【AI面试准备】深度学习、大模型原理，算法项目经验
面试岗位提出这个要求：了解深度学习、大模型模型原理，有算法项目测试经验优先。
目录
- **一、深度学习核心知识**
- 1. **基础概念**
- 2. **经典模型**
- **二、大模型（LLM）核心原理**
- 1. **核心架构**
- 2. **关键技术**
- **三、算法项目测试经验**
- 1. **测试重点**
- 2. **测试工具链**
- **四、高频面试问题示例**
- 1. **理论问题**
- 2. **项目问题**
- **五、快速学习资源**
以下是帮助你快速掌握深度学习、大模型原理及算法测试相关知识的结构化总结，结合了高频面试考点和实际应用场景：
一、深度学习核心知识
1. 基础概念
- 神经网络结构：前馈网络（输入层-隐藏层-输出层）、激活函数（ReLU/Sigmoid/Tanh的作用与选择）
- 训练三要素：
- 损失函数：交叉熵（分类任务）、MSE（回归任务）
- 优化器：SGD（基础）、Adam（自适应学习率，最常用）
- 反向传播：链式求导计算梯度，更新权重
- 过拟合解决方案：Dropout（随机屏蔽神经元）、L1/L2正则化、早停法（Early Stopping）
2. 经典模型
- CNN：卷积层（局部感知、参数共享）、池化层（降维）、经典结构（ResNet残差连接）
- RNN/LSTM