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ML/AI ゚ンゞニア面接問題総たずめ

箄20回の面接を通じお身に぀けた玄130個のML/AI゚ンゞニア面接質問ず回答の総たずめ

難易床 初玚

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
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Interview
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Machine Learning(ML)
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Interview
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孊習した受講者のレビュヌ

孊習した受講者のレビュヌ

4.8

5.0

박수귌

100% 受講埌に䜜成

5䞇りォンを超える少なくない金額ですが、AI/ML゚ンゞニアだけでなく、AI Researcher、AI倧孊院面接を準備する方にもおすすめの資料だず思いたす。 1. 䞍芁な質問なしで、カテゎリ別の必須質問で満たされおいたす。 2. 質問の説明が簡朔で理解しやすくなっおおり、すでに知っおいた内容であれば簡単に思い浮かぶこずができ、知らなかった内容は勉匷する前にどのような内容なのかをたず把握できる利点がありたす。これではないので、事故がこの本に限られる感じはしたせんでした。 3. 面接者の心構えに぀いおの文章が面接を準備する立堎で倧きな勇気を䞎えたした。 この本を䜿っお、今私が欠けおいる郚分が䜕であるかを理解するこずができたした。

5.0

히히

100% 受講埌に䜜成

詳现で読みやすく、よく敎理されおいたすね😊😊 地䞋鉄での移動䞭に芋やすいです。

5.0

reyk

100% 受講埌に䜜成

私もCSを専攻しおAIを研究䞭ですが、これたで勉匷した内容の䞭でコアず考えるものがほずんど入っおいるず感じたした。 /DL の党䜓的な内容はこの本でのみ準備が可胜だず思いたす。芖点で非垞に重芁ですが、昔の資料にはあたり出おこない抂念や゚ンゞニアリングの面で必芁なモデルサヌビング、CS専攻者に期埅できるOS/Network/アルゎリズム/DB関連内容がすべお入っおいるずいう点がこの本の倧きな匷みず芋られたす。 。

受講埌に埗られるこず

  • ML/AI技術面接でよく出題される問題を孊習したす。

  • 質問に察する適切な回答を確認し、面接を短時間で準備したす。

ML/AI技術面接で必ず出題される問題ず回答をお教えしたす。

10瀟䜙りの䌁業で実際に受けた面接質問を蚘録したした。


こんにちは、コヌド゚むチです。

私はネむバヌ、クラフトンなどAI技術力で有名な䌁業にML/AI゚ンゞニアポゞションで応募し、課題遞考、技術面接、圹員面接など、これたで玄20回の面接遞考を経隓しおきたした。

最終的に合栌しおこの䞭の䞀箇所で働いたこずもあり、少し前には100察1の競争率を突砎しお他の堎所に転職し、キャリア職のML゚ンゞニアずしお働いおいたす。

4幎前に初めお面接を経隓した時は、私も本圓に基本的なML/AI専攻知識すらうたく答えるこずができたせんでした。そのため自分自身に倱望し、自信もかなり萜ちおしたいたした。しかし䜕床も面接を経隓した結果、結局技術面接の結果は「面接質問をどれだけ倚く準備したか」によっお決たるずいうこずを匷く感じたした。

しかし、面接を受ける立堎からするず、䜕を準備すべきかがあたりにも途方もなく感じられるのが事実です。䞀生懞呜準備しようず「Pattern Recognition and Machine Learning」や「Deep Learning」のような本を党郚読むには、量があたりにも膚倧です。

そこで私は、初めお面接を経隓した瞬間から2ヶ月前に転職するたで、玄4幎間自分が経隓したすべおの面接質問を蚘録しおきたした。様々な堎所で萜ちたり受かったりしながら、埐々にどのような質問が共通しお出るのかを把握できるようになり、今では技術面接でML/AI質問に察しおスムヌズに答えられるようになりたした。

最近感じるずころでは、就職垂堎はそれほど良い状況ではないようです。そのため、どの䌁業でも競争率がかなり高い方です。このような時こそ、䌚瀟の立堎からは倚くの志願者を玠早く絞り蟌むために、ML/AI専攻知識を现かく質問する傟向がありたす。

しかし、面接のために数週間、数ヶ月の時間を費やすには、皆さんの時間はそれよりもっず貎重だず思いたす。私は面接準備に数ヶ月の時間を費やしたしたが、皆さんは数日のうちに玠早く面接準備を終えお、他の生産的なこずに貎重な時間を䜿っおいただければずいう気持ちです。

皆さんの成功的な就職を祈願し、本に関するお問い合わせはい぀でも歓迎いたしたす。

ありがずうございたす。

面接質問10遞を事前に公開したす。

📌 Entropyに぀いお説明しおください。

📌 Bias-Variance Tradeoffに぀いお説明しおください。

📌 母数掚定方法の2぀ずその違いに぀いお説明しおください。

📌 BatchNormのTrain/Testでの違いに぀いお説明しおください。

📌 CNNずViTの長所ず短所に぀いお説明しおください。

📌 LoRAに぀いお説明しおください。

📌 DPずDDPの違いを説明しおください。

📌 動的/静的グラフに぀いお説明し、メリット・デメリットを教えおください。

📌 Attentionの速床を向䞊させる方法に぀いお、知っおいる限り説明しおください。

📌 Python GILに぀いお説明しおください。

講矩目次

1. プロロヌグ
2. 基本質問
3. ML/AI 共通質問
3.1. Fundamentals
3.2. Deep Learning
3.3. Model Serving
4. ML/AI 詳现質問
4.1. Computer Vision
4.2. Language Models
4.3. Generative Models
5. CS質問
5.1. Operating System
5.2. Database
5.3. Network
5.4. Algorithm

こんな方におすすめです

機械孊習、人工知胜AI
技術面接を準備しおいる方

面接準備時間を画期的に短瞮したい方

AI倧䌁業/スタヌトアップの面接質問が気になる方

孊習資料

  • 動画ではなく電子曞籍の圢で提䟛されたす。

  • å…š84ペヌゞ、玄130䜙りの面接質問ず回答で構成されおいたす。

前提知識および泚意事項

  • 基本的な機械孊習/人工知胜の専門知識に察する理解が必芁です。

  • 説明動画は別途存圚せず、電子曞籍圢匏で資料が提䟛される点をご参考ください。

  • この講矩には無料サンプルがありたす。賌入前にたず曞籍の内容を無料サンプルで確認しおから賌入するこずをお勧めしたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • ML/AI技術面接を準備されおいる方

  • 面接準備時間を画期的に短瞮したい方

  • AI倧手䌁業・スタヌトアップの面接質問が気になる方

こんにちは
codehです。

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受講生

26

受講レビュヌ

1

回答

4.8

講座評䟡

1

講座

  • 䞻な経歎

    • (珟) IT䞭堅䌁業 AI Engineer

    • (前) スタヌトアップ AI Engineer

    • (前) IT倧手䌁業 AI Engineer

    AI 研究/開発の経歎 AI プロダクトのサヌビス化および運甚の経隓 倚数の AI プロゞェクト進行経隓 Top-Tier Conference ぞの論文掲茉経隓

  • AIの研究・開発履歎

    • AIプロダクトのサヌビス化および運甚の経隓

    • 倚数のAIプロゞェクト進行経隓

    • Top-Tier Conference 論文掲茉経隓

      珟職 AI゚ンゞニア (元) IT倧手 AI゚ンゞニア AI研究・開発経歎 AIプロダクトのサヌビス化および運甚経隓 倚数のAIプロゞェクト進行経隓 トップティア䌚議Top-Tier Conference論文掲茉経隓

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カリキュラム

党䜓

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講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

26ä»¶

4.8

26件の受講レビュヌ

  • lux님의 프로필 읎믞지
    lux

    受講レビュヌ 24

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    • hby13209921님의 프로필 읎믞지
      hby13209921

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      • kojiwoong님의 프로필 읎믞지
        kojiwoong

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        • riemanntensor님의 프로필 읎믞지
          riemanntensor

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          ありがずうございたす

          • hara0202033182님의 프로필 읎믞지
            hara0202033182

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            ∙

            平均評䟡 5.0

            5

            100% 受講埌に䜜成

            詳现で読みやすく、よく敎理されおいたすね😊😊 地䞋鉄での移動䞭に芋やすいです。

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