前沿知识
1、什么是机器学习？讲讲具体的算法。
从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的种方法。
PS：机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。
机器学习的方法：回归算法、神经网络、聚类算法、降维算法、推荐算法、牛顿法等
成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据!
机器学习常见算法：
深度学习
决策树
神经网络
朴素贝叶斯算法
随机森林算法
机器学习基于学习方式的分类
(1) 监督学习(有导师学习)：
输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型，采用迭代计算方法，学习结果为函数。
(2) 无监督学习(无导师学习)：
输入数据中无导师信号，采用聚类方法，学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。
(3) 强化学习(增强学习)：
以环境反惯(奖/惩信号)作为输入，以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。
人工智能研究的内容：
- 认知建模
- 知识的表示
- 知识的推理
- 知识的应用
人工智能的研究方法:
- 功能模拟法
- 结构模拟化
- 行为模拟法
2、你认为你本科学的数学有哪些会用到机器学习中？
高等数学/微积分、线性代数与矩阵论、概率论与信息论、最优化方法、图论/离散数学
3、什么是大数据？
大数据是指容量庞大的数据集，大到传统的数据处理软件产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理数据。这些大数据集可以包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
4、什么是数据挖掘？
数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
5、数据挖掘和机器学习之间有什么联系？
数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。
人工智能与机器学习、深度学习的关系
? 严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
? 早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。
? 深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
6、什么是云计算？
? 云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
? 现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
7、什么是深度学习？
? 人工智能是一门科学，机器学习是目前最主流的人工智能实现方法，而深度学习则是机器学习的一个分支，也是当下最流行的机器学习的一种。
? 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。而人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，简称为神经网络或类神经网络。因此，深度学习又叫深层神经网络，是从之前的人工神经网络模型发展而来的。
? 深度学习是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，比如图像，声音和文本等。深度学习，能让计算机具有人一样的智慧，其发展前景必定是无限的。
8、你对人工智能有什么了解？强人工智能可能实现吗？
? “人工智能”一词最初是在1956年的达特茅斯学院的夏季研讨会提出的。
? 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用
人工智能的三种形态：
弱人工智能：
弱人工智能 (Artificial Narrow Intelligence, ANI) 是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了；
强人工智能：
强人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI) ，是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；
超人工智能：
超人工智能 (Artificial Super Intelligence, ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。
9、什么是神经网络？
人工神经网络（artificial neural network，ANN），简称神经网络（neural network，NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
10、用过哪些搜索引擎，他们的区别是什么
搜索引擎是什么？
是指根据一定的策略，运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。
用过哪些搜索引擎：百度、谷歌
浏览器和搜索引擎之间的区别：
①性质不同：浏览器：是一种用于查看网页的工具软件，是一个程序，
搜索引擎：是在浏览器中以网站形式提供服务的网站。
②目的不同：浏览器：预测人们将共享文本，图像和其他信息。
搜索引擎：可以提高人们提前获取和收集信息的速度，并为人们提供更好的网络环境。
③用途不同：浏览器：通过浏览器，您可以连接到Internet，浏览Web并在服务器上获取信息。
搜索引擎：通过搜索引擎，使用某些算法为用户提供在网站上收集的信息。
11、什么是嵌入式系统
嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，且 软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。
12、大数据发展的瓶颈？
没有成熟的方法采集和处理大数据。
数据涉及到隐私，法律法规还没有完善。
大量不同类别的数据不知道怎么存储。
数据的独占性：有价值的数据别人不一定会分享
13、大数据的特点
IBM提出了大数据“5V”特点：
①Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
②Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
③Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
④Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
⑤Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
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14、无人驾驶使用的技术有哪些？
无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
15、什么是CNN（卷积神经网络），它有什么原理是什么，它与传统感知机的区别？
一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。例子：用卷积神经网络来做二维图像的无损放大
这里假设输入的图像是300x300大小的。
传统神经网络：假设我们用一个有128个单元的全连接层，则我们需要300x300x128=11520000个参数（不考虑偏置）
卷积神经网络：假设我们采用5x5x3的filter，对于不同的区域，我们都共享同一个filter，因此就共享这同一组参数，一个filter有75个参数，假设我们使用10个filter，则需要750个参数（不考虑偏置），
由此我们可以看出卷积神经网络的参数数量大大减少了。
参数共享机制让我们的网络的参数数量大大地减少。这样，我们可以用较少的参数，训练出更加好的模型，典型的事半功倍，而且可以有效地 避免过拟合。
同样，由于filter的参数共享，即使图片进行了一定的平移操作，我们照样可以识别出特征，这叫做 “平移不变性”。因此，模型就更加稳健了。
16、计算机理论的应用有哪些？
科学计算：信息处理；自动控制；计算机辅助系统；人工智能；网络通信。
17、云计算有哪三种服务方式？
SaaS(软件即服务),PaaS(平台即服务),IaaS(信息即服务)
18、你最敬佩的计算机科学家是谁？
艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日-1954年6月7日）出生于英国伦敦，毕业于普林斯顿大学，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学与人工智能之父，以他名字命名的图灵奖被喻为“计算机界的诺贝尔奖”。他提出的图灵机模型为现代计算机逻辑工作方式奠定了基础。二战中他协助军方破解了德国密码系统Enigma，助盟军取得胜利。
19、深度学习是什么，深度是什么，越深越好吗？
让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
主要涉及三类方法：
(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。
(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
20、什么是区块链？区块链在人工智能领域有什么应用（或者关系？）
区块链，简而言之就是信任的技术。最典型的区块链的应用自然就是我们接触的加密货币了。区块链可以被看做是一种内嵌智能的系统，这个智能用加密算法来保证信任传递、数据的不可篡改、系统的稳定运行等。
区块链数据的不可篡改和可追溯的特点，对人工智能的进步有很大的优势。它可以监控人工智能化的流程，方便分步骤建模，更精确地修改数据模型和控制整个过程。区块链技术能够实现几乎无障碍的价值交换，人工智能有着高速分析海量数据的能力。它们的结合，会产生一种全新的模式。
21、图像识别在哪些方面的应用?
人脸识别技术，网络内容审核。
理解RGB和ARGB
算法：
- 灰度化
- 二值化
- 膨胀算法
- 腐蚀算法
- 开运算
- 闭运算
- 模糊效果
- 混合处理
22、贝叶斯算法的公式，应用，举例子说明。
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性
贝叶斯要解决的问题（人工智能）：
1、正向概率：假设袋子里有N个白球，M个黑球，伸手摸一把，摸出黑球的概率是多大。
2、逆向概率：如果事先不知道袋子里黑白球的比例，而是闭着眼摸出一个或好几个球，观察这些取出来的球的颜色之后，那么我们可以就此对袋子里的黑白球的比例作出什么样的推测。
搜索巨人Google和Autonomy，一家出售信息恢复工具的公司，都使用了贝叶斯定理（Bayesian principles）为数据搜索提供近似的（但是技术上不确切）结果。研究人员还使用贝叶斯模型来判断症状和疾病之间的相互关系，创建个人机器人，开发能够根据数据和经验来决定行动的人工智能设备。
23、介绍人工智能的优势与劣势。
人工智能的优点 (Advantages of Artificial Intelligence)
Less Errors: As decisions are taken on previously gathered information and certain algorithms, without the interference of humans, so errors are reduced and the chance of reaching accuracy with a greater degree of precision is a possibility.
更少的错误：由于对先前收集的信息和某些算法进行了决策，而不会受到人为干扰，因此可以减少错误，并且有可能以更高的精度达到准确度。
Faster Decisions: Using Artificial intelligence, decisions can be taken very fast. For example, we all have played Chess game in Windows. It is nearly impossible to beat CPU in hard mode because of the A.I. behind that game. Because it took the best possible step in very short time according the algorithms used behind it.
更快的决策：使用人工智能，可以非常快速地做出决策。 例如，我们所有人都在Windows中玩过国际象棋游戏。 由于游戏背后的AI，几乎不可能在硬模式下击败CPU。 因为根据其背后使用的算法，它已在很短的时间内采取了最佳步骤。
Daily Applications: In today’s era, A.I. is used in many applications just like Apple’s Siri, Window’s Cortana, Google’s OK Google. Using these type of applications we can communicate with our device using our voice. Which makes our work easy. For example, in recent android phones if we want to search for a location then all we have to do is say “OK Google where is Agra”. It will show you Agra’s location on google map and best path between you and Agra.
日常应用程序：在当今时代，AI被用于许多应用程序中，例如Apple的Siri， Window的Cortana， Google的OK Google。 使用这些类型的应用程序，我们可以使用语音与设备进行通信。 这使我们的工作变得容易。 例如，在最近的Android手机中，如果我们要搜索位置，那么我们所要做的就是说“ OK Google Agra在哪里”。 它将在Google地图上显示阿格拉的位置以及您和阿格拉之间的最佳路径。
No Emotions: The complete absence of emotions makes machines to think logically and take right decision where in humans emotions are associated with moods that can affect human efficiency. Complete absence of emotions make machines to take right decisions.
没有情感：完全没有情感使机器能够逻辑思考并做出正确的决定，在人的情感中，情感与可能影响人类效率的情感相关联。 完全没有情绪会使机器做出正确的决定。
Digital Assistants: Some of highly advanced organizations uses digital assistants to interact with users which saves need of human resource. Digital assistant also used in many websites to provide things that user want. We can chat with them about what we are looking for. Some chat bots are designed in such a way that its become hard to determine that we’re chatting with a chat bot or a human being. For Example, Mitsuku.
数字助理：一些高级组织使用数字助理与用户进行交互，从而节省了人力资源。 数字助理还用于许多网站中，以提供用户想要的东西。 我们可以与他们聊天，寻找我们想要的东西。 有些聊天机器人的设计方式使其很难确定我们是在与聊天机器人还是在与人聊天。 例如，Mitsuku。
No Breaks: Unlike humans, machines can work 24*7 without any break. Humans need a break after work to regain their speed and freshness whereas machines can work for long hours without getting bored or distracted.
不间断：与人类不同，机器可以不间断地工作24 * 7。 下班后，人们需要休息一下以恢复其速度和新鲜度，而机器可以长时间工作，而不会感到无聊或分心。
Medical Applications: Increasing the integration of A.I. tools in every day medical applications could improve the efficiency of treatments and avoid cost by minimizing the risk of false diagnosis. AI has begun transforming the field of surgical robotics wherein it has enabled the advent of robots that perform semi-automated surgical tasks with increasing efficiency. A.I is not going to replace Doctors, it will help them by providing the relevant data need to take care of patient (such as history of aortic aneurism, high blood pressure, coronary blockages, history of smoking, prior pulmonary embolism, cancer, implantable devices or deep vein thrombosis). Otherwise this information would take long time to collect.
医疗应用：在日常医疗应用中增加AI工具的集成可以通过最大程度地降低错误诊断的风险来提高治疗效率并避免成本。 人工智能已经开始改变外科手术机器人领域，它使能够以更高的效率执行半自动化外科手术任务的机器人的出现成为可能。 AI不会取代Doctors，它将通过提供照顾患者所需的相关数据(例如主动脉瘤病史，高血压，冠状动脉阻塞，吸烟史，先前的肺栓塞，癌症，可植入设备)来帮助他们或深静脉血栓形成)。 否则，此信息将花费很长时间收集。
Taking risks on behalf of humans: In various situations, Robots can be used instead of Humans to avoid the risks. Such as Robots can be programmed to explore Space because metal body can suffer in different situations but the human body can not. In Military forces Robots can be programmed to defuse a bomb, so the error will be reduced and can save human lives. Complex machines can be used for exploring the ocean floor and hence overcoming the human limitations.
代表人类承担风险：在各种情况下，可以使用机器人代替人类来规避风险。 例如，可以对机器人进行编程以探索太空，因为金属身体可能会在不同的情况下受苦，而人体则不会。 在军事力量中，可以对机器人进行编程以使其危险物消散，从而减少错误并挽救生命。 复杂的机器可用于探索海床，从而克服人类的局限性。
Public Utilities: Self-Driving cars, which would greatly reduce the number of car crashes. Facial recognition can be used for security. Natural language processing to communicate with humans in their language.
公用事业：自动驾驶汽车，将大大减少撞车事故的发生。 面部识别可用于安全性。 自然语言处理，以人类语言交流。
人工智能的缺点 (Disadvantages of Artificial Intelligence)
High Costs: The hardware and software need to get updated with time to meet the latest requirements. Machines need repairing and maintenance which need plenty of cost.
高成本：硬件和软件需要及时更新以满足最新要求。 机器需要维修和保养，这需要大量成本。
Unemployment: The increasing number of machines leading to unemployment and job security issues. As machines are replacing human resources, the rate of people losing their jobs will increase. Because machines can work 24*7 with no break, which is more beneficial of industries instead of working with people who needs break and refreshment. Machines do their work as they programmed to do without any error while error can be occurred from humans.
失业：越来越多的机器导致失业和工作保障问题。 随着机器替代人力资源，失业人数的增加将会增加。 因为机器可以不间断地全天候工作24 * 7，所以这对行业更有利，而不是与需要休息和休息的人一起工作。 机器按照编程的方式工作，没有任何错误，而人为错误可能发生。
Can’t think out of box: Robots can only do the work that they are programmed to do. They cannot act any different outside of whatever algorithm or programming is stored in their internal circuits. And when it comes to a creative mind, nothing can beat a human mind. A computer can’t think differently while making or drawing something. The thoughts comes from the emotions and experience which machine’s cannot. So machine can’t think out of box whereas thousands of new thoughts and ideas comes into a human mind.
不能开箱即用：机器人只能完成其编程要完成的工作。 它们无法在内部电路中存储的算法或程序之外执行任何其他操作。 当涉及到创造性思维时，没有什么能击败人类思维。 电脑在制作或绘图时不能有不同的想法。 思想来自机器无法做到的情感和经验。 因此，机器无法开箱即用，而成千上万的新思想和想法却
进入了人类的思维。
Can’t feel Compassion and Sympathy: There is no doubt that machines are much better when it comes to working efficiently but they cannot replace the human connection that makes the team. Machines cannot develop a bond with humans.
不能有同情心和同情心：毫无疑问，机器在有效工作方面会更好，但是它们无法取代构成团队的人际关系。 机器无法与人建立联系。
Highly dependent on machines: In todays generation, most of the people are highly dependent on Applications like Siri. With so much assistance from machine, if humans do not need their thinking abilities, these abilities will be gradually decrease. In future with the heavy use of application of artificial intelligence, human may become fully dependent on machines, losing their mental capacities.
高度依赖机器：在当今时代，大多数人高度依赖Siri等应用程序。 在机器的大量帮助下，如果人类不需要思考能力，这些能力将逐渐降低。 未来随着人工智能的大量使用，人类可能会完全依赖机器，从而失去其智力。
These are some advantages and disadvantages of Artificial Intelligence. Some people also say that Artificial intelligence can destroy human civilization if it goes into wrong hands. But still none of the A.I. application made at that scale that can destroy or enslave human (as shown in some movies like Megatron in Transformers and ultron in Marvel). So we should not consider this as disadvantage of Artificial intelligence.
这些是人工智能的优点和缺点。 有人还说，人工智能如果落入错误之手，就会毁灭人类文明。 但是，仍然没有任何一种能够破坏或奴役人类的AI应用程序(如《变形金刚》中的《威震天》和《漫威》中的ultron等电影中所显示的那样)。 因此，我们不应将其视为人工智能的缺点。