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今天给大家推荐一个非常全面的 AI 面试笔记集锦，包含 2018、2019 年的校招、春招、秋招。内容涉及自然语言处理(NLP)、深度学习(Deep Learning)、机器学习(Machine Learning)、C、C++、Python、面试笔记等。
首先放上该面试笔记的在线地址：
https://github.com/DarLiner/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
这份 GitHub 面试笔记集锦的路线图为：
从内容上来说，总共分成 8 大模块，分别是：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数学、算法、编程语言、笔试面经。
下面分别详细介绍！
1. 机器学习
机器学习部分主要涉及：机器学习基础、机器学习实践、机器学习算法、集成学习四大模块。
例如理论部分将会介绍机器学习中常见的数学理论知识，比如偏差和方差的关系、区别。
机器学习实践以实践为主，介绍机器学习一些调优技巧，以及如何构建一个完整的机器学习项目等。
2. 深度学习
深度学习部分主要涉及：深度学习基础、深度学习实践、CNN、RNN、优化算法、序列建模等模块。
理论部分介绍深度学习常用的知识点，例如激活函数、防止过拟合的方法等等。
3. 笔试面经
笔试面经部分主要涉及各大长的笔试题，包括：百度、腾讯、字节跳动、快手、爱奇艺等等。
笔试面经，回答一个面试题的基本要点是：
-
是什么
-
为什么（动机）
-
怎么做（原理）
-
使用场景
-
一些细节（如果使用过的话）
介绍了一份头条/字节跳动-深度学习/NLP 方向的面试经历：
关于这份面试笔记后面还有许多丰富的内容，建议读者自行在 GitHub 上获取，这里就不一一介绍了。
最后，再次放上该 AI 面试笔记的地址：
https://github.com/DarLiner/Algorithm_Interview_Notes-Chinese
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原文链接：https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/104047154?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851498816800227478200%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851498816800227478200&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-14-104047154-null-null.nonecase&utm_term=AI%E9%9D%A2%E8%AF%95
