منذ 3 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 لعالم أبحاث الذكاء الاصطناعي اختبار الممارسة أسئلة وأجوبة مقابلة عالم أبحاث الذكاء الاصطناعي | اختبار الممارسة | الجدد إلى ذوي الخبرة | شرح تفصيلي: توقف عن تخمين ما سيطرحه القائمون على المقابلة. استعد بثقة لدورك القادم كعالم أبحاث في الذكاء الاصطناعي من خلال اختبار الممارسة الأكثر شمولاً على Udemy، المصمم حصريًا للمرشحين الذين يستهدفون المناصب القائمة على الأبحاث في أفضل شركات التكنولوجيا والأوساط الأكاديمية ومختبرات الذكاء الاصطناعي. تقدم هذه الدورة أكثر من 1400 سؤال متعدد الاختيارات تم إعدادها بدقة وتغطي النظرية التأسيسية والأبحاث المتطورة والمعضلات الأخلاقية - وكلها مدعومة بتفسيرات مفصلة لتحويل فهمك. سواء كنت خريجًا جديدًا أو مهندسًا ذو خبرة، يحاكي هذا الاختبار سيناريوهات المقابلة الحقيقية لكشف الفجوات المعرفية وشحذ التفكير النقدي والتأكد من تميزك في عمليات التوظيف التنافسية. لماذا هذه الدورة؟- الدقة المستهدفة: تعكس الأسئلة المقابلات الفعلية في Google Research وOpenAI وDeepMind وFAIR - مع التركيز على السبب وراء الحفظ عن ظهر قلب.
- Zero Fluff: يتضمن كل سؤال شرحًا خطوة بخطوة. تشريح الإجابات الصحيحة/غير الصحيحة، والاستشهاد بالأوراق البحثية (على سبيل المثال، "الانتباه هو كل ما تحتاجه")، وتوضيح أفضل ممارسات الصناعة.
- الإتقان المنظم: مقسم إلى 6 أقسام مهمة (250 سؤالًا لكل منها) تغطي نطاق أبحاث الذكاء الاصطناعي الكامل - من بنيات الشبكات العصبية إلى النشر الأخلاقي.
- الأهمية في العالم الحقيقي: التدرب على سيناريوهات تصحيح أخطاء تحيز النموذج، وتحسين المحولات التدريب وتصميم تجارب قابلة للتكرار - بالضبط ما يقيمه مديرو التوظيف.
التعلم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف، ومقاييس التقييم، والتعلم المعزز، والتقنيات الناشئة
نموذج سؤال:
س: في مهمة التشخيص الطبي غير المتوازنة في الفصل (1% من الحالات الإيجابية)، لماذا تعتبر الدقة فقير متري؟
أ) يبالغ في التأكيد على السلبيات الكاذبة
ب) يتجاهل مفاضلات الاسترجاع الدقيق
ج) يمكن تحقيق دقة عالية من خلال التنبؤ دائمًا بـ "السلبية"
د) يدمج أخطاء النوع الأول/الثاني
الإجابة الصحيحة: ج
شرح: تقيس الدقة الصحة العامة. إذا كانت 99% من الحالات سلبية، فإن النموذج الذي يتنبأ بأن "جميع الحالات سلبية" يحقق دقة بنسبة 99% ولكنه يفشل في اكتشاف أي مرض (نتائج سلبية كاذبة عالية). منحنيات الاسترجاع الدقيق أو درجة F1 تتفوق على عدم التوازن.
شبكات CNN وRNNs وGANs والمحولات والبحث في الهندسة العصبية
نموذج سؤال:
س: لماذا تتفوق المحولات على RNNs في مهام التسلسل الطويل؟
أ) لا تستطيع RNNs التعامل مع تسلسلات> 100 رمز
ب) المحولات استخدام الاهتمام الذاتي المتوازي، وتجنب عنق الزجاجة المتسلسل لشبكات RNN
ج) تفتقر شبكات RNN إلى التشفير الموضعي
د) تتطلب المحولات بيانات تدريب أقل
الإجابة الصحيحة: ب
الشرح: تقوم شبكات RNN بمعالجة الرموز المميزة بشكل تسلسلي، مما يتسبب في بطء التدريب واختفاء التدرجات للتسلسلات الطويلة. يحسب الاهتمام الذاتي للمحولات العلاقات بين جميع الرموز المميزة بالتوازي، مما يتيح نمذجة التبعية طويلة المدى بكفاءة.
نماذج اللغة، والترميز، والمحولات، وإنشاء النص، وتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP)
نموذج سؤال:
س: يستخدم BERT سياقًا ثنائي الاتجاه، لكن GPT أحادي الاتجاه. ما هي النتيجة الرئيسية؟
أ) يتفوق بيرت في إنشاء النصوص؛ GPT في التصنيف
ب) لا يمكن لـ GPT التقاط تبعيات السياق الأيسر
C) BERT غير مناسب لمهام الإنشاء بسبب الرموز المميزة
D) يتطلب GPT مزيدًا من التضمينات الموضعية
الإجابة الصحيحة: C
شرح: تعمل الرموز المميزة لـ BERT [MASK] أثناء التدريب المسبق على إنشاء عدم تطابق في اختبار التدريب للإنشاء (على سبيل المثال، ملء الكلمات المفقودة). تتجنب النمذجة السببية (من اليسار إلى اليمين) لـ GPT هذا الأمر، مما يجعلها مناسبة أصلاً للتوليد.
تصنيف الصور، واكتشاف الكائنات، والتجزئة، والتعرف على الوجه، وتحليل الفيديو
نموذج سؤال:
س: لماذا يضيف قناع R-CNN فرعًا لتجزئة البكسل إلى R-CNN الأسرع؟
أ) لتقليل الإيجابيات الخاطئة في كائن الكشف
ب) لتمكين تجزئة المثيل دون تشويه المنطقة
ج) لاستبدال تجميع عائد الاستثمار (ROI) باستيفاء ثنائي الخطي
د) لتسريع سرعة الاستدلال
الإجابة الصحيحة: ب
الشرح: يؤدي تجميع عائد الاستثمار الأسرع في R-CNN إلى اعوجاج المناطق إلى أحجام ثابتة، مما يؤدي إلى فقدان محاذاة البكسل. يستخدم فرع القناع المتوازي لـ Mask R-CNN محاذاة ROI للتنبؤات الدقيقة لكل بكسل، وهو أمر بالغ الأهمية لدقة التجزئة.
التحيز/الإنصاف، وقابلية التفسير، والخصوصية، والنشر الأخلاقي، والامتثال التنظيمي
نموذج سؤال:
س: يُظهر نظام التعرف على الوجه معدلات خطأ أعلى بنسبة 20% للإناث ذوي البشرة الداكنة. ما هي طرق التخفيف الأكثر فعالية؟
أ) جمع المزيد من البيانات من المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا
ب) استخدام تقليل انحياز الخصومة أثناء التدريب
ج) تطبيق المعايرة اللاحقة
د) كل ما سبق
الإجابة الصحيحة: د
الشرح: يتطلب تخفيف التحيز استراتيجيات متعددة الجوانب: البيانات المتنوعة (أ) تعالج فجوات التمثيل، والتدريب الخصومي (ب) يقلل الارتباط بالأشياء الحساسة السمات، وتقوم المعايرة (C) بضبط توزيعات الإخراج. لا يوجد حل واحد يكفي.
اختبار الفرضيات، والإعداد التجريبي، والمعالجة المسبقة للبيانات، وإمكانية التكرار، والنشر
نموذج السؤال:
س: في اختبار أ/ب الذي يقارن نموذجي توصية، لماذا لا يكون اختبار t كافيًا للأهمية؟
أ) تفاعلات المستخدم هي غير معرف. (مستقلة وموزعة بشكل متطابق)
ب) تفترض اختبارات T التوزيعات الطبيعية، والتي تنتهك بيانات النقر
ج) كل من A وB
D) تتطلب اختبارات T أحجام عينات أكبر مما تسمح به الاختبارات عبر الإنترنت
الإجابة الصحيحة: ج
التفسير: يعرض سلوك المستخدم التجميع (غير معرف) وتتبع معدلات النقر إلى الظهور توزيعات منحرفة. يُفضل استخدام طرق مثل إعادة تشكيل نماذج التمهيد أو نماذج التأثيرات المختلطة للاستدلال الصحيح.
- 1400+ أسئلة متعددة الأسئلة عالية الإنتاجية: يتم ترجيحها حسب مدى انتشار الموضوع في المقابلات الحقيقية (على سبيل المثال، 30% في التعلم العميق/البرمجة اللغوية العصبية).
- التفسيرات التفصيلية: تتضمن كل إجابة ما يلي:
- المفهوم الأساسي (على سبيل المثال، "المحول" الاهتمام الذاتي")
- لماذا هذا صحيح؟ (مع المعادلات/مقتطفات التعليمات البرمجية حيثما كان ذلك مناسبًا)
- لماذا يفشل الآخرون؟ (المفاهيم الخاطئة الشائعة)
- سياق البحث (على سبيل المثال، "يعكس هذا القسم 3.2.1 في ورقة ViT")
- تتبع التقدم: اختبارات محددة التوقيت، ونتائج الأقسام، وتشخيصات المناطق الضعيفة.
- يتم التحديث دائمًا: تتم إضافة أسئلة جديدة ربع سنوية تعكس أحدث الأبحاث (على سبيل المثال، سلامة ماجستير إدارة الأعمال، والوسائط المتعددة النماذج).
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
