感觉靠谱面试官很好。可能由于是面试的实习岗位，要求相对较低。首先是询问了一下自己的编程功底，做个什么项目没有。自己简单的介绍了一下自己课内的项目。然后询问了一些机器学习常用的算法，推了一下svm的公式。并写了一个dfs，感觉难度还可以，面试官也很好，很不错的面试体验。...查看更多
深度学习实习生面试概况
基于用户贡献的12条深度学习实习生面试经验统计分析得出，结果仅供参考。
面试难度
“有难度”
面试感受
“体验很好”
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深度学习实习生面试经验
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面试感受
面试实习生，一共经历
确定通过面试实习生，一共经历了两轮，都是最后带我的Mentor面。
第一轮，主要问过往经历和技能，感觉Mentor对我的能力很满意，只是没有相关的经验背景。Mentor给了我几篇论文，让我回去阅读，过几天再来给他讲讲我的理解；
第二轮，几天之后，我不仅读透了文章，还用C++对论文进行了实现，Mentor很满意，很快安排了后续流程。...查看更多
2 年前 发布
因为现在的经历和识别不太相关，所以其实本身进的概率就很低。
未通过因为现在的经历和识别不太相关，所以其实本身进的概率就很低。回答了关于现在的研究相关的问题，但是有两个个问题没有答上来，被认为是学习深度不够。然后面试的时候其实交流的很愉快，即便没通过，也学习到了很多东西。
2 年前 发布
3
深度学习实习生面试远程电话面试
因为我是留学生，没有在北京，安排的远程电话面试。问到了python装饰器，深度学习中的批量标准化作用等。还问了一个求两个矩形重合点坐标的问题，然后求重合面积。
2 年前 发布
3
图像视频处理实习生面经
面试的形式是电话面试，面试官的态度很不错，问的问题也没有什么刁难，问了我Caffe和TensorFlow的异同，然后问了简历上面的一些比赛和项目，感觉还是不错的。
2 年前 发布
4
这次面试体验非常好
这次面试体验非常好，感觉旷视对待面试这件事情真的很专业也很用心。应聘的是计算机视觉算法实习生，面了2个小时。
第一面，主要问了机器学习的基础知识，bn，正则化之类的。还有faster-rcnn和retinanet的区别。计算机一些底层知识，线程进程之类的。
第二面，感觉旷视非常用心。面试我的面试官对我的研究领域非常了解，我综合了几个朋友的旷视实习面试经历，感觉旷视第二面基本都是先问清楚你最主要的研究方向，然后整个二面基本都在跟你讨论该领域的内容，这一点大家可以把握一下。
另外问了我一些简历上的其他项目经理，外加一道概率题:1个骰子怎么得到6个均匀分布。第二天打了电话给hr，说面试通过了，年后发offer，祝大家面试顺利
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2 年前 发布
22
问了softmax和batch normalize的数学公式
问了softmax和batch normalize的数学公式。因为我是本科生，项目经历不够多，学的不够深，所以没怎么好好面，几分钟就完了。
2 年前 发布
4
地平线算法实习生面经分享
1. 介绍自己最近正在做的项目，围绕项目问。
2. 你熟悉tensorflow的data flow吗？怎么把数据送进网络，有哪几种方法？
3. 决策树有哪几种loss？决策树分类过程是什么样子的？
4. yolo和yolo v2的不一样的点？
5. 实习你希望得到一个什么样的锻炼？
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2 年前 发布
2
感觉没戏深度学习实习生常见面试问题
来自兴伦人工智能的面试
问题1：图像识别比较好的方法有哪些？
问题2：做过哪些项目？
问题3：TensorFlow的图包含什么，运行流程是什么？
问题4：LeetCode刷的怎么样了？
来自新浪的面试回答1：我说的，GoogLeNet，VGG，Alexnet。
回答2：我说做过刷脸识别，具体怎么做，然后验证码识别，具体怎么做。
回答3：包含了张量，会话等，张量和变量需要会话才可以运行。
回答4：刷了一些，不算多。
2019-09-05 发布
问到了python装饰器，深度学习中的批量标准化作用等。
还问了一个求两个矩形重合点坐标的问题，然后求重合面积。
来自Momenta的面试因为python语言是几年前系统性学习的，很多知识点都忘了，矩形那道题也没回答出来，第一次电话面试特别紧张。面试官很nice，有再给我一次机会回答矩形那道题，但还是没想出来。难度不是很大，是我没有准备好的问题。
2018-12-24 发布
深度学习实习生相似职位面试经验
算法职位电话面试与线上笔试
第一轮为电话面试，主要为介绍工作经历中具体模型内容细节，以及对基本算法的了解。第二轮为线上编程笔试，可自行选择编译语言，在约定时间内通过线上测试平台回答问题，问题难度有中等和困难，时间很紧张，约定时间到线上平台关闭。
2 年前 发布
通过面试拿到offer
先是hr找到了我，之后安排line manager面试，主要就是聊下做过的项目，及介绍沪金和平时的一些工作。之后是cro面，也是聊一些项目和模型的问题。之后是hrbp聊下求职目的和过往经历，最终拿到面试。
2 年前 发布
1
面试：风控算法。整体感觉有点打折扣，难度是有的，应该没有通过。
1. 用简单介绍一下逻辑回归，包括原理和算法实现2. 对集成树模型的介绍3. kmeans原理的介绍，如何确定k值4. 介绍一些异常检测的算法（孤立森林等）5. 介绍一些半监督的算法6. 介绍一下CNN和MLP区别（网络结构，优势）7. 简单介绍 Transformer以及其网络结构8. 训练网络的时候，遇到这种梯度消失或梯度爆炸的问题，用什么办法可以去缓解或者是解决这个问题9. 训练网络的时候用过哪些优化器，区别是什么10. 如何解决过拟合的问题11. 评估模型采用的指标，正负样本大的时候采用什么指标12. 特征工程使用过的方法，类别特征使用什么编码13. 一道leetcode的简单题，描述其时间复杂度...查看更多
2023-12-03 发布
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