爆火的深度学习面试书现可白嫖!GitHub上线2周1.5K Star,之前售价146元

2022 年 1 月 11 日 量子位
金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

面试宝典千千万,但这一份,应当是深度学习领域里不容错过的那一个了。

这不,才在arXiv“上架”12天,GitHub就狂揽了1.5K颗小星星。

火爆程度,可见一斑。

这就是名为 Deep Learning Interviews的面试书,由量子力学家Shlomo Kashani等人所著。

这本面试书之所以能这么火爆,是因为它所涵盖的内容,能hold住数百个深度学习面试中可能遇到的问题。

而且还是横跨人工智能领域众多关键主题的那种。

甚至作者还这样描述这本面试书的价值:

这本书能让准备面试的学生(包括硕士和博士等),自信且快速谈论任何相关话题,清楚和正确地回答技术问题,并充分理解面试问题和答案的目的和意义。

不仅如此,还得划个重点——这本书在亚马逊上的售价是22.99美元 (约147元)

但现在,免费的PDF版已经上线(这不白嫖么……链接见文末)

那么这本书到底讲了些什么?是否真有这么神奇?

让我们来一探究竟。

深度学习面试书

在作者看来,当下人工智能领域的竞争力愈发激烈,而面试刚好成为了多数人与梦想工作之间的屏障。

即使是一个人有足够的能力,在业务上的表现也非常出色,但他也可能需要一些正确的指导,让自己找到更加合适的工作。

而这本书的内容,就是围绕着“深度学习面试”展开,盘点了与之相关的众多主题。

从章节分布来看,本书主要包含以下几大方向:

  • 信息理论

  • 微积分与算法差异化

  • 贝叶斯深度学习和概率编程

  • Logistic回归

  • 集成学习

  • 特征提取

  • 深度学习

  • ……

在每一部分的章节中,基本会分为三个部分,它们分别是简介、问题答案

“问题”和“答案”将会以如下的方式呈现:

不过作者也提醒,在看问题的时候要先自己做思考,不要急着去翻下面的答案——“让自己在材料中挣扎一段时间,是非常重要的。”

至于书中提供的这些“问题”,主要分为两大类型

第一类是概念性问题

这类问题主要是为了测试和提高你对基本概念的理解,一般会涉及许多数学相关的计算。
当然问题的难度也是由浅入深:从基本的定义,到对概念进行深度思考。

举一个“信息理论”章节中的例子:

第二类是应用性问题

这类问题主要是用来练习技能,毕竟“光说不练”是不够的。

本书中的所有这类问题,都是基于Python或现有的深度学习库来展开。

以Pytorch的为例:

那如果对给出的“答案”存在不理解的地方该怎么办呢?

别急,本书在附录处对所涉及的所有公式做了一份清单,还提供了可以进一步学习、阅读的选择性书目列表。

作者介绍

本书的作者是Shlomo Kashani,一名量子计算科学家。

他是DeepOncology AI的主管,曾用深度学习的方式精确检测肿瘤。

而他却不满足于只在实验室里做实验,在Shlomo看来,能够帮助其他研究人员才是最大的科学贡献。

这也是他创作本书的初衷。

那么这本深度学习面试书是否对你有帮助呢?

免费PDF版本链接已在文末奉上,感兴趣的友友们快去看看吧~

深度学习面试书:

https://arxiv.org/abs/2201.00650

参考链接:

[1]https://github.com/BoltzmannEntropy/interviews.ai
[2]https://www.amazon.com/Deep-Learning-Interviews-interview-questions/dp/1916243568

「智能汽车」交流群招募中!

欢迎关注智能汽车、自动驾驶的小伙伴们加入社群,与行业大咖交流、切磋,不错过智能汽车行业发展&技术进展。

ps.加好友请务必备注您的姓名-公司-职位哦~


点这里👇关注我,记得标星哦~

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿进展日日相见~


登录查看更多
0

相关内容

2022新年荐书!最值得一读的8部机器学习教程(PDF下载)
专知会员服务
113+阅读 · 2022年1月11日
数据科学导论,722页pdf,讲述带R的数据分析与预测算法
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月11日
一天狂揽2000+星,微软面向初学者ML课程来了,完全免费
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南,385页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年3月15日
需求着急上线,是写烂代码的理由吗?
CSDN
0+阅读 · 2022年3月16日
赶紧收藏!西瓜书《机器学习》完整笔记来了
大数据技术
29+阅读 · 2019年8月24日
GitHub 热门:别再用 print 输出来调试代码了
Python开发者
27+阅读 · 2019年4月24日
深度学习500问!一份火爆GitHub的面试手册
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年3月18日
深度学习面试100题(第81-85题)
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年8月6日
深度学习面试100题(第41-45题)
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年7月18日
10本必读的机器学习和数据科学免费在线电子书
大数据技术
30+阅读 · 2018年6月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
VIP会员
相关资讯
需求着急上线,是写烂代码的理由吗?
CSDN
0+阅读 · 2022年3月16日
赶紧收藏!西瓜书《机器学习》完整笔记来了
大数据技术
29+阅读 · 2019年8月24日
GitHub 热门:别再用 print 输出来调试代码了
Python开发者
27+阅读 · 2019年4月24日
深度学习500问!一份火爆GitHub的面试手册
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年3月18日
深度学习面试100题(第81-85题)
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年8月6日
深度学习面试100题(第41-45题)
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年7月18日
10本必读的机器学习和数据科学免费在线电子书
大数据技术
30+阅读 · 2018年6月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员