长鑫存储AI面试题目

深入剖析面试考点与应对策略

长鑫存储在人工智能领域发展势头强劲，其面试题目也颇具特色。下面就为大家详细介绍长鑫存储ai面试可能会涉及的几类题目。

基础知识考查

这部分主要考察应聘者对ai基础概念的掌握程度。例如，会问到什么是卷积神经网络（cnn），它在图像识别领域有哪些优势。像在图像分类任务中，cnn通过卷积层提取图像特征，池化层进行特征降维，能够高效地处理图像数据，相比传统的机器学习算法，在准确率和处理速度上都有显著提升。还可能会考察对循环神经网络（rnn）及其变体lstm、gru的理解，询问它们在处理序列数据时的工作原理和应用场景，比如在自然语言处理中的文本生成、机器翻译等任务中就经常会用到这些网络结构。

算法设计与实现

面试中会要求应聘者现场设计并实现一些简单的ai算法。比如，设计一个简单的线性回归算法，并编写代码实现。面试官可能会给出一组数据，让应聘者通过代码计算出回归方程的系数。另外，也可能会考察更复杂的算法，如决策树算法。要求应聘者解释决策树的构建过程，以及如何选择最优的划分特征。在实际应用中，决策树可以用于客户分类、疾病诊断等领域。

项目经验分享

这是面试中很重要的一部分，面试官会要求应聘者详细介绍自己参与过的ai项目。应聘者需要说明项目的背景、目标、所使用的技术和方法，以及在项目中遇到的问题和解决方案。例如，有应聘者参与过一个基于深度学习的人脸识别项目，在项目中使用了开源的深度学习框架tensorflow搭建模型。在训练过程中遇到了过拟合的问题，通过增加训练数据、使用正则化方法等手段解决了该问题，最终提高了模型的准确率。

数据分析能力

数据分析能力也是长鑫存储ai岗位看重的能力之一。面试官可能会给出一份数据集，要求应聘者对数据进行清洗、预处理和分析。比如，给出一份包含用户购买记录的数据集，要求应聘者分析用户的购买行为，找出购买频率较高的商品，以及不同年龄段用户的购买偏好。这就需要应聘者掌握数据处理工具，如python的pandas库，以及数据分析方法，如统计分析、可视化分析等。

开放性问题探讨

开放性问题主要考察应聘者的思维能力和创新能力。例如，会问如果要开发一个智能客服系统，你会从哪些方面入手，如何提高系统的智能水平。应聘者可以从数据收集、模型选择、交互设计等方面进行回答，如收集大量的用户问答数据来训练模型，选择合适的深度学习模型如transformer，设计友好的交互界面等。

总之，要想在长鑫存储的ai面试中脱颖而出，应聘者需要全面准备，扎实掌握基础知识，积累项目经验，提升数据分析和解决问题的能力。