Die Nachfrage nach Deep Learning ist im Laufe der Jahre gestiegen, und die Anwendungen werden in jedem Geschäftsbereich eingesetzt. Unternehmen sind jetzt auf der Suche nach qualifizierten Fachleuten, die Deep Learning- und Machine-Learning-Techniken einsetzen können, um Modelle zu entwickeln, die menschliches Verhalten nachahmen können. Laut indeed beträgt das durchschnittliche Gehalt für einen Deep Learning-Ingenieur in den Vereinigten Staaten 133.580 US-Dollar pro Jahr. In diesem Tutorial lernen Sie die 45 häufig gestellten Deep Learning-Interviewfragen.
Um tiefe Lernmodelle in TensorFlow zu erstellen und das TensorFlow Open-Source-Framework zu erlernen, bietet der Deep Learning-Kurs (mit Keras & TensorFlow) die Möglichkeit, sich anzumelden. Tiefes Lernen Interviewfragen und Antworten sollen häufig gestellte Fragen beantworten.
Für ein tiefes Lernen-Interview werden oft Fragen gestellt, die ein detailliertes Verständnis erfordern. Beispielsweise geht es um die Definition von Deep Learning, neuronalem Netzwerk, Multi-Layer Perceptron (MLP), Datenormalisierung, Boltzmann-Maschine, Aktivierungsfunktionen, Kostenfunktion, Gradientenabstieg, Rückpropagierung, Feedforward-Neuronales Netzwerk, Rekurrentes Neuronales Netzwerk, Anwendungen von rekurrenten neuronalen Netzwerken, Softmax- und ReLU-Funktionen, Hyperparameter, verschiedene Arten des Gradientenabstiegs, Vorüberpassung und Unteranpassung, Gewichtsinitialisierung, CNN-Layer und -Anwendungen, Pooling, LSTM-Netzwerke, Vanishing und Exploding Gradients, Epochen, Schwätzchen und Iterationen in Deep Learning und mehr.
Die erweiterten Fragen konzentrieren sich auf die Verwendung der Fourier-Transformation in Deep Learning-Aufgaben, Transfer Learning, Padding in Tensorflow, Autoencoder, Bagging und Boosting, Swish-Funktion, Datenaugmentierung, Adam-Optimierungsalgorithmus, die Verwendung von Convolutional Neural Networks gegenüber Dichten Neuronalen Netzwerken, und vieles mehr. Diese Fragen sollen das Verständnis und das Fachwissen der Kandidaten im Bereich Deep Learning und neuronale Netzwerke prüfen.