深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在各个领域展现出强大的应用能力。随着深度学习技术的不断发展和普及，对于掌握深度学习知识的人才需求也越来越大。因此，在求职或提升就业竞争力的过程中，深度学习面试题成为关键考察点之一。
面试题的设置旨在检验应聘者对深度学习基础知识的掌握程度和实际应用能力，通过面试题可以了解应聘者的学习能力、解决问题的能力以及对于算法的理解深度。以下是一些常见的机器与深度学习面试题，希望能够帮助到准备面试的求职者和对深度学习感兴趣的同学们。
机器学习是一种通过让计算机学习数据模式和规律来实现人工智能的方法。它致力于通过训练程序来学习数据并根据学习的模式作出决策或预测。而深度学习则是机器学习的一个分支，它模拟人脑神经元之间的连接来构建神经网络，通过多层次学习数据特征来实现学习和推断功能。
激活函数在深度学习中起到了非常重要的作用，常用的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。其中，ReLU函数在深度学习中被广泛应用，由于其简单性和效果好，成为许多神经网络模型的首选激活函数。
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，通过卷积层、池化层等结构提取数据特征，实现对图像等数据的高效分类和识别。
循环神经网络（RNN）具有记忆功能，能够对序列数据进行建模和处理。RNN适用于自然语言处理、时间序列分析等领域，能够处理变长序列数据并保持数据之间的先后关系，如文本生成、语音识别等任务。
防止神经网络过拟合是深度学习中的重要问题之一。常用的方法包括正则化、Dropout、提前停止训练等。这些方法能够有效地减少神经网络模型在训练集上的过拟合问题，提高模型的泛化能力。
深度学习中常用的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam等。这些优化算法在不同场景下有各自的优势和适用性，了解其原理和使用方法能够帮助优化神经网络模型的训练效果。
评价深度学习模型的性能是模型训练和优化过程中的重要环节。常用的性能评估指标包括准确率、精准率、召回率、F1值等。根据具体任务的需求，选择合适的评估指标进行性能评估和模型优化。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以通过学习输入和输出之间的关系来自主地进行模式识别和数据分析。要入门深度学习，你需要掌握线性代数、微积分、概率统计等数学知识，熟悉编程语言如Python、C++、MATLAB等，并了解常见的深度学习框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等。建议通过阅读深度学习相关书籍和课程，参加在线或线下的讲座和实践，与其他从业者进行交流和合作来不断提高自己的技能。
深度学习是一种主动的、探究式的、理解性的学习，关注学习者高阶思维能力的发展，因此成为当前教学理论的研究热点。但从实践层面来看，很多中小学校对什么是深度学习、如何开展深度教学，还存在诸多模糊的甚至是错误的认识。本期专题从深度学习的本质、理念、模式等方面，探讨如何将深度学习贯穿到基础教育体系中，供读者参考。
从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性决定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和”沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。
深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。
第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知 识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。
第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。
第三，知识学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。
迁移学习和深度学习都是机器学习的重要分支，但它们在处理数据和问题时有所不同。
深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来自动学习特征，并从数据中预测结果。深度学习通常用于解决图像分类、语音识别和自然语言处理等问题。它需要大量的数据来训练模型，并且需要高性能的计算机来进行计算。深度迁移学习属于深度学习，它利用了深度学习的思想，通过在已经训练好的模型上进行微调，来解决新的问题。深度迁移学习可以利用已经训练好的模型，以减少训练所需的数据量和时间，并且可以在较低的计算成本下实现较高的准确率。
迁移学习是另一种机器学习方法，它通过相关的、类似的数据来训练模型，以实现模型本身的泛化能力。迁移学习的主要目的是将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。例如，在图像识别中，从白天到晚上，从冬天到夏天，或者从识别中国人到识别外国人等，这些都属于迁移学习的范畴。
总的来说，深度学习和迁移学习都是机器学习的重要分支，它们在处理数据和问题时有所不同。深度学习需要大量的数据和高性能的计算机，而迁移学习则更注重将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。在实际应用中，这两种方法可能会结合使用，以实现更高效的解决问题。机器学习是一种人工智能的分支领域，它研究如何使计算机能够通过数据学习和改进性能，而无需明确地编程指令。机器学习的目标是通过训练算法来构建模型，使其能够从数据中自动学习并做出预测或做出决策。
机器学习算法可以根据其学习方式分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。
- 监督学习：通过给算法提供标记好的训练数据集，让算法学习输入和输出之间的映射关系。常见的监督学习任务包括分类和回归。
- 无监督学习：在无监督学习中，算法只能从输入数据中学习，而没有给定的输出标签。无监督学习的目标通常是发现数据中的模式、结构或关联。
- 强化学习：强化学习是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，算法通过尝试不同的行动并根据环境给出的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测等。通过机器学习，计算机可以从大量的数据中学习，并根据学习到的知识做出智能的决策和预测。
深度学习是机器学习的一个子集，指人工神经网络学习大量数据，使机器更接近于最初的目标——人工智能。
深度学习的本质是个体能够将其在一个情境中所学运用于新情境的过程(即“迁移”)，所对应的素养划分为三个领域：认知领域、人际领域和自我领域。
深度学习就是转知成智、转识成慧、化凡成圣，解决问题层次逐级提高的学习，从当前外控到内驱力驱动的转型学习，从当前同质化整齐划一的学习向个性化选择性学习变革的学习1
深度学习（deep learing）是机械学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。至今已有数种深度学习架构，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另外。“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。
孙剑的第一个深度学习博士
跟旷视研究院院长孙剑的经历一样，张祥雨也是一名“土生土长”的西安交大人，从本科到博士都在西安交大就读，在大三那年（2011年），张祥雨拿下了美国大学生数学建模竞赛（MCM）特等奖提名奖（Finalist），当时创下西安交大参加该项竞赛以来历史最好成绩。
凭借这次获奖经历，张祥雨获得了后来到微软亚洲研究院实习的资格。
获得实习资格的有三人，但最终只有一个人能留下。当时还在微软亚洲研究院担任首席研究员的孙剑给这三人出了一道题：用一个月的时间，将人脸检测的速度提升十倍。
深度学习和深度强化学习都是机器学习的分支，但是它们的应用场景和解决问题的方式不同。
深度学习是一种基于神经网络来进行特征学习和模式识别的方法，它通过多层次的神经网络来实现对数据的自动化抽象和高效表示，从而达到对数据进行分类、识别、回归等任务的目的。深度学习在视觉、语音、自然语言处理等领域有广泛应用。
深度强化学习是一种基于强化学习的方法，它将深度学习和强化学习相结合，通过建立智能体和环境的交互模型，让智能体通过与环境的反复交互不断学习并优化策略，从而实现最优化的行为选择。深度强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。
因此，深度学习和深度强化学习有着不同的应用场景和解决问题的方式。
bert属于深度学习，用到了12层transformer神经网络，参数上亿。
深度学习应用领域还是十分广泛的，包括电商，智能制造，医疗，金融，安防，司法，游戏，环境等，而且现在这方面的人才缺口较大，如果能学好深度学习，那么就业前景还是很好的。
