想去Google AI工作？请收下这20道面试题

   <p>谷歌拥有世界上最聪明的 AI 研发科学家，数据工程师及数据科学家。谷歌的 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）重新调整了公司战略，即“AI 先行”。谷歌依靠其拥有的海量数据，将 AI 融入绝大多数产品，从 Gmail 到自动驾驶，形成了一张网。</p>    <p>谷歌 AI 相关研究有三大块：<a href="/misc/goto?guid=4959013147988115557" rel="nofollow">数据基础设施与分析</a>，<a href="/misc/goto?guid=4958998675155966332" rel="nofollow">谷歌大脑团队</a> 与 <a href="/misc/goto?guid=4959013148145781216" rel="nofollow">谷歌 AI 医疗</a>。</p>    <p>谷歌在 AI 领域的刊物主要涉及三块：<a href="/misc/goto?guid=4959013148264696609" rel="nofollow">机器智能</a> ，<a href="/misc/goto?guid=4959013148369829980" rel="nofollow">机器感知</a> 与 <a href="/misc/goto?guid=4959013148489406508" rel="nofollow">自然语言处理</a>。</p>    <p><strong>技术岗位面试流程</strong></p>    <p>谷歌的技术岗位面试是标准化的。首先是电话视频面试，随后是现场面试。技术岗位面试指引请在这里查看：<a href="/misc/goto?guid=4959013148615317715" rel="nofollow">链接</a></p>    <p><strong>谷歌 AI 的相关信息</strong></p>    <p>1. 大规模机器学习系统：<a href="/misc/goto?guid=4959013148723445588" rel="nofollow">TensorFlow</a></p>    <p>2. 谷歌运用的软件和硬件：<a href="/misc/goto?guid=4959013148843088214" rel="nofollow">AI 工具</a></p>    <p>3. <a href="/misc/goto?guid=4959013148956760386" rel="nofollow">非官方谷歌数据科学博客</a></p>    <p><strong>AI 和数据科学相关面试题</strong></p>    <ul>     <li> <p>1/x的导数是多少</p> </li>     <li> <p>画出 log (x+10) 的曲线</p> </li>     <li> <p>如何设计客户满意度调查</p> </li>     <li> <p>掷一个硬币 10 次，8 次正面，2 次反面。你如何分析硬币的重量是否分布均匀，p值是多少</p> </li>     <li> <p>你有 10 个硬币，每个硬币抛掷 10 次（共抛 100 次），并观察结果。你会修改检查硬币分布是否均匀的方法吗</p> </li>     <li> <p>解释一个非正态的概率分布以及如何应用</p> </li>     <li> <p>为什么要用特征选择？如果两个预测值高度相关，对逻辑回归的系数有什么影响，系数的置信区间呢</p> </li>     <li> <p>K-mean 聚类算法与高斯混合模型：K-means 聚类与 EM 最大期望算法的区别是什么</p> </li>     <li> <p>运用高斯混合模型时，你怎么判断它是否适用（正态分布）</p> </li>     <li> <p>在聚类中已知标签，如何评价模型的表现</p> </li>     <li> <p>你有一个 google app，并对其进行了修改，如何测试改进</p> </li>     <li> <p>描述数据分析过程</p> </li>     <li> <p>为什么不用逻辑回归，而用 GBM 算法</p> </li>     <li> <p>推导 GMM 公式</p> </li>     <li> <p>如何衡量用户对视频的喜爱程度</p> </li>     <li> <p>模拟一个二元正态分布</p> </li>     <li> <p>推导一个分布的方差</p> </li>     <li> <p>每年有多少人申请谷歌的工作</p> </li>     <li> <p>如何估计中位数</p> </li>     <li> <p>对一个回归模型中的两个系数分别做估计时是统计显著的，那么两个一起检验是否仍然显著</p> </li>    </ul>    <p>来自: <a href="/misc/goto?guid=4959013149066656565" id="link_source2">雷锋网</a></p>