深度学习面试题集：涵盖人工智能多个关键领域的数百道完整解答面试题 https://interviews.ai

下载PDF • 简介 • 勘误 •

个人寄语：

“持续学习，否则就有被淘汰的风险。”

在本卷中，我特意呈现了一套连贯、循序渐进且内容聚焦的数据科学核心课程，涵盖信息论、贝叶斯统计、算法微分、逻辑回归、感知机以及卷积神经网络等主题。希望本书能激发您的思考。

我相信，本书主要面向的研究生和求职者会从中受益；同时，我也期待即便是经验丰富的研究人员能够从中获得启发。

我诚挚地邀请各位学生及其他读者提出指正、批评与建议。尽管我在多年写作与修订过程中已尽力避免错误，但仍难免存在疏漏。尤其是部分排版上的小瑕疵，很可能出现在最终版本中。 敬请谅解。

联系Amir：

• https://www.linkedin.com/in/amirivry/

• https://scholar.google.com.mx/citations?user=rQCVwksAAAAJ&hl=iw

联系Shlomo：

• https://www.linkedin.com/in/quantscientist/

• https://scholar.google.com.mx/citations?user=bM0LGgcAAAAJ&hl

本书可通过亚马逊及其他常规渠道购买。请访问出版社官网订购或获取更多出版详情。下方提供了本书的手稿——仅供个人使用，严禁出售。

• https://amazon.com/author/quantscientist

---

下载

PDF在此处提供：

https://arxiv.org/abs/2201.00650

引用

@misc{kashani2021deep,
      title={深度学习面试题集：涵盖人工智能多个关键领域的数百道完整解答面试题}, 
      author={Shlomo Kashani 和 Amir Ivry},
      year={2021},
      eprint={2201.00650},
      note = {ISBN 13: 978-1-9162435-4-5 }, 
      url = {https://www.interviews.ai}, 
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}

严禁销售或商业用途。本电子资源的使用权利由下文中的许可协议规定。您仅可将此资源用于私人学习目的。任何对其内容的销售或转售均被严格禁止。

本书（www.interviews.ai）专为具有量化背景、即将步入日益竞争激烈的就业市场的有志数据科学家而作。对大多数人而言，面试环节是通往理想工作的最大障碍。即便您具备胜任目标岗位的能力、背景与动力，也可能需要一些指导来帮助您顺利进入职场。

关于

《深度学习面试题集》第二版（亚马逊平装本为黑白印刷）收录了来自人工智能各关键领域的数百道完整解答题目。它既可用于模拟面试或考试场景，也能为机器学习硕士/博士生以及正在准备面试的人士提供一份条理清晰的领域概览。书中所涉及的问题难度适中，足以锻炼您的实战能力并显著提升技能水平，同时以引人深思的问题和生动的故事为背景。

这正是本书对在校生和求职者尤为珍贵之处：它使读者能够自信而迅速地讨论相关话题，清晰准确地回答技术问题，并深入理解面试问答的目的与意义。这些优势在面试现场显得尤为重要。

本书内容囊括了大量与深度学习职位面试及研究生入学考试相关的主题，使其处于当前科学界强调教授实用数学与计算技能这一趋势的前沿。如今，普遍认为每位计算机科学专业学生的培养都应包含机器学习的基本定理，而人工智能也几乎已成为所有高校课程的一部分。因此，本书可作为此类项目毕业生的优秀参考书。

• 全书近400页
• 数百道完整解答题目
• 涵盖深度学习多个领域
• 清晰的图表与插图
• 完整的索引
• 题目解答步骤详尽
• 不仅给出答案，还展示解题过程
• 在适当情况下，还会说明解题思路

本书专为具有量化背景、即将面对日益激烈就业市场竞争的有志数据科学家而写。对大多数读者而言，面试环节是通往梦想工作的最大障碍。即使您具备胜任目标岗位所需的能力、背景和动力，可能仍需一些指导来帮助您成功迈入职业生涯。

您的好奇心将驱使您一步步探索书中的习题、公式和说明；随着阅读的深入，您对深度学习的理解也将不断加深。微积分、逻辑回归、熵理论与深度学习原理之间存在着错综复杂的联系。通过研读本书，您将逐渐体会到这些概念之间的内在关联。

核心主题领域（第一卷）：

本书第一卷侧重于统计学视角，将基础知识与核心理念及实践性知识相结合。其中设有专门章节探讨：

• 信息论
• 微积分与算法微分
• 贝叶斯深度学习与概率编程
• 逻辑回归
• 集成学习
• 特征提取
• 深度学习：扩展章节（100余页）

这些章节还配有大量关于深度学习主题的深入解析，并附有PyTorch、Python和C++代码示例。

免责声明

• “PyTorch”是Facebook的注册商标。

许可协议

• 版权所有 © Shlomo Kashani，《深度学习面试题集》作者 Shlomo Kashani，《深度学习面试题集》作者 www.interviews.ai：entropy@interviews.ai

勘误（可能未更新）

未包含细微更正。

感谢所有指出这些问题的读者。 2020年3月12日印刷版及在线版本中的勘误：

1. 由于表述不清，删除了第PRB-267 -CH.PRB- 8.91题。
2. 由于表述不清，删除了第PRB-115 - CH.PRB- 5.16题。

2020年5月12日印刷版及在线版本中的勘误：

1. 第230页，第PRB-178题将“startified scross validation”修改为“stratified cross validation”。
2. 第231页，第PRB-181题在data-folds后添加了一个“.”。
3. 第231页，第PRB-191题将“an”改为“a”。
4. 第234页，第PRB-192题中“in”重复出现了两次。
5. 第236页，第PRB-194题将“approached”改为“approaches”，并将“arr”改为“arr001”。
6. 第247页，第PRB-210题将“an”改为“a”。
7. 第258页，第PRB-227题将“A confusion metrics”改为“A confusion matrix”。
8. 第271页，第PRB-240题将“MaxPool2D(4,4,)”改为“MaxPool2D(4,4)”。
9. 第273页，第PRB-243题将“identity”改为“identify”。
10. 第281页，第PRB-254题将“suggest”改为“suggests”。
11. 第283页，第PRB-256题中“happening”拼写错误。
12. 第286页，“L1, L2”修改为“Norms”。
13. 第288页，第SOL-184题将“the full”改为“is the full”。
14. 第298页，第SOL-208题将“ou1”改为“out”。
15. 第319页，第SOL-240题将“torch.Size([1, 32, 222, 222]).”改为“torch.size([1, 32, 222, 222]).”。
16. 第283页，第PRB-256题中“happening”拼写错误。

2020年7月12日印刷版及在线版本中的勘误：

1. 第187页，第PRB-140题缺少两张图表（6.3、6.4），在印刷版中未能正确显示。

6.3

6.4 2020年9月21日印刷版及在线版本中的勘误：

1. 第34页，第SOL-19题解答中，0.21886应为0.21305，且0.21886 ± 1.95 × 0.21886应为0.21305 ± 1.95 × 0.21886。
2. 第36–37页，第SOL-21题解答中，4.8792/0.0258 = 189.116，而非57.3；同时，pi(33) = 0.01748，而非pi(33) = 0.211868。
3. 第49页，第PRB-47题中，“专家是猴子的概率是多少”应为“专家是人类的概率是多少”。

2020年9月22日印刷版及在线版本中的勘误：

1. 第73页，第SOL-56题解答应为：“Hessian矩阵由求导生成”。
2. 第57页，第PRB-65题应为“两个神经元”。

2020年9月24日印刷版及在线版本中的勘误：

1. 第78页，第SOL-64题解答中，OnOffLayer仅当200个神经元中有至少150个关闭时才会关闭。因此，这可以表示为二项分布，该层关闭的概率为：

interviews.ai 快速上手指南

interviews.ai 并非传统的软件工具或代码库，而是一本开源的《深度学习面试》专著（Deep Learning Interviews book）。它包含了数百道来自人工智能核心领域的完全解析的面试真题，涵盖信息论、贝叶斯统计、算法微分、逻辑回归及卷积神经网络等主题。

本指南将帮助你快速获取并阅读这份宝贵的学习资源。

环境准备

由于本项目主要提供的是 PDF 文档和 LaTeX 源码，无需配置复杂的编程环境或安装依赖包。

• 系统要求：Windows、macOS 或 Linux 均可。
• 前置依赖：
  • PDF 阅读器：如 Adobe Acrobat Reader, Chrome, Edge 或任何主流 PDF 查看软件。
  • 可选（仅针对开发者）：若需编译源码或查看勘误中的图表细节，可安装 LaTeX 发行版（如 TeX Live 或 MiKTeX）及代码编辑器（如 VS Code, TeXstudio）。

获取资源

本项目不提供 pip 或 npm 安装命令，请直接通过以下官方渠道下载电子版。

方式一：直接下载 PDF（推荐）

这是最快捷的方式，适合立即开始阅读和学习。

访问 arXiv 官方页面下载最新版本的 PDF：

https://arxiv.org/abs/2201.00650

注：在页面右侧点击 "Download: PDF" 即可保存。

方式二：访问项目主页

获取更多关于书籍的背景信息、作者联系方式及购买纸质版链接：

https://www.interviews.ai

方式三：克隆源码仓库（可选）

如果你需要查看原始的 LaTeX 源码、图片素材或提交勘误（Errata），可以克隆 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/BoltzmannEntropy/interviews.ai.git
cd interviews.ai

基本使用

获取 PDF 文件后，即可开始学习。本书专为具有量化背景的数据科学求职者和研究生设计。

1. 阅读核心章节

打开 PDF 文件，建议按照以下核心主题顺序进行研读（第一卷内容）：

• Information Theory (信息论)
• Calculus & Algorithmic Differentiation (微积分与算法微分)
• Bayesian Deep Learning & Probabilistic Programming (贝叶斯深度学习与概率编程)
• Logistic Regression (逻辑回归)
• Ensemble Learning (集成学习)
• Feature Extraction (特征提取)
• Deep Learning (深度学习 - 扩展章节，超过 100 页)

2. 学习方法

本书的特色在于不仅提供答案，还展示了完整的推导过程和推理逻辑。

• 刷题模式：尝试独立解决书中的 "Problem" (PRB-xxx)，然后对照 "Solution" (SOL-xxx) 检查步骤。
• 代码实践：书中包含大量 PyTorch、Python 和 C++ 的代码示例。建议在本地 IDE 中复现这些代码片段以加深理解。

3. 注意事项

• 版权许可：该电子资源仅供个人学习研究使用 (Private Study Only)。
• 禁止商用：严禁出售、转售或将内容用于商业目的。
• 勘误反馈：如果在阅读中发现错误，可参考仓库中的 Errata 部分，或通过 LinkedIn 联系作者 (Amir Ivry 或 Shlomo Kashani) 进行反馈。

---

引用本书学术格式：

@misc{kashani2021deep,
      title={Deep Learning Interviews: Hundreds of fully solved job interview questions from a wide range of key topics in AI}, 
      author={Shlomo Kashani and Amir Ivry},
      year={2021},
      eprint={2201.00650},
      note = {ISBN 13: 978-1-9162435-4-5 }, 
      url = {https://www.interviews.ai}, 
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}