简单介绍流程:
- 5.16~6.16:报名;
- 6.28:简历筛完了,出笔试通知;
- 7.07:笔试;
- 7.09:笔试筛完了,出宣讲和面试通知;
- 7.11:导师宣讲;
- 7.12-7.13:面试,其中12日是非人工智能学院学生,13号是人工智能学院的学生;
- 7.18 : 优秀营员和候补出结果.
这个repository记录(本人和同学)在13日面试时遇到的问题。面试是分成多组,每组四个老师,各自准备了一些问题,对十几个学生进行提问,所以每个人被问到的问题只是一部分,综合同组多个人的信息可以尽可能探知到所有的问题。
十分欢迎面试问题的补充和相关咨询,也欢迎star😄。
面试那天和我在一个房间,而且在我前面面,所以记录了所有的问题:
- 英语面试:
- 1分钟自我介绍;
- 从事的研究细节(因为自我介绍中提及);
- 你最感兴趣的课程;
- 你以后是想留在学校做研究还是去公司工作。
- 中文面试:
- 大数定律是什么?
- 中心极限定理是什么?
- 讲一个你知道的聚类算法?
- 你平时有什么放松方式?
- Boosting的基本思想?
- PCA的全称是什么?
- PAC理论的全称是什么?
- 欧拉图是什么?
- 正定矩阵是什么?
- 极大似然估计是什么?
- SVM为什么叫支持向量机?
注意,上述问题只是前置问题,你说不会才会换问题,否则就会继续问。比如同学A说他不记得欧拉图了,然后对面就换下一个问题;面试到我的时候又问了这个问题,我答出了欧拉图定义,后面就问我判定方法了。
- 英语面试:
- 1分钟自我介绍;
- 介绍一下你参加的比赛(起因于我的腾讯会议背景是我上次参加的某比赛,然后忘了换:cry:,反过来想这也是一种思路,让面试官问出你想让他问的问题:smile:);
- 以后的安排(类似于同学A的问题)。
- 中文面试:
-
大数定律是什么?(看我倒背如流就没问中心极限定理了)
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计算复杂度(P和NP),P=NP吗?
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遇到压力怎么放松?
-
最喜欢的课程?
-
介绍PCA;
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为什么机器学习中的基本假设是独立同分布,独立同分布全称是什么?(这个地方卡了,对面嫌我说多了)
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什么是欧拉图,如何判定欧拉图?(忘记了,只说记得存在一个充要条件)
-
正定矩阵是什么,如何判定?
跟面试官(王魏)怼了,他一直说我和书上的定义不一样,但我讲的是一个逻辑等价命题,他就说我不好好看书,弄得心态挺不好。幸好他是最后一个问问题的老师。
后来发现和我一组的同学都对他有意见的,比如同学B说他不会欧拉图,然后被他锐评:你是不是没上过数学课?
问同学C的时候,C回答不出来就咂嘴,问答少了就说”这么不熟悉吗“...
注:以上内容是节选,如果看的人多了就把老师名字给码了。感觉他是根据被面试者的态度进行反馈,比如我、B和C在面试的时候展现出自信,所以他很打压;A面试的时候很严肃,遇到不会的问题会说“对不起,我回去再看一下”,所以没咋刁难。反正看到的同学留个心眼吧。
-
快速排序的平均时间复杂度,最坏时间复杂度,最坏情况是什么样?
-
- 计算复杂度,但问的是:如果把时间换成空间,那么P=NP吗?
- PAC理论了解多少?
- TBD
这里记录其他组同学那里听来的问题:
- 喜欢的数学课?如果说了微积分这块,而不是AI相关,则会问:
- 中值定理是什么?
- 泰勒展开是什么?
- 高阶无穷小是什么?
- 傅里叶变换和拉普拉斯变换的关系?
- 拉普拉斯变换的用处?
- 双蛋问题,但是单蛋版,也就是你只有一个鸡蛋如何判定其不摔碎的最高楼层?
- TBD