Если вы проходите собеседование на работу, где используется компьютерное зрение, вам следует подготовиться к сложным техническим вопросам. Независимо от того, пытаетесь ли вы стать архитектором компьютерных сетей или разработчиком систем, менеджеры по найму могут задать вам множество вопросов, чтобы оценить ваши знания и навыки. Чтение о некоторых наиболее распространенных вопросах по компьютерному зрению, которые задают комитеты по найму, может помочь вам подготовиться к собеседованию и охарактеризовать себя как идеального кандидата на работу. В этой статье мы приводим список из 20 вопросов для собеседования по компьютерному зрению и даем примеры ответов на каждый из них.
20 вопросов для собеседования по компьютерному зрению с образцами ответов
Вот 20 вопросов, с которыми вы можете столкнуться, если будете проходить собеседование на должности, где используется компьютерное зрение:
1. Что такое компьютерное зрение?
Менеджер по подбору персонала может задать вам этот вопрос, чтобы оценить, есть ли у вас базовые представления об искусственном воображении и самообучении. Это поможет им понять ваше фундаментальное представление о работе, которую вы можете выполнять в данной роли. Вы можете ответить, дав определение с акцентом на полезность метода.
Пример: Компьютерное зрение - это научное исследование того, как компьютеры используют изображения для обучения и понимания концепций. Они используют алгоритмы, искусственный интеллект и процессы самообучения для перевода визуального ввода в идеи, а затем принимают решение о соответствующих действиях. Профессионалы могут использовать этот процесс для автоматизации операций и повышения точности процессов.
2. Что такое библиотеки компьютерного зрения?
Этот вопрос интервьюеры могут задать, чтобы проверить, знаете ли вы более подробную информацию о том, как работает компьютерное зрение. Дайте определение и расскажите, как оно применимо к профессиональной роли, в которой вы можете его использовать.
Пример: Библиотека компьютерного зрения - это место, где разработчики хранят уравнения и функции, которые может использовать компьютер. С их помощью можно создавать нейронные сети, которые компьютер использует для обучения и обработки данных.
3. Можете ли вы дать определение цифровое изображение?
Поскольку компьютерное зрение включает в себя так много сложных технических компонентов, менеджеры по найму могут спросить вас об этом, чтобы убедиться, что вы понимаете одну из многих мелких частей процесса. Вы можете дать определение термина в своем ответе, чтобы продемонстрировать как базовое, так и детальное понимание.
Пример: Цифровое изображение - это изображение, состоящее из мелких частей, называемых пикселями. Эти пиксели состоят из числовых компонентов, которые представляют их цветовые коды и интенсивность. Системы искусственного интеллекта используют эти числа для понимания изображения.
4. Какова цель серого масштабирования?
Этот вопрос интервьюеры могут задать, чтобы проверить, насколько хорошо вы разбираетесь в цифровых изображениях. Чтобы ответить на этот вопрос, вы можете дать определение и рассказать о том, как оно применяется к компьютерному зрению.
Пример: Градации серого - это диапазон от белизны до черноты цифрового изображения. Программисты берут цветное изображение и изменяют его в оттенки серого, что называется градацией серого. Это помогает упростить данные изображения, чтобы компьютер мог легче обрабатывать вводимые данные.
5. Какие языки программирования поддерживает компьютерное зрение?
Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы узнать, какими языками вы владеете. Независимо от того, использовали вы все эти методы или нет, вы можете перечислить их все, чтобы продемонстрировать свое понимание возможностей компьютерного зрения.
Пример: Компьютерное зрение может использовать такие языки программирования, как Java, CC++, Prolog, Phython и LISP. В прошлых проектах я в основном использовал Java, но у меня есть сертификат по Prolog, а также базовое понимание других программ.
6. Можете ли вы объяснить, какой метод вы можете использовать для оценки модели локализации объекта?
Этот вопрос может быть задан интервьюерами, чтобы они могли оценить, как вы можете подойти к выполнению конкретной обязанности в данной роли. Вы можете ответить, приведя конкретный сценарий. Вам также может быть полезно рассказать о том, как вы проводили оценку в предыдущих сценариях.
Пример: Лично я предпочитаю использовать модель зрелости, потому что это процесс, ориентированный на достижение цели, а я люблю фокусироваться на результатах. Поскольку здесь используются стандартные инструменты, легко проверить мои результаты в сравнении с аналогичными тестами. Я также использую этот метод, потому что мне нравится оптимизировать свои процессы оценки на заключительном этапе.
7. Какие алгоритмы машинного обучения можно использовать в OpenCV?
Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы оценить ваше умение пользоваться широко используемыми программами. Эффективный ответ может включать конкретные алгоритмы с упором на те, которые вы использовали.
Пример: Существует широкий спектр алгоритмов, которые вы можете использовать в OpenCV, включая k-nearest neighbor, конволюционные нейронные сети, градиентное усиление деревьев, случайный лес и обучение на дереве решений. Поскольку большая часть моего опыта связана с устранением ошибок, я использую наивный байес для определения меток классов со значениями, к которым я могу вернуться в конце оценки.
8. Можете ли вы объяснить сценарий, в котором вы могли бы использовать якорные ящики?
Менеджеры по найму могут спросить вас об этом, чтобы определить, как вы применяете различные инструменты в тестировании компьютерного зрения. Поскольку это одна из самых важных особенностей компьютерного зрения, убедитесь, что вы четко определили использование и преимущества якорных ящиков. Затем объясните сценарий, в котором вы могли бы использовать один из них.
Пример: Якорные ящики в основном полезны для обнаружения объектов. Это означает, что специалист использует их для выделения различных элементов изображения, таких как размер, форма и расположение, чтобы придать этим характеристикам значение. Я бы использовал один из них в ситуации, когда изображение, которое я хочу, чтобы компьютер визуализировал, включает широкий диапазон переменных. Например, если я хочу, чтобы компьютер проанализировал фотографию людного общественного места, я буду использовать якорные ящики, чтобы помочь определить множество видов текстуры на изображении.
9. Какие особенности может обнаружить нейронная сеть компьютерного зрения?
Менеджер по найму может задать вам этот вопрос, чтобы узнать, что вы думаете о возможностях нейронных сетей. Поскольку эта сфера деятельности постоянно меняется, ваш ответ может измениться. Вы можете ответить, объяснив, что, как вы знаете, нейронная сеть может обнаружить и что еще может быть возможно.
Пример: На сегодняшний день нейронные сети компьютерного зрения могут распознавать такие изображения, как человеческие лица, пейзажи, транспортные средства и предметы домашнего обихода. Специфические особенности включают форму, цвет, относительный размер и узоры. Одним из интересных событий, которые я надеюсь увидеть в этой области, является улучшение того, насколько хорошо они обнаруживают размеры и отличительные особенности.
10. Можете ли вы объяснить, что такое эффект полосы Маха?
Этот вопрос может помочь менеджеру по подбору персонала узнать, как вы можете подойти к распространенной проблеме визуализации - эффекту полосы маха. Вы можете ответить, определив проблему и пути ее решения.
Пример: Эффект полосы Маха - это оптическая иллюзия, которая возникает, когда края двух изображений имеют схожие оттенки серого, и глаз приспосабливается, интерпретируя более высокий контраст между ними, чем есть на самом деле. В компьютерном зрении это явление может привести к неточным вычислениям. Чтобы учесть эти ситуации, я настраиваю сглаживание, чтобы уменьшить эффект полосатости, который может обнаружить компьютер.
- indeed.com
Поделиться
