面試寶典千千萬(wàn)，但這一份，應(yīng)當(dāng)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域里不容錯(cuò)過(guò)的那一個(gè)了。這不，才在 arXiv“上架”12 天，GitHub 就狂攬了 1.5K 顆小星星?；鸨潭龋梢?jiàn)一斑。
這就是名為 Deep Learning Interviews 的面試書(shū)，由量子力學(xué)家 Shlomo Kashani 等人所著。
這本面試書(shū)之所以能這么火爆，是因?yàn)樗w的內(nèi)容，能 hold 住數(shù)百個(gè)深度學(xué)習(xí)面試中可能遇到的問(wèn)題。而且還是橫跨人工智能領(lǐng)域眾多關(guān)鍵主題的那種。
甚至作者還這樣描述這本面試書(shū)的價(jià)值：
這本書(shū)能讓準(zhǔn)備面試的學(xué)生（包括碩士和博士等），自信且快速談?wù)撊魏蜗嚓P(guān)話題，清楚和正確地回答技術(shù)問(wèn)題，并充分理解面試問(wèn)題和答案的目的和意義。
不僅如此，還得劃個(gè)重點(diǎn) —— 這本書(shū)在亞馬遜上的售價(jià)是 22.99 美元 （約 147 元）。
但現(xiàn)在，免費(fèi)的 PDF 版已經(jīng)上線（鏈接見(jiàn)文末）！那么這本書(shū)到底講了些什么？是否真有這么神奇？讓我們來(lái)一探究竟。
深度學(xué)習(xí)面試書(shū)
在作者看來(lái)，當(dāng)下人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力愈發(fā)激烈，而面試剛好成為了多數(shù)人與夢(mèng)想工作之間的屏障。
即使是一個(gè)人有足夠的能力，在業(yè)務(wù)上的表現(xiàn)也非常出色，但他也可能需要一些正確的指導(dǎo)，讓自己找到更加合適的工作。
而這本書(shū)的內(nèi)容，就是圍繞著“深度學(xué)習(xí)面試”展開(kāi)，盤(pán)點(diǎn)了與之相關(guān)的眾多主題。
從章節(jié)分布來(lái)看，本書(shū)主要包含以下幾大方向：
信息理論
微積分與算法差異化
貝葉斯深度學(xué)習(xí)和概率編程
Logistic 回歸
集成學(xué)習(xí)
特征提取
深度學(xué)習(xí)
……
在每一部分的章節(jié)中，基本會(huì)分為三個(gè)部分，它們分別是簡(jiǎn)介、問(wèn)題和答案?！皢?wèn)題”和“答案”將會(huì)以如下的方式呈現(xiàn)：
不過(guò)作者也提醒，在看問(wèn)題的時(shí)候要先自己做思考，不要急著去翻下面的答案 ——“讓自己在材料中掙扎一段時(shí)間，是非常重要的?！?/p>
至于書(shū)中提供的這些“問(wèn)題”，主要分為兩大類型。第一類是概念性問(wèn)題。這類問(wèn)題主要是為了測(cè)試和提高你對(duì)基本概念的理解，一般會(huì)涉及許多數(shù)學(xué)相關(guān)的計(jì)算。
當(dāng)然問(wèn)題的難度也是由淺入深：從基本的定義，到對(duì)概念進(jìn)行深度思考。舉一個(gè)“信息理論”章節(jié)中的例子：
第二類是應(yīng)用性問(wèn)題。這類問(wèn)題主要是用來(lái)練習(xí)技能，畢竟“光說(shuō)不練”是不夠的。本書(shū)中的所有這類問(wèn)題，都是基于 Python 或現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)庫(kù)來(lái)展開(kāi)。以 Pytorch 的為例：
那如果對(duì)給出的“答案”存在不理解的地方該怎么辦呢？別急，本書(shū)在附錄處對(duì)所涉及的所有公式做了一份清單，還提供了可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)、閱讀的選擇性書(shū)目列表。
作者介紹
本書(shū)的作者是 Shlomo Kashani，一名量子計(jì)算科學(xué)家。
他是 DeepOncology AI 的主管，曾用深度學(xué)習(xí)的方式精確檢測(cè)腫瘤。而他卻不滿足于只在實(shí)驗(yàn)室里做實(shí)驗(yàn)，在 Shlomo 看來(lái)，能夠幫助其他研究人員才是最大的科學(xué)貢獻(xiàn)。這也是他創(chuàng)作本書(shū)的初衷。
那么這本深度學(xué)習(xí)面試書(shū)是否對(duì)你有幫助呢？免費(fèi) PDF 版本鏈接已在文末奉上，感興趣的友友們快去看看吧~
深度學(xué)習(xí)面試書(shū)：
https://arxiv.org/abs/2201.00650
參考鏈接：
[1]https://github.com/BoltzmannEntropy/interviews.ai
[2]https://www.amazon.com/Deep-Learning-Interviews-interview-questions/dp/1916243568
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