منذ 7 ساعات
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
1400+ أسئلة مقابلة مهندس الذكاء الاصطناعي اختبار الممارسة أسئلة وأجوبة مقابلة مهندس الذكاء الاصطناعي اختبار الممارسة | الجدد إلى ذوي الخبرة | شرح تفصيلي: استعد بفعالية لمقابلة مهندس الذكاء الاصطناعي القادمة مع هذا الاختبار التدريبي المصمم لبناء الثقة والإتقان. سواء كنت تدخل هذا المجال أو تتقدم في حياتك المهنية، فإن هذه الدورة تقدم أكثر من 1400 سؤال متعدد الاختيارات تم فحصها بدقة وتغطي كل مفهوم مهم تم اختباره في المقابلات الفنية الحديثة. تجاوز موارد التعلم المجزأة واكتسب المعرفة المنظمة التي يطلبها أصحاب العمل. لماذا تبرز هذه الدورة "توفر معظم اختبارات الممارسة إجابات بدون سياق. هنا، يتضمن كل سؤال تفكيرًا خطوة بخطوة - مثل تلقي إرشادات شخصية من أحد كبار مهندسي الذكاء الاصطناعي."- المحتوى المتوافق مع الصناعة: الأسئلة التي تم تطويرها وفقًا للأطر الهندسية الحالية للذكاء الاصطناعي التي تستخدمها شركات التكنولوجيا الرائدة
- محاكاة المقابلة الحقيقية: تم إعدادها من تجارب المقابلة الفعلية في أعلى مستويات التكنولوجيا الشركات والمؤسسات التي تركز على الذكاء الاصطناعي
- فهم مفاهيمي عميق: تربط التفسيرات المبادئ النظرية بسيناريوهات التنفيذ في العالم الحقيقي
- التركيز الاستراتيجي: يركز حصريًا على موضوعات عالية الإنتاجية مع عدم وجود محتوى قديم أو غير ذي صلة
- الهيكل الشامل: منظم في ستة أقسام متسلسلة منطقيًا تعكس الأدوار الهندسية الحديثة للذكاء الاصطناعي
خاصتك مخطط إتقان مكون من 6 أقسام
القسم 1: أساسيات هندسة الذكاء الاصطناعي المعرفة الأساسية للأدوار الهندسية التأسيسية للذكاء الاصطناعي
- أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والسلامة (تخفيف التحيز، أطر عمل عدالة النماذج)
- النماذج وواجهات برمجة التطبيقات المدربة مسبقًا (الوجه المعانق، الفروق الدقيقة في تنفيذ OpenAI)
- البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (المنصات السحابية، والأنظمة الموزعة، والأجهزة) الاعتبارات) عينة سؤال:
س: ما هي التقنية الأكثر فعالية لتخفيف التحيز الديموغرافي في أنظمة التعرف على الوجه؟
أ) زيادة حجم مجموعة البيانات
ب) تقليل التحيز أثناء التدريب
ج) استخدام صور عالية الدقة
د) توزيع دفعات التدريب بشكل عشوائي
الإجابة الصحيحة: ب
الشرح: يعمل تقليل التحيز بشكل فعال على منع الميزات المرتبطة بالتحيز أثناء التدريب من خلال التعلم التنافسي، على عكس الأساليب السلبية. يعالج هذا النهج السبب الجذري للتحيز بدلاً من الأعراض، مما يجعله الحل الأكثر فعالية للعدالة الديموغرافية في أنظمة الإنتاج.
القسم 2: الرياضيات والإحصائيات للذكاء الاصطناعي الأساس الكمي الحاسم لأدوار الذكاء الاصطناعي المتقدمة
- الجبر الخطي (تطبيقات القيمة الذاتية في تقليل الأبعاد)
- حساب التفاضل والتكامل (ميكانيكا التدرج في التحسين)
- نظرية الاحتمالية (الاستدلال البايزي، القياس الكمي لعدم اليقين)
- الطرق الإحصائية (اختبار الفرضية، تحليل الانحدار) سؤال نموذجي:
س: لماذا تهم مصفوفة هسه في طرق التحسين من الدرجة الثانية؟
أ) تحسب اتجاه التدرج
ب) تحدد حجم الخطوة بالدولار السنغافوري
ج) توفر معلومات الانحناء لـ أسرع التقارب
د) يقوم بتطبيع ميزات الإدخال
الإجابة الصحيحة: ج
شرح: تحتوي مصفوفة هسه (C) على مشتقات جزئية من الدرجة الثانية تصف الانحناء المحلي لدالة الخسارة. تسمح معلومات الانحناء هذه لخوارزميات التحسين مثل طريقة نيوتن باتخاذ خطوات أكبر وأكثر استنارة نحو الحد الأدنى مقارنةً بطرق الدرجة الأولى، مما يؤدي إلى تسريع التقارب بشكل كبير في المشكلات المحدبة جيدة التصرف.
القسم 3: البرمجة والأدوات المهارات العملية للتنفيذ والنشر
- Python for AI (NumPy، Pandas، تصحيح الأخطاء) التقنيات)
- مكتبات التعلم الآلي (تفاصيل تنفيذ TensorFlow وPyTorch)
- النشر وMLOps (Docker وKubernetes وخطوط أنابيب خدمة النماذج)
نموذج سؤال:
س: لماذا قد يتسبب تكوين PyTorch DataLoader في تجاوز سعة الذاكرة؟
loader = DataLoader(dataset, Batch_size=64, num_workers=16)
أ) حجم الدفعة كبير جدًا
ب) عدد مفرط من num_workers يثقل كاهل موارد النظام
ج) تسوية مجموعة بيانات غير صحيحة
د) استدعاء .pin_memory() مفقود
الإجابة الصحيحة: ب
شرح: يؤدي إعداد num_workers=16 إلى إنشاء 16 عملية منفصلة، كل منها يكرر موارد الذاكرة. عادةً ما تتطابق القيمة المثلى مع مراكز وحدة المعالجة المركزية المتوفرة (عادةً 4-8). يمثل هذا مشكلة إنتاج شائعة حيث يؤدي التخصيص غير المناسب للموارد إلى فشل النظام أثناء التدريب على النموذج.
القسم 4: التعلم الآلي الأساسي تم اختبار مفاهيم تعلم الآلة الأساسية في المقابلات الفنية
- التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف (معايير اختيار الخوارزميات)
- بنيات التعلم العميق (شبكات CNN، وشبكات RNN، وميكانيكا المحولات)
- تقييم النموذج (متري) الاختيار، مخاطر التفسير)
- تقنيات التفسير (تطبيقات SHAP وLIME)
نموذج سؤال:
س: متى سيتم إعطاء الأولوية للدقة على الاستدعاء في نموذج التشخيص الطبي؟
أ) فحص الأمراض النادرة
ب) تأكيد الحالات الحرجة باستخدام علاجات مكلفة
ج) اكتشاف السرطان في مرحلة مبكرة
د) مراقبة صحة السكان
الإجابة الصحيحة: ب
الشرح: الدقة (ب) ينبغي إعطاء الأولوية عندما تحمل النتائج الإيجابية الكاذبة تكاليف باهظة - مثل تأكيد الحالات الحرجة التي تتطلب علاجات جائرة. تقلل الدقة العالية من الإنذارات الكاذبة، مما يضمن أن الحالات الإيجابية فقط هي التي تتلقى تدخلات محفوفة بالمخاطر. سيتم إعطاء الأولوية للاسترجاع في سيناريوهات الفحص (A/C/D) حيث تكون الحالات المفقودة غير مقبولة.
القسم 5: مجالات الذكاء الاصطناعي المتخصصة الخبرة الخاصة بالمجال للأدوار المستهدفة
- معالجة اللغة الطبيعية (الترميز، الضبط الدقيق للمحولات)
- رؤية الكمبيوتر (اكتشاف الكائنات، تقنيات التجزئة)
- الذكاء الاصطناعي التوليدي (شبكات GAN، نماذج الانتشار، تطبيقات VAE)
- أنظمة الوسائط المتعددة (تكامل نموذج الرؤية واللغة)
سؤال نموذجي:
س: في نماذج الانتشار، لماذا يعد "جدول التباين" مهمًا لجودة الصورة؟
أ) يتحكم في تضاؤل معدل التعلم
ب) يحدد تقدم إضافة/إزالة الضوضاء أثناء أخذ العينات
ج) يحسن استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسومات
د) يقلل الترميز أخطاء
الإجابة الصحيحة: ب
شرح: يحدد جدول التباين (ب) المقدار الدقيق للضوضاء المضافة أو المحذوفة في كل خطوة زمنية. يؤدي الجدول الزمني الذي تم تكوينه بشكل غير صحيح إلى حدوث خلل مثل أنماط رقعة الشطرنج أو المخرجات غير الواضحة. يوضح فهم هذه الآلية معرفة عميقة بسلوك النموذج التوليدي - وهو عامل تمييز رئيسي في المقابلات الهندسية المتقدمة للذكاء الاصطناعي.
القسم 6: المواضيع والتطبيقات المتقدمة التمايزات للمناصب الهندسية العليا
- سلامة ومتانة الذكاء الاصطناعي (آليات الدفاع الخصومة)
- تحديات الإنتاج (مراقبة النموذج، واكتشاف الانجراف)
- التقنيات الناشئة (الكمية) مفاهيم التعلم الآلي)
- دراسات حالة من العالم الحقيقي (أنماط التنفيذ عبر الصناعة)
نموذج سؤال:
س: ما هي التقنية الأفضل التي تخفف من انحراف النموذج في أنظمة البرمجة اللغوية العصبية للإنتاج؟
أ) زيادة حجم النموذج
ب) إعادة التدريب الدوري الكامل على البيانات التاريخية
ج) المراقبة المستمرة مع اكتشاف انحراف المفهوم
د) استخدام أرقام الفاصلة العائمة عالية الدقة
صحيح الإجابة: ج
شرح: المراقبة المستمرة مع اكتشاف انحراف المفهوم (C) تتيح التدخل الاستباقي من خلال تحديد الانحرافات الإحصائية في توزيعات بيانات الإدخال. على الرغم من أن إعادة التدريب (ب) ضرورية، إلا أنها تفاعلية وتستهلك الكثير من الموارد. تتطلب أنظمة الإنتاج الحديثة اكتشاف الانحراف في الوقت الفعلي لبدء تحديثات النماذج المستهدفة قبل أن يتدهور الأداء بشكل كبير.
يتضمن استثمارك
- أكثر من 1400 سؤال متعدد الاختيارات مع شرح مفاهيمي تفصيلي
- ستة اختبارات تدريبية كاملة تعكس ظروف المقابلة الحقيقية
- تحديثات محتوى منتظمة تعكس معايير الصناعة المتطورة
- 30 يومًا ضمان استعادة الأموال
يبحث أصحاب العمل بشكل متزايد عن المرشحين الذين يمكنهم شرح سبب نجاح التقنيات - وليس فقط كيفية تنفيذها. تؤهلك هذه الدورة التدريبية للقيام بما يلي:
- تحديد الأسئلة الخادعة واختبار العمق المفاهيمي والتنقل فيها
- التعبير عن المقايضات الفنية بثقة مهنية
- إظهار الفهم على مستوى الإنتاج بما يتجاوز المعرفة على مستوى البرنامج التعليمي
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
0 تعليقات
تسجيل دخول
