攻克AI工程师面试

本课程涵盖当前最相关且需求较高的主题，帮助考生自信应对人工智能领域的面试。你将学习神经网络训练（梯度下降、迁移学习、模型压缩）、语言处理（分词、嵌入表示、解码）以及Transformer中的注意力机制（自注意力、交叉注意力和Flash Attention）。 你还将深入理解困惑度（perplexity）、BLEU、ROUGE等评估指标，并探讨现代人工智能面临的挑战，如幻觉现象、越狱攻击（jailbreaks）和模型可解释性。此外，课程涵盖前沿技术方法，包括RAG（检索增强生成）、小样本学习（few-shot learning）和思维链提示（Chain-of-Thought prompting），并进一步探讨系统效率与可扩展性、专家混合模型（Mixture of Experts）、向量数据库以及智能体式AI行为。