- 自我介绍 ：
- 简要介绍自己的背景、做过的项目、技能（如编程代码能力、英文paper阅读能力、数学能力等）。
- 专业英文阅读理解能力 ：
- 面试中可能会遇到与人工智能相关的专业词语，如CNN、linear layer、face recognition等，需要具备一定的阅读理解能力。
- 数学基础 ：
- 包括微积分、线性代数、概率论等基本数学知识。
- 机器学习/深度学习基础 ：
- 了解线性回归、逻辑回归、决策树、SVM等算法，以及卷积、池化、激活函数、分类回归损失函数等深度学习相关知识。
- 代码能力 ：
- 尤其是Python和PyTorch等编程语言的掌握情况。
- 其他开放性问题 ：
- 例如现场阅读技术文章并讲解、讲述自己的项目经验等。
- 专业基础知识 ：
- 考察对人工智能领域基础理论、算法和编程技能的掌握程度，如深度学习、机器学习、自然语言处理、图形图像处理等。
- 学术素养 ：
- 考察理解和分析学术论文的能力、研究方法和前沿技术的认知能力，以及创新意识和科研潜力。
- 个人背景 ：
- 包括学习成绩、项目经验、获奖情况、实习实践经历等。
- 综合素养 ：
- 考察对社会热点问题的看法、沟通能力和团队合作能力等。
- 通用面试问题 ：
- 如为什么选择该专业、研究生计划、本科专业和课程、工作经验、团队合作、职业规划等。
- 专业类面试问题 ：
- 如人工智能的定义、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、人工智能伦理、数据科学、强化学习、神经网络等。
- 英文提问的面试问题 ：
- 如自我介绍、选择目标学校的原因、未来职业规划、人工智能与人类智能的区别等。
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