這是求職產(chǎn)品經(jīng)理系列的第180篇文章
哈嘍大家好,最近一直很多人找我要的兩個干貨資料:《起薪4萬,AI產(chǎn)品經(jīng)理模型基本功-13個經(jīng)典模型》以及《AI產(chǎn)品經(jīng)理求職高頻30題以及答案解析》耗時1個月終于整理完成了!
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說明: 1)兩個文檔總字?jǐn)?shù)4.98萬,不管是模型基本功還是每個問題的答案都盡可能詳盡; 2)重點給大家深度講解了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIGC三個大方向的13個經(jīng)典模型
3)每個模型從實現(xiàn)原理、應(yīng)用場景、優(yōu)缺點三個產(chǎn)品經(jīng)理必懂的維度深度講解,結(jié)合應(yīng)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(zhǔn)備效率 6)本內(nèi)容為PDF格式文檔,大家可以隨到隨學(xué)
詳細(xì)的目錄如下,需要的小伙伴可以詳細(xì)看一下~
第一章:機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
第二章:機器學(xué)習(xí)7大經(jīng)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(yīng)用場景舉例:預(yù)測候選人能不能拿到Offer
1.3 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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)用案例:預(yù)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(yīng)用場景:預(yù)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(yīng)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(xué)習(xí)3大經(jīng)典模型
一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
二、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型一:CNN算法(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
2.1 CNN模型的實現(xiàn)原理
2.2 CNN模型的應(yīng)用場景及缺點 三、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型二:RNN算法(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
3.1 RNN模型的實現(xiàn)原理 3.2 RNN模型的應(yīng)用場景
四、深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型三:GAN算法(生成式對抗網(wǎng)絡(luò))
4.1 GAN模型的實現(xiàn)原理 4.2 GAN模型的應(yīng)用場景
五、深度學(xué)習(xí)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(chǎn)品經(jīng)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(shù)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(xùn)練集、驗證集和測試集? 2.5你之前負(fù)責(zé)產(chǎn)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(xué)習(xí)有哪些了解?深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景有哪些?
2.7 機器學(xué)習(xí)的三大類應(yīng)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(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)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(xùn)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(chǎn)品經(jīng)驗
4.1 系統(tǒng)的介紹一下你負(fù)責(zé)的某某AI產(chǎn)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(chǎn)品的主要競品是誰?
第五類:產(chǎn)品素養(yǎng)類
5.1 AI 產(chǎn)品經(jīng)理和傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別是什么?
5.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程和工作職責(zé)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(chǎn)品算是成功的產(chǎn)品?
5.5平時在哪些網(wǎng)站/渠道學(xué)習(xí)AI產(chǎn)品知識? 5.6你們的模型構(gòu)建流程是怎么樣的? 第六類:行業(yè)認(rèn)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(rèn)知?
6.2 結(jié)合我們公司的業(yè)務(wù)場景,通過 AI 技術(shù)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(chǎn)品?
7.2 你做AI產(chǎn)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(yù)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(xùn)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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