction heads 来检测不同尺度的目标。
目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法
年R-CNN算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。
RCNN的提出者Ross Girshick提出了这样的想法，即每个图像只运行一次CNN，然后找到一种在2，000个区域内共享该计算的方法。在Fast RCNN中，将输入图像馈送到CNN，CNN生成卷积特征映射。使用这些特征图提取候选区域。
与在大量区域上工作不同的是，RCNN 算法是在图像中选取一堆框并检查这些框中是否有任何一个包含任何目标。 RCNN 使用 selective search 从图像中提取这些框（这些框称为 regions）。
faster rcnn算法大致流程如下：彩色图像通过backbone进行特征提取，输出最后一层的feature map。接着将这些feature map进一步做基于3x3卷积核的特征提取，该目的是增强模型的鲁棒性。
损失函数
1、简单线性回归：1 损失函数：在机器学习中，所有的算法模型其实都依赖于 最小化或最大化某一个函数 ，我们称之为“ 目标函数 ”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。
2、深度学习损失函数 在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：信息流forward propagation，直到输出端；定义损失函数L（x， y | theta）；误差信号back propagation。
3、如何构建损失函数如下： 使用不同的损失函数：常用的损失函数有交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。根据具体情况选择合适的损失函数，比如对于多分类问题，交叉熵损失函数通常是一个不错的选择。
4、损失函数 ：度量模型一次预测的好坏。注：函数具体形式依据规则而定，只要可以描述出预测值与真实值之间的偏差即可。风险函数 ：度量平均意义下模型预测的好坏。
5、交叉熵损失函数公式：假设X是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p（x）=Pr（X=x），x∈X。
6、很多计算机视觉尤其是生成模型的相关论文中经常会提到一个现象： “使用 损失函数会产生模糊的图像”。
AI人工智能-目标检测模型一览
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种利用计算机程序模拟和实现人类智能的技术。其原理主要包括以下几个方面：机器学习：机器学习是一种通过数据训练机器学习算法，使其从数据中学习和识别模式、规律和趋势的方法。
要制作AI人工智能，需要多个学科的知识和技术，包括计算机科学、数学、机器学习等。具体来说，制作AI人工智能需要以下步骤： 收集数据：首先需要收集大量的数据，以便让AI模型学习。
人工智能（AI）是指由软件和硬件组成的系统，其具有模仿和研究人类智能、学习能力以及自我发展能力的能力。AI可以帮助人类处理复杂的信息、自动完成任务，以及检测环境中的变化。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种具体的人工智能技术，属于自然语言处理（NLP）领域。GPT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，通过大量文本数据进行训练，以生成和理解自然语言。