這是求職產(chǎn)品經(jīng)理系列的第180篇文章

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(資料圖片僅供參考)

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Offer1.3 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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