منذ 6 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 :
استعد لمقابلة مهندس التعلم الآلي القادمة بثقة. تقدم هذه الدورة التدريبية الشاملة للاختبار العملي أكثر من 1400 سؤال متعدد الاختيارات (MCQs) تم تصميمها بدقة لمحاكاة المقابلات الفنية الواقعية في أفضل شركات التكنولوجيا والشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ومؤسسات المؤسسات. سواء كنت تمتلك معرفة تأسيسية جديدة أو مهندسًا ذو خبرة في استهداف الأدوار العليا، فإن هذه الدورة التدريبية تسد الفجوات الحرجة في إعدادك من خلال تفسيرات تفصيلية وسيناريوهات متوافقة مع الصناعة وتغطية موضوعية منظمة. على عكس بنوك الأسئلة العامة، تتضمن كل أسئلة متعددة الأسئلة ما يلي:- الاستدلال خطوة بخطوة للحصول على الإجابات الصحيحة
- تفاصيل واضحة عن سبب كون الخيارات غير الصحيحة مضللة
- سياق العالم الحقيقي (على سبيل المثال، تحديات نشر الإنتاج، والأخلاقيات) المقايضات)
- مراجع إلى المفاهيم الأساسية (الرياضيات، والأطر، وتصميم النظام)
تغطي كل مرحلة من مراحل عملية مقابلة تعلم الآلة - بدءًا من الألغاز الخوارزمية وتحديات الترميز إلى السبورة البيضاء لتصميم النظام ودراسات الحالة السلوكية.
الأسئلة مستمدة من المقابلات الفعلية في FAANG, AI والمختبرات وشركات Fortune 500، مع التركيز على ما سيتم طرحه عليك فعليًا.
يحول كل شرح سؤال تدريبي إلى درس صغير، مما يعزز المفاهيم التي ستطبقها في الوظيفة.
منظم في 6 أقسام مهمة (مفصلة أدناه)، مما يضمن عدم إغفال أي موضوع.
خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف/غير الخاضع للإشراف/المعزز | تقييم النموذج وتحسينه | نظرية ML والرياضيات | الأخلاقيات وحوكمة الذكاء الاصطناعي2. دور ومسؤوليات مهندس التعلم الآلي
نظرة عامة على الدور وسير العمل | البنية التحتية وخطوط البيانات | النشر والإنتاج | التعاون والمهارات الناعمة3. البرمجة والأدوات
Python for ML | أطر تعلم الآلة | معالجة البيانات وتصورها | أدوات البيانات الضخمة4. إدارة ومعالجة البيانات
المعالجة المسبقة للبيانات | خطوط أنابيب البيانات | قواعد البيانات والتخزين | تصور البيانات وإعداد التقارير5. موضوعات وتخصصات متقدمة
التعلم العميق | البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية | التعلم المعزز | ML6 الخاص بالمجال. الإعداد للمقابلة ودراسات الحالة
تحليل دراسة الحالة | تصميم النظام | السيناريوهات السلوكية والظرفية | أسئلة نموذجية للتدرب على المقابلة الشخصية مع شرح تفصيلياختبر عمق تفسيراتنا: سؤال:
في مشكلة تصنيف ذات اختلال شديد في الفصل (1% عينات إيجابية)، ما هو مقياس التقييم الأكثر ملاءمة؟
أ) الدقة
ب) الدقة
ج) درجة F1
د) ROC-AUCC الإجابة الصحيحة: ج) درجة F1
شرح:
الدقة (أ) مضلل هنا - فالتنبؤ بجميع السلبيات سيؤدي إلى دقة بنسبة 99٪ على الرغم من عدم وجود قوة تنبؤية. الدقة (ب) وحدها تتجاهل السلبيات الكاذبة، وهو أمر بالغ الأهمية في المجالات عالية المخاطر (مثل التشخيص الطبي). يمكن أن تكون ROC-AUC (D) مفرطة في التفاؤل عندما تهيمن العينات السلبية. يوازن F1-Score (C) بين الدقة والاستدعاء، مع إعطاء الأولوية لاكتشاف الفئة الإيجابية النادرة. تعد هذه أفضل ممارسات الصناعة فيما يتعلق بالبيانات غير المتوازنة (على سبيل المثال، اكتشاف الاحتيال)، كما تم تأكيد ذلك من خلال الدورة التدريبية المكثفة للتعلم الآلي من Google ووثائق scikit-learn. سؤال:
عند نشر نموذج توصية في الوقت الفعلي، تحدث زيادات مفاجئة في زمن الاستجابة أثناء ذروة حركة المرور. ما الحل الأكثر فعالية من حيث التكلفة للتخفيف الفوري؟
أ) أعد كتابة النموذج في C++
ب) تنفيذ تجميع الطلبات
ج) مضاعفة مثيلات الخادم
د) التبديل إلى بنية نموذج أبسطالإجابة الصحيحة: ب) تنفيذ تجميع الطلبات
شرح:
مضاعفة الخوادم (ج) تتكبد تكاليف غير ضرورية على المدى الطويل. تتطلب إعادة الكتابة بلغة C++ (A) أسابيع من الجهد الهندسي. تبديل النماذج (د) يضحي بالدقة دون معالجة السبب الجذري. تقوم مجموعة الطلبات (B) بتجميع طلبات الاستدلال المتعددة في عملية حسابية واحدة، مما يقلل من الحمل الزائد لوحدة معالجة الرسومات/وحدة المعالجة المركزية لكل تنبؤ. هذه هي تقنية MLOps القياسية المستخدمة في Netflix وAmazon (وفقًا لأفضل ممارسات AWS SageMaker) للتعامل مع الزيادات في حركة المرور مع الحد الأدنى من تأثير زمن الاستجابة. سؤال:
خلال مقابلة تصميم النظام، يُطلب منك إنشاء مسار للكشف عن الاحتيال. ما المكون المهم للحفاظ على ملاءمة النموذج بمرور الوقت؟
أ) بيانات التدريب عالية الدقة
ب) مشغلات إعادة تدريب النموذج في الوقت الفعلي
ج) بنية التعلم العميق المعقدة
د) تخزين البيانات المستندة إلى السحابة الإجابة الصحيحة: ب) مشغلات إعادة تدريب النموذج في الوقت الفعلي
الشرح:
تتطور أنماط الاحتيال بسرعة (على سبيل المثال، أساليب الاحتيال الجديدة). تتحلل النماذج الثابتة خلال أيام. في حين أن البيانات عالية الجودة (أ) والتخزين السحابي (د) تعتبر أساسية، إلا أنها لا تعالج انحراف المفهوم. تزيد البنى المعقدة (C) من تكاليف الصيانة. إن إعادة التدريب في الوقت الحقيقي - الناجمة عن الشذوذات الإحصائية في توزيعات التنبؤ (على سبيل المثال، الانخفاض المفاجئ في الدقة) - تضمن التكيف المستمر. تم فرض هذا النهج في خطوط إنتاج PayPal وStripe، كما هو موثق في دراسات الحالة الهندسية لـ IEEE ML. من الذي يجب عليه التسجيل؟
- الباحثون عن عمل: أدوار مهندس Land ML في FAANG، أو شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، أو المؤسسات التي تعتمد على البيانات.
- المحولون الوظيفيون: الانتقال من علوم البيانات/هندسة البرمجيات إلى الممارسة الفنية المستهدفة.
- المهندسون ذوو الخبرة: تحديث المعرفة للمقابلات مع كبار القادة/الرئيسيين (النظام) التصميم وقابلية التوسع).
- الطلاب: بناء القدرة على التحمل في المقابلة قبل المواضع في الحرم الجامعي أو التدريب الداخلي.
- أكثر من 1400 سؤال: تغطية صارمة عبر جميع الأقسام الستة (أكثر من 230 لكل قسم).
- التعلم الموفر للوقت: تصفية الأسئلة حسب الصعوبة (مبتدئ/متوسط/متقدم) أو الموضوع.
- وضع محاكي الامتحان: اختبارات موقوتة محاكاة ضغط مقابلة Google/Meta.
- الوصول مدى الحياة: تتم إضافة أسئلة جديدة كل ثلاثة أشهر بناءً على موضوعات المقابلة الشائعة.
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
