以下为从开始准备转行到拿到offer期间每天需要准备的10个面试题目以及相关知识补充！来源广泛，从各个地方收集，只提供题目，我自己的尝试回答也会陆续放在我的喜马拉雅，基于我粗浅的认知，分享我粗浅的作答思路，权当练习，仅做参考（本人也是菜鸡），勿上纲上线哦~欢迎指导。由浅入深，仅记录AI产品面试内容，不记录产品通用面试内容。
- AI行业有哪些方向？
- 什么是机器学习？
- 深度学习与传统机器学习的区别？
- AI产品和普通产品的区别？
- 什么是自然语言处理？
- 如何评估一个机器学习模型的性能？
- 什么是欠拟合和过拟合？
- 什么是神经网络？
- 描述决策树和随机森林？
- 什么是梯度下降？
- 什么是卷积神经网络？
- 什么是迁移学习？
- 如何评估一个新市场的机会？
- 如何看待当前的AI市场趋势？
- 如何确定一个新AI产品的市场定位？
- 如何与数据科学家合作？
- 如何提升AI产品的用户体验？
- 描述一个数据驱动的决策例子？
- 如何处理AI产品的数据安全问题？
- 如何收集机器学习所需的数据？
- 描述一个AI产品价格？
- 如何解决AI偏见问题？
- 描述一个AI产品的伦理考虑？
- 如何向非技术人员解释AI决策？
- 对于Diffusion模型实现原理的了解？
- 谈谈对AI行业的认识、商业化场景、以后得应用领域预计发展趋势？
- 聊一下AIGC(现状、发展、未来)
- AIGC是什么？应用场景有哪些？
- 你自己用AIGC做过什么？
- 聊一下chatgpt？
- 你觉得Chatgpt哪里可以改进？