Từ A đến Z về chuẩn bị cho Cao học ngành Trí tuệ nhân tạo: Từ chuẩn bị hồ sơ, liên hệ, giấy tờ đến phỏng vấn

Tôi phải chuẩn bị như thế nào cho chương trình sau đại học về AI? 🤔

Việc chuẩn bị cho chương trình sau đại học về AI là một quá trình dài và đầy rẫy sự không chắc chắn.

Có rất nhiều thứ phải chuẩn bị, nhưng tôi không biết mình có làm đúng không. "Nếu tôi làm thế này, liệu tôi có đỗ được không...?" Một số người gặp khó khăn trong việc tập trung vào việc học/công việc vì những lo lắng này. Khoảng thời gian này có thể kéo dài từ vài tháng đến một năm. Làm sao tôi có thể vượt qua giai đoạn này một cách tốt đẹp? Liệu tôi có thể vượt qua giai đoạn này một cách tốt đẹp và đạt được kết quả “được nhận vào trường sau đại học” không?

Câu trả lời của 'ứng viên thành công' cho những câu hỏi trên đều có trong bài giảng này.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách chuẩn bị cho toàn bộ quá trình, từ tiếp xúc phòng thí nghiệm đến đánh giá tài liệu và đánh giá phỏng vấn. Tôi đã phân tích kinh nghiệm của mình khi chuẩn bị vào trường sau đại học và kinh nghiệm của những người xung quanh tôi đã được nhận vào trường sau đại học. Chúng tôi sẽ giúp giảm bớt sự bất an mà học sinh cảm thấy.

Các đặc điểm của bài giảng như sau:

💪 Bài giảng được xây dựng theo hướng “thực tế”.

Chúng tôi đã loại bỏ mọi phương pháp khó hoặc khó thực hiện. Tài liệu này chứa các phương pháp đơn giản, dễ thực hành có thể giúp bạn tăng cơ hội đỗ.

📚 Khóa học bao gồm 'tài liệu ôn thi đầu vào' cốt lõi.

• Định dạng Email Liên hệ

• Mẫu giới thiệu bản thân

• Định dạng CV

• 100 câu hỏi phỏng vấn/phỏng vấn

• Bản thảo thư giới thiệu

• Thông tin trước để chuẩn bị phỏng vấn

Đây là những vật liệu bạn cần phải mua riêng từ các trang web khác. Hoặc bạn có thể không mua nó, nhưng vẫn khó biết được liệu đó có phải là nguồn đáng tin cậy hay không. Chúng tôi đã chuẩn bị một cách để bạn có thể nhận thông tin từ nhiều nguồn đáng tin cậy cùng một lúc!

Hãy cùng xem xét kỹ hơn 100 câu hỏi phỏng vấn thường gặp nhất.

100 câu hỏi phỏng vấn mẫu

Đại số tuyến tính

🧱 Giải thích giá trị riêng và vectơ riêng.

🧱 Giải thích PCA (Phân tích thành phần chính) bằng toán học.

Xác suất và Thống kê

🧱 Giải thích định lý giới hạn trung tâm. 🧱 Giải thích định lý Bayes và diễn đạt nó bằng công thức.

Học máy

🧱 Overfitting là gì và chúng ta có thể khắc phục nó như thế nào? 🧱 Tại sao biên lợi nhuận cao lại tốt trong SVM?

Cấu trúc dữ liệu Thuật toán và Mã hóa

🧱 Giải thích về Sắp xếp nhanh. 🧱 Heap là gì?

vân vân

🧱 ~Thành thật mà nói thì đó không phải là ngôi trường tốt nhất, nhưng có lý do gì khiến bạn học ở đó không? (Câu hỏi trong buổi phỏng vấn)

🧱 Điểm số của tôi ở các môn ~ không tốt. Bạn có thể cho tôi biết lý do tại sao không?

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Ai đã tạo ra khóa học này

• Chức vụ

  
  

  • Chương trình Thạc sĩ về Trí tuệ nhân tạo

• Giấy

  • Phương pháp bổ sung lớp chuẩn trong học tăng cường phân cấp: Mạng FeUdal phân cấp kịp thời

  • HierarchyDrop: Học tăng cường phân cấp động cho các mục tiêu phụ dài hạn và ngắn hạn

• Người khác

  • Hoạt động của Câu lạc bộ Trí tuệ nhân tạo (2022~2023)

  • Đã tiến hành nhiều hoạt động cố vấn và hướng dẫn liên quan đến AI (học máy, học sâu, chuẩn bị học sau đại học, v.v.)

  • Thực hiện nhiều nghiên cứu (học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cơ sở dữ liệu, thị giác máy tính, học tăng cường, v.v.)

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học