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딥 러닝 인터뷰(Deep Learning Interviews) 도서: AI의 광범위한 주요 주제에 대해 완전히 해결된 수백 가지 취업 면접 질문입니다.

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개인 메모:

"계속 배우세요. 그렇지 않으면 쓸모없어질 위험이 있습니다."

첫 번째 책에서는 정보 이론, 베이지안 통계, 알고리즘 미분, 로지스틱 회귀, 퍼셉트론, 컨볼루션 신경망 등의 주제를 포함하여 데이터 과학 분야의 일관되고 누적되며 내용별 핵심 커리큘럼을 의도적으로 제시합니다. 이 책이 당신에게 자극이 되기를 바랍니다.

나는 이 책의 주된 대상이 되는 대학원생과 구직자들이 이 책을 읽으면 유익을 얻을 것이라고 믿습니다. 그러나 가장 경험이 풍부한 연구자라도 이 연구가 흥미로울 수 있기를 바랍니다.

나는 학생들과 다른 독자들에게 수정, 비판, 제안을 요청하고 싶습니다. 나는 이 본문을 작성하고 수정하는 다년간의 과정을 통해 오류를 제거하려고 노력했지만 의심할 여지 없이 몇 가지가 남아 있습니다. 특히 일부 인쇄상의 부적절함은 의심할 바 없이 최종 버전에 반영될 것입니다. 나는 당신이 그들을 용서해 주기를 바랍니다.

아미르에게 연락하세요:

  • https://www.linkedin.com/in/amirivry/

  • https://scholar.google.com.mx/citations?user=rQCVwksAAAAJ&hl=iw

Shlomo에 문의하세요:

  • https://www.linkedin.com/in/퀀트사이언티스트/

  • https://scholar.google.com.mx/citations?user=bM0LGgcAAAAJ&hl

이 책은 Amazon 및 기타 표준 유통 채널을 통해 구입할 수 있습니다. 책을 주문하거나 출판에 대한 자세한 내용을 알아보려면 출판사의 웹페이지를 참조하세요. 책의 원고는 아래에서 찾을 수 있습니다. 이 책은 개인적인 용도로만 사용 가능하며 판매할 수 없습니다.

  • https://amazon.com/author/퀀트사이언티스트

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PDF는 여기에서 볼 수 있습니다:

https://arxiv.org/abs/2201.00650

소환 

@misc{kashani2021deep,
      title={Deep Learning Interviews: Hundreds of fully solved job interview questions from a wide range of key topics in AI}, 
      author={Shlomo Kashani and Amir Ivry},
      year={2021},
      eprint={2201.00650},
      note = {ISBN 13: 978-1-9162435-4-5 }, 
      url = {https://www.interviews.ai}, 
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}

판매 또는 상업적 사용은 엄격히 금지됩니다 . 이 e-리소스의 사용자 권한은 아래 라이센스 계약에 명시되어 있습니다. 이 전자 자료는 개인 학습 목적으로만 사용할 수 있습니다. 콘텐츠의 판매/재판매는 엄격히 금지됩니다.

이 책(www.interviews.ai)은 점점 경쟁이 심화되는 분야에서 인터뷰 과정의 난관에 직면하고 정량적 배경을 갖춘 야심찬 데이터 과학자인 당신을 위해 작성되었습니다. 대부분의 경우 인터뷰 과정은 꿈의 직업을 선택하는 데 있어 가장 중요한 장애물입니다. 목표 위치에서 탁월할 수 있는 능력, 배경, 동기가 있더라도 문에 발을 들이는 방법에 대한 지침이 필요할 수 있습니다.

에 대한

딥 러닝 인터뷰 제2판(Amazon Softcover는 흑백으로 인쇄됨)에는 AI의 광범위한 핵심 주제에서 완전히 해결된 수백 가지 문제가 포함되어 있습니다. 인터뷰나 시험 관련 주제를 연습하고 기계 학습 석사/박사 학위를 제공하도록 설계되었습니다. 학생, 인터뷰를 기다리는 사람들에게 해당 분야에 대한 잘 정리된 개요가 제공됩니다. 그것이 제기하는 문제는 이를 악물고 기술을 극적으로 향상시킬 만큼 어렵지만 생각을 자극하는 질문과 흥미로운 이야기로 구성되어 있습니다.

이것이 바로 이 책이 학생과 구직자에게 특히 귀중한 이유입니다. 이 책은 관련 주제에 대해 자신감 있고 빠르게 말할 수 있는 능력을 제공하고, 기술적 질문에 명확하고 정확하게 대답하며, 인터뷰 질문의 목적과 의미를 완전히 이해할 수 있는 능력을 제공합니다. 그리고 대답합니다. 이는 면접실에 들어갈 때 갖는 강력하고 필수적인 이점입니다.

이 책의 내용은 DL 취업 면접 및 대학원 수준 시험과 관련된 다양한 주제로 구성된 대규모 목록입니다. 이를 통해 이 연구는 실용적인 수학적 및 계산적 기술의 핵심 세트를 가르치기 위해 점점 증가하는 과학 추세의 최전선에 놓이게 되었습니다. 모든 컴퓨터 과학자의 교육에는 ML의 기본 이론이 포함되어야 하며 AI는 거의 모든 대학의 커리큘럼에 포함된다는 것이 널리 받아들여지고 있습니다. 이 책은 그러한 프로그램의 졸업생을 위한 훌륭한 참고 자료로 고안되었습니다.

  • 이 책은 거의 400페이지에 달합니다.

  • 완전히 해결된 수백 가지 문제

  • 딥러닝의 다양한 영역에서 발생하는 문제

  • 명확한 다이어그램과 일러스트레이션

  • 종합적인 색인

  • 문제에 대한 단계별 솔루션

  • 주어진 답변뿐만 아니라 표시된 작업도

  • 표시된 작업뿐만 아니라 적절한 경우 추론도 제공됩니다.

이 책은 점점 더 경쟁이 심화되는 분야에서 인터뷰 과정의 난관에 직면하고 정량적 배경을 갖춘 야심찬 데이터 과학자를 위해 작성되었습니다. 대부분의 경우 인터뷰 과정은 꿈의 직업을 선택하는 데 있어 가장 중요한 장애물입니다. 목표 위치에서 탁월할 수 있는 능력, 배경, 동기가 있더라도 문에 발을 들이는 방법에 대한 지침이 필요할 수 있습니다. 당신의 호기심은 책의 문제 세트, 공식 및 지침을 통해 당신을 끌어당길 것이며, 진행하면서 딥 러닝에 대한 이해가 깊어질 것입니다. 미적분학, 로지스틱 회귀, 엔트로피, 딥러닝 이론 사이에는 복잡한 연관성이 있습니다. 책을 통해 작업하면 이러한 연결이 직관적으로 느껴질 것입니다.

핵심 주제 영역(볼륨-I):

이 책의 VOLUME-I은 통계적 관점에 초점을 맞추고 배경 기본 지식과 핵심 아이디어 및 실무 지식을 혼합합니다. 다음에 대한 전용 장이 있습니다.

  • 정보 이론

  • 미적분학 및 알고리즘 미분

  • 베이지안 딥 러닝 및 확률 프로그래밍

  • 로지스틱 회귀

  • 앙상블 학습

  • 특징 추출

  • 딥 러닝: 확장 장(100페이지 이상)

이 장은 PyTorch, Python 및 C++의 코드 예제와 함께 딥 러닝 주제에 대한 다양한 심층 처리와 함께 표시됩니다.

면책조항

  • "PyTorch"는 Facebook의 상표입니다.

라이선스

  • 저작권 © Shlomo Kashani, "Deep Learning Interviews" 책의 저자 Shlomo Kashani, Deep Learning Interviews www.interviews.ai 책의 저자: [email protected]

정오표(최신 버전이 아닐 수 있음)

사소한 수정은 포함되지 않습니다.

이러한 문제를 지적해주신 독자 여러분께 감사드립니다. 2020년 3월 12일 인쇄 버전에 대한 정오표 및 온라인 버전에 반영됨:

  1. 질문 번호 PRB-267 -CH.PRB- 8.91은 명확성이 부족하여 제거되었습니다.

  2. 질문 번호 PRB-115 - CH.PRB- 5.16은 명확성이 부족하여 제거되었습니다.

2020년 5월 12일 버전 인쇄에 대한 정오표 및 온라인 버전에 반영됨:

  1. 230페이지, 질문 번호 PRB-178은 "시작된 교차 검증"을 "계층화된 교차 검증"으로 수정합니다.

  2. 231페이지, 질문 번호 PRB-181 에서 데이터 접기 뒤에 "."을 추가했습니다.

  3. 231 페이지, 질문 번호 PRB-191 "an"을 "a"로 수정

  4. 234페이지, 질문 번호 PRB-192 "in"이 두 번 반복됨

  5. 236페이지, 질문 번호 PRB-194 "approached"를 "approaches"로, "arr"를 "arr001"로 수정

  6. 247페이지, 질문 번호 PRB-210 "an"을 "a"로 수정

  7. 258 페이지, 질문 번호 PRB-227 "A 혼란 매트릭스"를 "A 혼란 매트릭스"로 수정

  8. 페이지 271, 질문 번호 PRB-240 "MaxPool2D(4,4,)"를 "MaxPool2D(4,4)"로 수정

  9. 273페이지, 질문 번호 PRB-243 "식별"을 "식별"으로 수정

  10. 281 페이지, 질문 번호 PRB-254 "제안"을 "제안"으로 수정

  11. 페이지 283, 질문 번호 PRB-256 "해프닝" 철자가 틀렸습니다.

  12. 286페이지, "L1, L2"가 "Norms"로 수정됨

  13. 288 페이지, 질문 번호 SOL-184 "전체"를 "전체"로 수정

  14. 298 페이지, 질문 번호 SOL-208 "ou1"을 "out"으로 수정

  15. 319페이지, 질문 번호 SOL-240은 "torch.Size([1, 32, 222, 222])"를 수정합니다 . "torch.size([1, 32, 222, 222])"로 변경됩니다.

  16. 283페이지, 질문 번호 PRB-256 "happening"의 철자가 틀렸습니다.

2020년 7월 12일 버전 인쇄에 대한 정오표 및 온라인 버전에 반영됨:

  1. 페이지 187, 질문 번호 PRB-140 인쇄 버전에서 올바르게 렌더링되지 않은 두 개의 누락된 플롯(6.3, 6.4)

6.3

6.4 2020년 9월 21일 인쇄 버전 과 온라인 버전에 반영된 정오표:

  1. 34페이지, 솔루션 번호 SOL-19 , 0.21886은 0.21305여야 하고 0.21886 ± 1.95 × 0.21886은 0.21305 ± 1.95 × 0.21886이어야 합니다.

  2. 36-7페이지, 솔루션 번호 SOL-21 , 4.8792/0.0258 = 189.116 이고 57.3이 아니고 pi(33) = 0.01748이고 pi(33) = 0.211868이 아닙니다.

  3. 49페이지, PRB-47 “전문가가 원숭이 일 확률은 얼마입니까?”는 “전문가가 인간 일 확률은 얼마입니까”여야 합니다.

2020년 9월 22일 인쇄 버전에 대한 정오표 및 온라인 버전에 반영됨:

  1. 73페이지, 솔루션 번호 SOL-56 은 "헤세 행렬은 미분을 통해 생성됩니다"로 읽어야 합니다.

  2. 57페이지, 문제 번호 PRB-65는 " 두 개의 뉴런"으로 읽어야 합니다.

2020년 9월 24일 인쇄 버전에 대한 정오표 및 온라인 버전에 반영됨:

  1. 78페이지, 솔루션 번호 SOL-64 , OnOffLayer는 200개의 뉴런 중 최소 150개가 꺼져 있는 경우에만 꺼집니다. 따라서 이는 이항 분포로 표현될 수 있으며 레이어가 꺼질 확률은 다음과 같습니다.

확장하다
추가 정보
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