『壹』 计算机工程与科学是什么期刊
计算机工程与科学是什么期刊
计算机工程与科学期刊级别为核心期刊，出刊周期为月刊，期刊创办于1973年。计算机工程与科学是国防科技大学主管、国防科技大学计算机学院主办的学术性期刊。
计算机工程与科学主要栏目设有：算法研究、图形与图象、计算机网络、神经网络、仿真技术研究、人工智能、研究与实现、试题选载与博士论文摘要。
计算机工程与科学已被国家图书馆馆藏、北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)、维普收录(中)、万方收录(中)、知网收录(中)、上海图书馆馆藏、统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊)收录。
计算机工程与科学获得荣誉情况：全国中文核心期刊、中国科技期刊核心期刊、Caj-cd规范获奖期刊。
『贰』 如何理解神经网络里面的反向传播算法
1.普通的机器学习模型：
其实，基本上所有的基本机器学习模型都可以概括为以下的特征：根据某个函数，将输入计算并输出。图形化表示为下图：
当我们的g(h)为sigmoid函数时候，它就是一个逻辑回归的分类器。当g(h)是一个只能取0或1值的函数时，它就是一个感知机。那么问题来了，这一类模型有明显缺陷：当模型线性不可分的时候，或者所选取得特征不完备（或者不够准确）的时候，上述分类器效果并不是特别喜人。如下例：
我们可以很轻易的用一个感知机模型（感知器算法）来实现一个逻辑与（and），逻辑或（or）和逻辑或取反的感知器模型，（感知器模型算法链接），因为上述三种模型是线性可分的。但是，如果我们用感知器模型取实现一个逻辑非异或（相同为1，不同为0），我们的训练模型的所有输出都会是错误的，该模型线性不可分！
2.神经网络引入：
我们可以构造以下模型：
（其中，A代表逻辑与，B代表逻辑或取反，C代表逻辑或）
上述模型就是一个简单的神经网络，我们通过构造了三个感知器，并将两个感知器的输出作为了另一个感知其的输入，实现了我们想要的逻辑非异或模型，解决了上述的线性不可分问题。那么问题是怎么解决的呢？其实神经网络的实质就是每一层隐藏层（除输入和输出的节点，后面介绍）的生成，都生成了新的特征，新的特征在此生成新的特征，知道最新的特征能很好的表示该模型为止。这样就解决了线性不可分或特征选取不足或不精确等问题的产生。（以前曾介绍过线性不可分的实质就是特征不够）
神经网络的模型结构如下：
（蓝色，红色，黄色分别代表输入层，影藏层，输出层）
在此我们介绍的神经网络中的每一个训练模型用的都是逻辑回归模型即g(h)是sigmoid函数。
我们可以将神经网络表示如下：
3.神经网络的预测结果（hypothesis函数）的计算和CostFunction的计算
预测结果的计算其实与普通的逻辑回归计算没有多大区别。只是有时候需要将某几个逻辑回归的输出作为其他逻辑回归模型的输入罢了，比如上例的输出结果为：
那么CostFunction的计算又和逻辑回归的CostFunction计算有什么区别呢？
逻辑回归的CostFunction如下：
上述式子的本质是将预测结果和实际标注的误差用某一种函数估算，但是我们的神经网络模型有时候输出不止一个，所以，神经网络的误差估算需要将输出层所有的CostFunction相加：
k：代表第几个输出。
补充：神经网络可以解决几分类问题？
理论上，当输出单元只有一个时，可以解决2分类问题，当输出单元为2时可以解决4分类问题，以此类推...
实质上，我们三个输出单元时，可以解决三分类问题（[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]）,为什么如此设计？暂时留白，以后解决
ps：面试题：一个output机器，15%可能输出1，85%输出0，构造一个新的机器，使0,1输出可能性相同？ 答：让output两次输出01代表0，10代表1，其余丢弃
4.神经网络的训练
这儿也同于logistic回归，所谓的训练也就是调整w的权值，让我们再一次把神经网络的CostFunction写出来！
W代表所有层的特征权值，Wij(l)代表第l层的第i个元素与第j个特征的特征权值
m代表样本个数，k代表输出单元个数
hw(x(i))k代表第i个样本在输出层的第k个样本的输出 y(i)k代表第i个样本的第k个输出
然后同于logistic回归，将所有的W更新即可。难处在于此处的偏导数怎么求？首先得说说链式求导法则：
所以我们可以有：
接下来的问题就是有theta了，当我们要求的错误变化率是最后一层（最后一层既是输出层的前一层）且只看一个输出神经元时则：
多个相加即可
那么中间层次的神经元变化率如何求得呢？我们需要研究l层和了+1层之间的关系，如下图：
第l层的第i个Z与第l层的第i个a的关系就是取了一个sigmod函数，然而第l层的第i个a与和其对应的w相乘后在加上其他的节点与其权值的乘积构成了第l+1层的Z，好拗口，好难理解啊，看下式：
大体也就是这么个情况，具体的步骤为：
1.利用前向传播算法，计算出每个神经元的输出
2.对于输出层的每一个输出，计算出其所对应的误差
3.计算出每个神经元的错误变化率即：
4.计算CostFunction的微分，即：
『叁』 干货 | 一文搞定 AI 面试！TOP 50 问题+答案请查收
准备 AI 面试需要扎实的基础和对高级技术的了解。本指南整理了涵盖人工智能各方面的 50 个面试问题，适合求职者、学生或对 AI 感兴趣的人复习知识，以在面试中取得好成绩。
以下是前 50 个 AI 面试问题，帮助你做好准备：
什么是人工智能？
答：人工智能是指在机器中模拟人类智能，使它们能够执行通常需要人类智能的任务，如解决问题、学习和决策。
数据预处理在 AI 中的重要性是什么？
答：数据预处理是确保 AI 算法适用性和提高模型准确性的关键步骤。它包括清理、转换和组织数据，消除噪声、处理缺失值、标准化数据和降低维度。
激活函数在神经网络中的作用是什么？
答：激活函数通过引入非线性使神经网络能够对复杂的关系进行建模，帮助神经元在输入的加权总和基础上确定输出。
监督学习、无监督学习和强化学习的区别是什么？
答：监督学习使用标记示例训练模型；无监督学习在未标记数据中寻找模式；强化学习通过奖励和惩罚训练智能体做出决策。
维度的诅咒是什么？
答：维度的诅咒指处理高维数据时遇到的挑战，数据变得稀疏，距离变得不相关，影响模型准确性和效率。
在 AI 中有哪些不同的搜索算法？
答：AI 中使用了深度优先搜索、广度优先搜索、统一成本搜索、A* 搜索、启发式搜索和遗传算法等。
解释遗传算法的概念。
答：遗传算法模仿自然选择和进化过程，通过迭代应用选择、交叉和突变等运算符，改进解决方案。
讨论 AI 的挑战和局限性。
答：AI 面临复杂模型缺乏可解释性、伦理问题、对偏见和隐私的关注以及对类人智能的理解不足。
神经网络有哪些不同类型？
答：不同类型包括前馈神经网络、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和自组织映射（SOM）。
什么是迁移学习？它在 AI 中有什么用？
答：迁移学习是从一个任务或领域学到的知识应用于不同但相关的任务，减少训练数据和计算需求，提高模型性能。
递归神经网络（RNN）的概念是什么？
答：RNN 是处理顺序数据的神经网络，利用反馈连接，保留和利用来自先前输入的信息。
卷积神经网络（CNN）是什么？
答：CNN 用于处理类似网格的数据，如图像或视频，自动从输入中学习相关特征。
解释自然语言处理（NLP）的概念。
答：NLP 是研究计算机与人类语言交互的 AI 领域，涉及文本理解、生成和分析。
强化学习是如何工作的？
答：强化学习通过智能体与环境交互，根据行为的奖励或惩罚进行学习，目标是最大化累积奖励。
深度学习和机器学习的区别是什么？
答：深度学习是机器学习的一个子领域，利用多层神经网络自动学习复杂数据的表示。
AI 在机器人和自动化中的作用是什么？
答：AI 提升了机器感知、推理和行动能力，推动了工业自动化、自动驾驶、无人机和智能家居设备的进步。
解释计算机视觉的概念。
答：计算机视觉是使机器解释和理解视觉数据（如图像和视频）的 AI 分支。
人工智能开发和部署的道德考虑是什么？
答：考虑偏见、隐私、透明度、问责制和对就业的影响，确保 AI 的道德和负责任开发。
如何设计一个 AI 系统来预测电信公司客户流失？
答：收集历史客户数据，预处理和特征工程，选择监督学习技术训练模型，评估和部署。
说明如何使用 AI 优化供应链管理。
答：整合和分析供应链数据，使用 AI 技术预测需求、优化库存和路线，提高效率和客户满意度。
设计一个 AI 系统来识别和分类图像中的对象。
答：使用卷积神经网络，收集数据，预处理，训练模型，评估性能。
如何开发用于自动驾驶的 AI 系统？
答：收集传感器数据，预处理和融合，使用深度学习技术进行感知、决策和控制，持续测试和改进。
描述 AI 在自然语言理解方面的挑战和解决方案。
答：挑战包括语言歧义、上下文理解和用户意图理解，使用深度学习模型，结合特定领域知识和交互式对话系统。
如何使用 AI 向客户推荐个性化产品？
答：分析客户数据，构建推荐引擎，学习模式，提供个性化建议。
解释使用 AI 来诊断医学图像中疾病的过程。
答：使用深度学习算法，训练卷积神经网络，分析医学图像，提供诊断。
如何应用 AI 增强企业网络安全？
答：利用异常检测、行为分析和威胁情报，训练 AI 模型，实时监控和响应威胁。
什么是生成式 AI？它与判别式 AI 有何不同？
答：生成式 AI 生成新数据，判别式 AI 分类数据；生成式 AI 学习数据分布，判别式 AI 学习类别界限。
解释生成对抗网络（GAN）的概念。
答：GAN 框架涉及生成器和判别器网络，生成器生成新样本，判别器区分真实数据和生成数据。
描述生成式 AI 的挑战和局限性。
答：包括模式崩溃、输出多样性不足和对大量训练数据的需求，以及难以控制输出和训练数据中的偏差。
生成式 AI 在伦理方面存在哪些问题？
答：涉及深度伪造、侵犯隐私、欺骗和道德责任问题。
强化学习如何应用于生成式 AI？
答：强化学习技术通过奖励和惩罚指导生成式 AI 模型学习生成高质量和多样化的样本。
生成式 AI 在自然语言生成中的作用是什么？
答：生成类似人类的文本、对话和叙述，用于聊天机器人、虚拟助手和内容生成。
如何利用生成式 AI 进行机器学习的数据增强？
答：生成扩展训练数据集的合成样本来增加数据多样性，提高模型泛化能力和鲁棒性。
解释生成式 AI 中变分自动编码器（VAE）的概念。
答：VAE 是一种生成模型，编码器将输入映射到潜在空间，解码器从中重建输入，用于生成新样本。
合并重叠的间隔列表。
检查括号字符串是否平衡。
找到不重复字符的最长子字符串的长度。
编写二进制搜索函数，查找排序列表中的目标元素。
找到从 1 到 N（含）的数字列表中缺失的数字。
准备 AI 面试时，请确保理解这些概念和技能，并关注 AI 的最新趋势。祝你面试成功！