作為曾經只存在於科幻小說和未來主義電影的人工智能，如今活躍在我們生活中的方方面面。從商業應用到日常生活，我們無時無刻都在與人工智能“打交道”。60%的大數據中心預測到2025年，人工智能和機器學習將“徹底”成為我們生活中的一部分。從運輸、物流到醫療保健，從家庭維護到客戶服務等行業都將充滿AI的“身影”。
由於對人工智能需求的急劇增加，越來越多的企業正在加大對技術和技術專業人員的投資，以便能夠從中受益。根據Tractica報告顯示，企業對人工智能市場的投資將從2015年的202.5百萬美元增加到2024年的111億美元。這意味著，整個國際對人工智能領域的人才需求將呈不斷上升的趨勢。Indeed.com的數據顯示，在美國，他們的平均年薪為110，000美元。高額的薪水、廣泛的社會需求這無疑給那些渴望或正在從事該領域的人打了一針“強心劑”。
進入人工智能領域你要做好哪些準備
作為一名AI人，你的前途不可限量。然而，其他人也不是傻瓜。他們會加入這個行業，與你形成競爭。如何讓你在眾多求職人員中脫穎而出。作者認為，你應該儲備大量的知識，並提前考慮可能問到的人工智能問題。
假如你被安排參加一次面試，你應該對他們的企業文化有所瞭解並弄清楚他們是如何使用人工智能創造價值的。這可以幫助你更好的準備人工智能的面試問題。當然，在此之前，你也要準備其他可能問到的人工智能面試問題。學會巧妙的表達自己獨特的見解，比如說對人工智能的定義與應用。在本文，我們準備了以下11個問題，希望對你能有所幫助。
1.你認為人工智能該如何使用？
面對這種提問，你的回答最好有一定的前瞻性、可行性。（但最終的答案還是取決於你，因為面試官提問的目的就是想了解你對人工智能的看法和理解。）如果可能的話，你的話題最好向你面試公司對人工智能使用的領域靠攏。常見的領域有，合同分析、目標檢測、導航分類、圖像識別、預測維護、數據處理、任務自動化或數據驅動等等。
2.什麼是智能代理，它們是如何在人工智能中使用的？
智能代理是指通過傳感器瞭解正在發生的事情，然後利用執行器來執行特定任務或目標的自主實體。他們可以通過編程學習更好地完成他們（或難或易的）的任務。
3.TensorFlow是什麼？它可以用來做什麼？
TensorFlow是一個開源軟件庫，最初是由谷歌團隊開發的，用於機器學習和神經網絡研究。（它屬於數據流編程。）TensorFlow使應用程序的構建更加人性化，比如說自然語言處理和語音識別。
4.機器學習是什麼？它與人工智能有什麼關係？
機器學習是人工智能的一個子集。其思想是機器通過“學習”更好的服務於人類，而不是讓人類不斷地輸入參數。機器學習是人工智能的一個切實應用。
5.什麼是神經網絡，它和人工智能有著怎樣的聯繫？
神經網絡是一類機器學習算法。神經的神經元部分是計算部分，網絡部分是神經元連接的部分。隨著移動數據的增加，神經網絡之間傳遞數據越發頻繁，所得出的結果也越具有代表性。總的來說，網絡是相互連接的，之間可以化繁為簡，更好的處理複雜數據。
6. 什麼是深度學習，它與人工智能有何關係？
深度學習是機器學習的一個子集。深度學習的概念源於人工神經網絡的研究。深度學習指通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分佈式特徵表示。在每一層上堆疊的用於深度學習的神經網絡被稱為深度神經網絡。
7.為什麼圖像識別被稱作人工智能的必備功能？
人類是視覺動物，人工智能是為了模仿人類的大腦而設計的。因此，對圖像的識別和分類是人工智能的一個重要組成部分。圖像識別也有助於機器學習，因為處理的圖像越多，軟件識別和處理這些圖像的效果就越好。
8.什麼是自動編程？
自動編程是“描述”程序應該做什麼，然後讓人工智能系統“編寫”程序。
9.什麼是貝葉斯網絡，它與人工智能有何關係？
貝葉斯網絡是一種概率網絡，它是基於概率推理的圖形化網絡。它在處理變量時會模仿人腦的機能。
10.什麼是約束滿足問題？
約束滿足問題(CSP)是一組數學問題，其前提是必須滿足多個約束條件。CSP對於人工智能有著舉足輕重的作用，因為它們為分析和解決問題提供了新的角度。
11.什麼是監督學習，什麼是非監督學習？
監督學習是指利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監督訓練或有教師學習。在有監督學習的情況下，“機器”一開始需要接受初始訓練。相反，沒有監督的學習意味著一臺計算機無需經過最初的訓練就可以學習。
如何在AI工作面試中拿到王牌？
人工智能部分地利用“如果 - 那麼”的規則學習，所以如果你不確定你的AI教育是否應該在你開始找工作之前就應該達到的水平，那麼就考慮一些AI的課程進行儲備，為您做人工智能工程師的職業生涯做好準備。有了正確的課程，學習可以在你自己的時間完成，還會為你的AI面試提供大量的實踐經驗。比如，下面這個課程就可以為你的人工智能之旅提供一個很好的積澱。
本課程選擇MATLAB、Python作為開發語言，具有編程簡單、數據可視化功能強、可操作性強等特點，而且配有功能強大、專業函數豐富的圖像處理工具箱，是進行圖像處理必備的軟件工具。現有的圖像處理著作多是講解圖像處理中的經典理論與算法，鮮有解決實際問題的案例。在本課程中，老師將自己在多年的實踐中積累的案例與學生分享，其中關於圖像去霧、圖像去噪、圖像識別等方面的相關內容都緊跟圖像研究熱點，對於剛開始接觸相關領域的研究者來說，是很好的入門教程。
課程目錄
第1章：圖像增強基礎案例
課程引入——白金還是藍黑？生物視覺模擬解密應用09:09
課程引入——抖音視覺特效模擬應用15:18
基於直方圖優化的圖像去霧技術19:44
基於形態學的權重自適應圖像去噪07:21
第2章：圖像分割基礎案例
課程引入——自定義動畫文本生成應用54:42
基於多尺度形態學提取眼前節組織09:25
基於K-means聚類算法的圖像區域分割06:36
基於Hough變化的答題卡識別11:23
基於閾值分割的車牌定位識別10:24
第3章：視頻處理基礎案例
課程引入——大話西遊牌匾製作08:20
視頻處理基礎工具15:29
搭建基礎的視頻處理框架46:17
基於模型的人臉識別基礎以及網絡圖片爬蟲15:46
基於CNN的影視明星人臉檢測與識別應用13:54
基於OpenCV的人臉檢測應用06:43
第4章：醫學影像應用案例
課程引入——某雞蛋生產線定位及統計19:36
基於分水嶺分割進行肺癌診斷16:11
基於最小誤差法的胸片分割11:13
基於區域生長的肝臟影像分割系統11:51
指紋強化分割應用01:27
第5章：模式識別應用案例
課程引入——騰訊二維碼解析16:20
基於主成分分析的人臉二維碼識別33:52
基於知識庫的手寫體數字識別14:47
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基於特徵匹配的英文印刷字符識別28:15
基於不變矩的數字驗證碼識別16:15
基於圖像分割的英文單詞提取03:04
第6章：圖像融合應用案例
基於Harris的圖像拼接14:50
基於塊匹配的全景圖像拼接10:19
基於小波技術進行圖像融合09:20
第7章：圖像壓縮應用案例
基於霍夫曼圖像壓縮重建16:40
基於主成分分析的圖像壓縮和重建10:53
基於小波的圖像壓縮技術01:38
第8章：圖像特徵應用案例
課程引入——模擬色盲檢測的應用10:19
基於Hu不變矩的圖像檢索技術07:23
基於Harris的角點特徵檢測04:12
基於K聚類的彩色圖像自動匯聚技術18:12
基於Sift特徵點的人民幣區域檢測09:21
第9章：圖像控制應用案例
課程引入——圖像特效控制應用21:45
基於語音識別的信號燈圖像模擬控制技術17:04
基於小波變換的數字水印技術21:34
基於齒輪轉動聲音的故障診斷系統16:15
基於壓縮感知的目標跟蹤應用10:57
第10章：圖像綜合應用案例
課程引入——紅色咖啡杯的跟蹤22:53
基於Camshift的人臉跟蹤應用12:02
基於Camshift的手部跟蹤應用04:47
基於幀間差法進行視頻目標檢測20:09
路面裂縫檢測識別系統設計14:05
基於AlexNet的遷移學習應用12:25
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