مصاحبه شغلی هوش مصنوعی را با این ۱۱ سوال مهم پشت سر گذارید

می‌دانید آشنایی با سوالات مصاحبه شغلی هوش مصنوعی چه مزایایی دارد؟ زمانی بود که اطلاعات رمان‌‌‌های علمی تخیلی و فیلم‌‌‌های آینده‌گرایانه به نظر عجیب و دور از ذهن می‌‌‌رسید، اما به مدد پیشرفت‌‌‌های بشر در زمینه هوش مصنوعی، اکنون برای بسیاری از ما رویدادهایی که در گذشته غریب می‌‌‌نمود، به واقعیت نزدیک شده است. از برنامه‌‌‌های تجاری گرفته تا زندگی روزمره، تقریباً بسیاری از ما هر روز با هوش مصنوعی تعامل داریم، اما خودمان خبر نداریم! تقریباً ۶۰ درصد (۹/۵۷) سازمان‌هایی که راه‌حل‌های کلان داده را در اختیار دارند، به نوعی از هوش مصنوعی استفاده می‌‌‌کنند. پیش‌‌‌بینی شده است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تا سال ۲۰۲۵ بر همه بخش‌های زندگی روزمره ما تأثیر می‌‌‌گذارد و پیامدهای زیادی برای صنایع مختلف از حمل‌‌ونقل و تدارکات گرفته تا مراقبت‌‌‌های بهداشتی، نگهداری از خانه و خدمات به مشتریان دارد.

با این افزایش چشمگیر که در روی آوردن به فناوری هوش مصنوعی وجود دارد، سرمایه‌گذاری‌‌‌های گسترده‌‌‌ای هم در این فناوری و هم روی افراد متخصص انجام گرفته است که برای پیاده‌‌‌سازی و بهره‌‌‌‌مندی از این فناوری لازم است. طبق بررسی‌‌‌های Tractica، بازار هوش مصنوعی شرکت‌‌‌‌ها از ارزش ۲۰۲.۵ میلیون دلار در سال ۲۰۱۵ به ارزش ۱۱.۱ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴ افزایش خواهد یافت. با این توضیحات، تقریباً در هر زمینه‌‌‌ای که تصور شود، نیاز به متخصصان ماهر در هوش مصنوعی وجود دارد. این نیاز کسب‌وکارها منجر به یک چشم‌‌‌‌انداز شغلی پایدار با پرداخت حقوق‌‌‌های بالا خواهد شد. متوسط حقوق برای یک حرفه‌‌‌ای دارای گواهینامه هوش مصنوعی ۱۱۰ هزار دلار در سال در ایالات متحده است. رشد فزاینده، افزایش تقاضا برای متخصصان دارای گواهینامه و حقوق قابل توجه، انتقال به هوش مصنوعی را به یک انتخاب عاقلانه برای افرادی که به این زمینه شغلی علاقه‌‌‌مندند تبدیل می‌‌‌کند.

سوالات مصاحبه شغلی هوش مصنوعی برای کسانی که به این حوزه وارد می‌شوند

اگر قصد دارید به یک حرفه در حوزه هوش مصنوعی وارد شوید، یا اگر در حال حاضر در این حوزه مشغول به کارید و می‌‌‌خواهید از نردبان شغلی بالا بروید، در هر دو صورت، آینده شغلی شما روشن به نظر می‌‌‌رسد. البته این روزها متخصصان زیادی نیز وجود دارند که فرصت‌‌‌‌ها را تشخیص می‌‌‌دهند و وارد این حوزه می‌‌‌شوند، پس برای کسب جایگاه مناسب خود و دستیابی به موفقیت به عنوان یک کاندیدای شغلی باید متمایز از رقبایتان باشید. برای پیشی گرفتن از همتایان، پر واضح است که باید دوره‌های مکمل آموزشی را بگذرانید و گواهینامه‌‌‌های معتبر مربوط به هوش مصنوعی را کسب کنید و همچنین برای سوالات مهم مصاحبه شغلی هوش مصنوعی آماده شوید.
هنگامی که مصاحبه شغلی خود را با یک کارفرما ترتیب دادید، فرصتی برای مطالعه آن سازمان خاص و شناخت درباره استفاده‌‌‌ای که آن سازمان از هوش مصنوعی می‌‌‌برد، در اختیار شما قرار می‌‌‌گیرد. این می‌‌‌تواند به شما کمک کند تا برای سوالات مصاحبه شغلی هوش مصنوعی خاص مربوط به آن کارفرما آماده شوید. تا آن زمان، می‌‌‌توانید با دانستن اینکه چگونه دانش گسترده تری از پیامدها و کاربردهای هوش مصنوعی را به نمایش بگذارید، سوالات کلی مصاحبه شغلی هوش مصنوعی را ایجاد کنید. ۱۱ سوال و جواب زیر به شما کمک خواهد کرد.

۱. کاربردهای رایج و عمومی هوش مصنوعی چیستند؟

پاسخ شما در اینجا باید نشان دهد که شما کاربردهای عملی و گسترده هوش مصنوعی را تشخیص می‌‌‌دهید. با این حال، پاسخ شما به شما بستگی دارد زیرا درک شما از حوزه هوش مصنوعی همان چیزی است که مصاحبه کننده در تلاش است تا آن را تشخیص دهد. در صورت امکان، مواردی را که بیشتر مربوط به کارفرمای بالقوه است ذکر کنید. احتمالات شامل تجزیه و تحلیل قرارداد، تشخیص اشیا و طبقه بندی برای اجتناب و پیمایش، شناسایی تصویر، توزیع محتوا، نگهداری پیش‌‌‌بینی، پردازش داده ها، اتوماسیون کارهای دستی یا گزارش مبتنی بر داده است.

۲. عوامل هوشمند چیستند و چگونه از آنها در هوش مصنوعی استفاده می‌‌‌شود؟

عوامل هوشمند موجودات مستقلی اند که با استفاده از سنسورها می‌‌‌دانند چه خبر است و سپس از محرک‌‌‌‌ها برای انجام وظایف یا اهداف خود استفاده می‌‌‌کنند. آن‌‌‌‌ها می‌‌‌توانند ساده یا پیچیده باشند و می‌‌‌توانند به گونه‌‌‌ای برنامه ریزی شوند که یاد بگیرند کارهایشان را بهتر انجام دهند.

۳. تنسورفلو چیست و چه کاربردی دارد؟

تنسورفلو TensorFlow یک کتابخانه نرم افزار منبع باز است که در ابتدا توسط تیم گوگل برین Google Brain برای استفاده در یادگیری ماشین و تحقیقات شبکه‌‌‌های عصبی ایجاد شده است. از این سیستم برای برنامه ریزی جریان داده استفاده می‌‌‌شود. تنسور فلو ساخت برخی از ویژگی‌‌‌های هوش مصنوعی در برنامه‌‌‌‌ها از جمله پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار را بسیار آسان تر می‌‌‌کند.

۴- یادگیری ماشینی چیست و چگونه با هوش مصنوعی ارتباط دارد؟

یادگیری ماشین زیر مجموعه هوش مصنوعی است. ایده این است که ماشین آلات «یاد می‌‌‌گیرند» و به مرور زمان در انجام کارها بهتر می‌‌‌شوند نه اینکه بشر به طور مداوم پارامترهای ورودی را داشته باشد. یادگیری ماشینی کاربرد عملی هوش مصنوعی است.

۵- شبکه‌‌‌های عصبی چیست و ارتباط آن‌‌‌‌ها با هوش مصنوعی چیست؟

شبکه های عصبی دسته‌‌‌ای از الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین اند. قسمت نورون عصبی جزء محاسباتی است و قسمت شبکه، نحوه اتصال نورون‌‌‌‌ها است. شبکه‌‌‌های عصبی داده‌‌‌‌ها را بین خود منتقل می‌‌‌کنند و با حرکت داده ها، معنای بیشتری پیدا می‌‌‌کنند. از آنجا که شبکه‌‌‌‌ها به هم پیوسته اند، داده‌‌‌های پیچیده تری با کارآیی بیشتری پردازش می‌‌‌شوند.

۶. یادگیری عمیق چیست و چگونه با هوش مصنوعی ارتباط دارد؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است. این به استفاده از شبکه‌‌‌های عصبی چند لایه برای پردازش داده‌‌‌‌ها به روش‌‌‌های پیچیده و فزاینده‌‌‌ای گفته می‌‌‌شود، این فناوری، نرم افزار را قادر می‌‌‌سازد تا خود را برای انجام وظایفی مانند گفتار و تشخیص تصویر از طریق قرار گرفتن در معرض این مقدار گسترده از داده‌‌‌‌ها برای بهبود مستمر توانایی تشخیص و پردازش اطلاعات، آموزش دهد. لایه‌‌‌های شبکه‌‌‌های عصبی که برای استفاده در یادگیری عمیق در بالای هر یک قرار گرفته اند، شبکه‌‌‌های عصبی عمیق نامیده می‌‌‌شوند.

۷. چرا تشخیص تصویر عملکرد اصلی هوش مصنوعی است؟

انسان موجودی بصری است و قادر است با هوش بصری خود به دانش شناختی دست یابد. هوش مصنوعی برای تقلید از مغز انسان طراحی شده است. بنابراین، آموزش ماشین‌‌‌‌ها برای شناسایی و طبقه بندی تصاویر، یک قسمت اساسی از هوش مصنوعی است. تشخیص تصویر به یادگیری ماشین‌‌‌‌ها نیز کمک می‌‌‌کند (مانند یادگیری ماشین) زیرا هرچه تصاویر بیشتری پردازش شوند، نرم افزار در شناخت و پردازش آن تصاویر بهتر می‌‌‌شود.

۸. برنامه نویسی خودکار چیست؟

برنامه نویسی خودکار توصیف آنچه یک برنامه باید انجام دهد و سپس داشتن سیستم هوش مصنوعی “نوشتن” برنامه است.

۹. شبکه بیزی چیست و چگونه با هوش مصنوعی ارتباط دارد؟

شبکه بیزی Bayesian Network یک مدل گرافیکی برای روابط احتمالی میان مجموعه‌‌‌ای از متغیرها است. این مغز انسان را در پردازش متغیرها تقلید می‌‌‌کند.

۱۰. مشکلات رضایت محدودیت چیست؟

مشکلات رضایت محدودیت (CSP) Constraint Satisfaction Problems مسائلی ریاضی اند که به عنوان مجموعه‌‌‌ای از اشیا تعریف می‌‌‌شوند، وضعیت آن‌ها باید چندین محدودیت را برآورده کند. CSP‌‌‌‌ها برای هوش مصنوعی مفیدند زیرا منظم بودن فرمول آن‌‌‌‌ها برای تجزیه و تحلیل و حل مشکلات مشترک است.

۱۱. نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت چیست؟

یادگیری تحت نظارت یک فرایند یادگیری ماشین است که در آن خروجی‌‌‌‌ها برای یادگیری نرم افزار به کامپیوتر منتقل می‌‌‌شوند تا دفعه بعد نتایج دقیق تری به دست آورند. با یادگیری نظارت شده، «ماشین» آموزش اولیه را برای شروع می‌‌‌بیند. در مقابل، یادگیری بدون نظارت به این معناست که یک کامپیوتر بدون آموزش اولیه برای پایه گذاری دانش خود یاد می‌‌‌گیرد.