AI算法面试线路-知理编程：全面的技术学习平台

[ 2025.4.22更新 ]

AI 算法工程师面试学习线路（七阶段智力+算力消耗流）

🎯 目标：全面掌握 AI 算法工程师岗位的核心技能，包括数学基础、机器学习、深度学习、模型调优、部署优化与业务落地，具备研发、复现与讲人话的能力，通过面试并留下 GPU。

第一阶段：数学基础与算法素养

目标：会用 PyTorch 不能叫 AI 工程师，你得配得上“算法”这俩字

1. 高数 & 线代

偏导、梯度、链式法则、泰勒展开
矩阵乘法、特征值、SVD、PCA

2. 概率统计

贝叶斯公式、最大似然、KL 散度
分布建模：正态、伯努利、指数族

3. 最优化理论

梯度下降、Adam、SGD、牛顿法
L1/L2 正则、拉格朗日乘子法

4. 面试必问

为什么用交叉熵损失？和 MSE 有啥区别？
Dropout 是怎么工作的？它优化了什么？

第二阶段：机器学习基础算法

目标：不能连 KNN 和 SVM 都说不出就去搞大模型，那是纯抽象攻击。

1. 常见算法

分类：SVM、KNN、决策树、随机森林、XGBoost
回归：线性回归、岭回归、Lasso、SVR
聚类：K-means、DBSCAN、GMM

2. 特征工程

One-hot, Embedding, 标准化/归一化
特征选择：信息增益、方差、模型重要性

3. 模型评估

ROC/AUC、混淆矩阵、Precision/Recall、F1 Score
交叉验证、偏差-方差平衡

4. 面试高频

什么情况下用随机森林？用过 LightGBM 吗？
你怎么处理不平衡样本？

第三阶段：深度学习原理与模型结构

目标：会跑模型不够，你得懂它为什么能跑。

1. 基础网络

MLP、CNN（卷积、池化、BatchNorm）、RNN、LSTM、GRU
激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh、Swish

2. 训练细节

初始化方法（Xavier, He）
损失函数选择
过拟合处理：Dropout、EarlyStopping、数据增强

3. 框架实战

PyTorch：模型定义、DataLoader、自定义训练循环
TensorFlow：Keras 风格 API，tf.data

4. 面试热题

卷积核大小怎么选？stride 有什么影响？
为什么梯度消失/爆炸？怎么解决？

第四阶段：NLP / CV / 推荐等方向进阶

目标：你不能“什么都懂一点”，你得有一个方向打穿

1. NLP

Embedding、RNN、Attention、Transformer、BERT
文本分类、NER、情感分析、问答系统

2. CV

图像分类、目标检测（Faster RCNN、YOLO）、图像分割
数据增强（MixUp、CutMix）、迁移学习、fine-tune

3. 推荐系统

FM/DeepFM、Wide&Deep、DSSM、DIN、点击率预估

4. 面试例题

请讲讲 Transformer 的结构与多头注意力机制？
YOLO 和 Faster RCNN 哪个快？为什么？

第五阶段：模型调参与实验管理

目标：调不出准确率不叫“收敛难”，叫“不会调”。

1. 超参调优

学习率、batch size、epoch、weight decay
网格搜索、随机搜索、Bayesian Optimization

2. 训练技巧

学习率预热 / 衰减（WarmUp, Cosine Annealing）
Gradient Clipping、MixPrecision

3. 实验管理

wandb / tensorboard / mlflow
多组实验日志、模型 checkpoint 策略

4. 面试加分

你训练过哪些大模型？用什么工具记录实验？
你调过最奇怪的参数是哪个？结果如何？

第六阶段：部署优化与工程能力

目标：AI 不上线，等于白跑。你得会部署，否则模型只是论文附件。

1. 推理优化

ONNX、TensorRT、TorchScript
Batch 推理 vs 单样本请求、量化/剪枝/蒸馏

2. 模型部署

Flask + Gunicorn + Nginx 模型服务
FastAPI、GRPC、TorchServe、Triton

3. 工程能力

Docker 化部署、CI/CD、GPU 资源管理
模型版本管理、服务监控

4. 面试重点

模型太大推不动你怎么办？
怎么做多模型版本管理？

第七阶段：业务落地 + 系统设计 + 面试输出

目标：你得能讲业务价值、讲模型结构、还能画系统图打全场

1. 项目讲解结构

业务背景 → 技术选型 → 模型结构 → 训练优化 → 部署上线 → 效果指标

2. 系统设计题

实时推荐系统架构
智能客服问答系统架构
图像识别 + OCR 自动审批流程系统

3. 面试实战题

怎么设计一个“AI 智能打标签”系统？
模型训练耗时 12 小时，有没有优化手段？

附录：AI 算法工程师面试高频题 TOP 10

为什么神经网络可以拟合任意函数？
L1 和 L2 正则分别抑制什么问题？
Transformer 中的 Position Encoding 是干嘛的？
Batch Normalization 有什么作用？
CNN 是怎么处理图像平移不变性的？
Attention 是怎么提升模型表达能力的？
你在什么场景下使用了迁移学习？
如何处理样本标签错误？对模型影响大吗？
如何优化模型推理速度？你压缩过模型吗？
AI 模型上线后怎么做监控和反馈？

推荐资料 & 工具

📘 经典书籍：
- 《深度学习》（Goodfellow）
- 《动手学深度学习》
- 《机器学习实战》
🛠️ 工具集：
- PyTorch / TensorFlow / HuggingFace / Scikit-learn
- wandb / mlflow / tensorboard
- Docker / Triton / ONNX / TensorRT
🎮 项目练习：
- 图像分类 + 增强 + 推理部署全流程
- 情感分析 → fine-tune BERT → API部署
- 推荐系统 CTR 预测 + AUC 对比 + 多模型融合

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