2021年认知面试经验

背景

随着人工智能和机器学习的快速发展，认知计算逐渐受到关注。越来越多的企业，包括谷歌、微软、IBM等，开始涉足认知计算领域。因此，认知面试也成为了近年来程序员求职的新趋势。

基本概念

在介绍认知面试前，我们先来了解一些基本概念。

什么是认知计算？

认知计算是指从研究如何使计算机模仿人脑智能的角度出发，研究人工智能的一种方法。认知计算不仅仅是模拟人脑，还尝试着去理解人脑的认知过程。

认知科学与心理学

认知科学是研究人类思维过程的跨学科领域，包括心理学、神经学、哲学和人工智能。心理学是主要研究人类行为和心理活动的学科，认知心理学则是心理学的分支之一，主要研究人类思维和心理过程。

认知面试

认知面试是用以考察程序员对人工智能及其相关技术的理解和掌握程度的面试形式。认知面试题目一般涉及机器学习、深度学习、自然语言理解、图像处理等相关技术。

认知面试准备

为了在认知面试中有好的表现，程序员需要做好充分的准备。

学习理论知识

程序员需要学习一些认知计算的基本理论知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。可以从相关书籍、文章、博客、视频等学习资料中获取相关知识。

训练模型

能够自己从头开始训练模型会是一个加分项。可以使用TensorFlow、Keras、PyTorch等框架训练自己的模型，并熟练使用这些框架的API。

思考实际问题

认知面试常常会涉及到实际问题，因此需要有思考能力。可以通过参加机器学习比赛、解决实际问题等方式锻炼自己的思考能力。

面试前复习

在面试前，需要对自己学习的知识进行复习。可以选择做一些认知面试的练习题，检验自己的掌握程度。

认知面试题目举例

为了更好的了解认知面试，我们来看一些认知面试题目的例子。

1. 什么是卷积神经网络？它在计算机视觉中的应用

卷积神经网络是指一类专门用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络。在计算机视觉中，卷积神经网络被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。

2. 什么是LSTM？它在自然语言处理中的应用

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，能够有效地处理序列数据。在自然语言处理中，LSTM被广泛应用于语言建模、机器翻译、情感分析等任务。

3. 什么是生成对抗网络（GAN）？它在图像处理中的应用

生成对抗网络是一种用于生成模型的神经网络。它由一个生成网络和一个判别网络组成。在图像处理中，GAN被广泛应用于图像生成、图像修复等任务。

总结

认知面试不仅仅是考察程序员的技术能力，更是考察其对认知计算的理解和应用。为了在认知面试中表现出色，程序员需要充分准备、学习相关知识，并锻炼自己的思考能力。