這是求職產品經理系列的第180篇文章

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3）每個模型從實現(xiàn)原理、應用場景、優(yōu)缺點三個產品經理必懂的維度深度講解，結合應用案例更易于大家理解 4）從百度、騰訊、字節(jié)、商湯、科大訊飛等面試精選AI面試高頻面試30題，后續(xù)會繼續(xù)補充 5）高頻面試的每一個問題都給出了回答思路、回答框架以及參考答案，幫助大家提高面試準備效率 6）本內容為PDF格式文檔，大家可以隨到隨學
詳細的目錄如下，需要的小伙伴可以詳細看一下~
第一章：機器學習和深度學習的關系
第二章：機器學習7大經典算法 算法一：K近鄰算法【分類算法】 1.1KNN 算法的實現(xiàn)原理1.2 KNN應用場景舉例：預測候選人能不能拿到Offer1.3 KNN 算法優(yōu)缺點 算法二：線性回歸【回歸算法】 2.1 線性回歸算法的實現(xiàn)原理2.2 線性回歸算法的應用場景：廣告投放2.3 線性回歸算法的優(yōu)缺點 算法三：邏輯回歸【分類算法】 3.1 邏輯回歸算法的原理3.2 邏輯回歸算法的應用3.3 邏輯回歸算法的優(yōu)缺點 算法四：樸素貝葉斯【分類算法】 4.1 樸素貝葉斯算法實現(xiàn)原理4.2 樸素貝葉斯的應用案例：要不要購買延誤險 4.3 樸素貝葉斯的優(yōu)缺點 算法五：決策樹與隨機森林【分類算法】 5.1 決策樹算法的實現(xiàn)原理5.2 決策樹的應用案例：預測用戶違約5.3 決策樹的優(yōu)缺點 5.4 隨機森林：集體的力量 算法六：支持向量機【分類算法】 6.1SVM 算法的實現(xiàn)原理6.2 SVM應用場景：預測股票市場的漲與跌？ 6.3 SVM 算法優(yōu)缺點 算法七：K-means 聚類算法【回歸算法】 7.1K-means 算法實現(xiàn)原理7.2 應用案例：K-means 算法對用戶分層 7.3 K-means 聚類算法的優(yōu)缺點 第三章：深度學習3大經典模型 一、神經網(wǎng)絡 二、深度學習經典模型一：CNN算法（卷積神經網(wǎng)絡） 2.1 CNN模型的實現(xiàn)原理2.2 CNN模型的應用場景及缺點 三、深度學習經典模型二：RNN算法（循環(huán)神經網(wǎng)絡） 3.1 RNN模型的實現(xiàn)原理 3.2 RNN模型的應用場景 四、深度學習經典模型三：GAN算法（生成式對抗網(wǎng)絡） 4.1 GAN模型的實現(xiàn)原理 4.2 GAN模型的應用場景 五、深度學習的優(yōu)缺點 第四章：AIGC的3大底層算法 一、Transformer模型 二、GPT系列模型三、Diffusion模型 第五章：AI產品經理面試高頻30題及答案解析 第一類：自我介紹第二類：AI技術背景 2.1 什么是特征清洗、數(shù)據(jù)變換？ 2.2 什么是過擬合和欠擬合？ 2.3 什么是跨時間測試和回溯測試？ 2.4 什么是訓練集、驗證集和測試集？ 2.5你之前負責產品中使用的最核心的算法是什么？這種算法有哪些優(yōu)缺點？ 2.6對深度學習有哪些了解？深度學習的應用場景有哪些？ 2.7 機器學習的三大類應用場景都是什么？2.8 邏輯回歸相比于線性回歸，有什么區(qū)別？ 2.9你能介紹一下KNN/樸素貝葉斯/SVM/CNN/Diffusion/NLP的原理嗎？你熟悉哪幾種深度學習和機器學習算法？都有哪些區(qū)別？ 第三類：工作場景類 3.1 AI算法工程師說你的需求實現(xiàn)不了怎么辦？ 3.2 如果公司研發(fā)資源不足以實現(xiàn)你想要的功能，怎么辦？ 3.3 訓練模型時，數(shù)據(jù)集都有哪些來源？找不到合適的數(shù)據(jù)集怎么辦？ 3.4 工作中，用什么樣的方法清洗和整理數(shù)據(jù)？ 3.5 你怎么評估一個模型的好壞？第四類：AI產品經驗 4.1 系統(tǒng)的介紹一下你負責的某某AI產品4.2工作中做的最失敗的事情/項目/遇到的最大困難是什么？ 4.3 請說說你們產品的主要競品是誰？ 第五類：產品素養(yǎng)類 5.1 AI 產品經理和傳統(tǒng)產品經理的區(qū)別是什么？5.2 AI 產品經理的工作流程和工作職責是什么？ 5.3 AI目前在B和C有哪些落地場景？ 5.4 什么樣的AI產品算是成功的產品？ 5.5平時在哪些網(wǎng)站/渠道學習AI產品知識？ 5.6你們的模型構建流程是怎么樣的？ 第六類：行業(yè)認知 6.1 你怎么看待 AI 或者人工智能行業(yè)？對于整個AI行業(yè)有哪些認知？ 6.2 結合我們公司的業(yè)務場景，通過 AI 技術可以做哪些工作來提升用戶體驗？ 第七類：其他問題 7.1 為什么想做AI產品？ 7.2 你做AI產品有哪些優(yōu)劣勢？ 7.3未來的職業(yè)規(guī)劃是什么？ 第八類：自由提問
隨便截幾張預覽圖片： 隨便截圖的示例一：KNN模型

隨便截圖的示例二：線性回歸模型

隨便截圖的示例三：GPT訓練過程

隨便截圖的示例四：高頻面試題及答案

隨便截圖的示例五：高頻面試題及答案

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