Οι συνήθεις ερωτήσεις συνέντευξης για πρακτική άσκηση μηχανικής όρασης περιλαμβάνουν κυρίως τις ακόλουθες πτυχές:
1. Ερωτήσεις σχετικά με τα δεδομένα-:
Πώς να χειριστείτε προβλήματα όπως ακατάστατα, αποδιοργανωμένα ή υπερβολικά μεγάλα σύνολα δεδομένων.
Πώς να αντιμετωπίσετε το πρόβλημα των ανεπαρκών ή ακόμα και ελλειπόντων δεδομένων ελαττωμάτων.
Πώς να εκτελέσετε κανονικοποίηση ή τυποποίηση δεδομένων για να μειώσετε τον αντίκτυπο των διαφορών δεδομένων στο μοντέλο.
2. Ερωτήσεις σχετικά με τον αλγόριθμο και τις αρχές-:
Ποιοι είναι οι λόγοι για τους οποίους τα CNN αποδίδουν καλά στις εικόνες;
Εξηγήστε τι είναι η εξαγωγή χαρακτηριστικών και περιγράψτε εν συντομία τη σημασία της στη μηχανική όραση και στις κοινές μεθόδους εξαγωγής χαρακτηριστικών.
Ποιες είναι οι αρχές και οι λειτουργίες του Atrous Convolution;
Ποια είναι η αρχή λειτουργίας του αλγορίθμου SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) και των εφαρμογών του στη μηχανική όραση;
3. Ερωτήσεις σχετικά με την εμπειρία του έργου-:
Περιγράψτε μια τεχνική πρόκληση που αντιμετωπίσατε σε ένα έργο και πώς την επιλύσατε.
Με βάση την προηγούμενη εργασιακή σας εμπειρία, περιγράψτε λεπτομερώς μια εμπειρία επίλυσης ενός περίπλοκου προβλήματος σε ένα έργο μηχανικής όρασης.
4. Θεωρητικές γνώσεις και ερωτήσεις σχετικά με την εφαρμογή-:
Οι εφαρμογές και τα πλεονεκτήματα της μηχανικής όρασης στον βιομηχανικό αυτοματισμό.
Τα βήματα προεπεξεργασίας εικόνας σε ένα σύστημα μηχανικής όρασης και η σημασία τους και πώς οι μέθοδοι προεπεξεργασίας βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα της επεξεργασίας εικόνας.
Πώς να χειριστείτε και να βελτιστοποιήσετε προβλήματα θορύβου σε εικόνες στο πεδίο της μηχανικής όρασης.
Ποιες είναι μερικές συνήθεις ερωτήσεις συνέντευξης για πρακτική άσκηση μηχανικής όρασης;
5. Ερωτήσεις σχετικά με την αξιολόγηση και τη βελτιστοποίηση-μοντέλων:
Οι τύποι ορισμού και υπολογισμού της ακρίβειας και της ανάκλησης.
Ποιες είναι μερικές κοινές συναρτήσεις απώλειας, όπως συνάρτηση απώλειας διασταυρούμενης-εντροπίας, συνάρτηση εκθετικής απώλειας και συνάρτηση απώλειας μέσου τετραγώνου σφάλματος;
Πώς να εκτελέσετε διόρθωση σφαλμάτων, τροποποίηση και συντονισμό παραμέτρων μοντέλου.
Αυτές οι ερωτήσεις καλύπτουν διάφορες πτυχές που μπορεί να εμπλέκονται σε συνεντεύξεις πρακτικής όρασης, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας δεδομένων, αρχών αλγορίθμων, εμπειρίας έργου, θεωρητικών γνώσεων και εφαρμογών και αξιολόγησης και βελτιστοποίησης μοντέλων, βοηθώντας στην ολοκληρωμένη αξιολόγηση των επαγγελματικών ικανοτήτων και της πρακτικής εμπειρίας του αιτούντος.