「回答付きのトップ50のAIインタビューの質問」

Top 50 AI interview questions with answers.

はじめに

AIの面接の準備をしており、トップ50のAI面接質問の包括的なリストをお探しですか？それなら、探す必要はありません！このガイドでは、人工知能のさまざまな側面をカバーするさまざまな質問をまとめました。求職者、学生、または単にAIに興味がある方に、これらの質問のコレクションは知識を磨き、AIの面接で成功するのに役立ちます。これらの質問は、初級から上級のトピックまで、AIの理解をテストします。

トップ50のAI面接質問

面接で成功するためのトップ50のAI面接質問のリストです。AIのエキサイティングな世界に飛び込んで、面接の結果を成功させるために自分自身を装備しましょう。

人工知能基礎レベルの面接質問

Q1. 人工知能とは何ですか？

回答：人工知能（AI）は、人間の知能を機械にシミュレートし、問題解決、学習、意思決定など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるようにすることを指します。

Q2. AIにおけるデータ前処理の重要性を説明してください。

回答：データの前処理はAIにおいて重要であり、生データをクリーニング、変換、整理して、AIアルゴリズムに適した品質の高いデータにすることを含みます。データの前処理により、ノイズを除去し、欠損値を処理し、データを標準化し、次元を削減することができます。これにより、AIモデルの精度と効率が向上します。

Q3. ニューラルネットワークにおける活性化関数の役割は何ですか？

回答：活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たします。活性化関数は入力の重み付き和を変換し、ニューロンの出力を決定します。活性化関数により、ニューラルネットワークは複雑な関係をモデル化し、非線形性を導入し、学習と収束を促進することができます。

Q4. 教師あり学習、教師なし学習、強化学習を定義してください。

回答：教師あり学習は、入力データが対応する目的の出力やターゲットとペアになったラベル付きの例を使用してモデルを訓練することを指します。教師なし学習は、ラベルのないデータからパターンや構造を見つけることを目的とします。強化学習は、報酬と罰を使ってエージェントを訓練し、環境での行動から学習することを目的とします。

Q5. 機械学習における次元の呪いとは何ですか？

回答：次元の呪いとは、高次元のデータを扱う際の課題を指します。次元の数が増えると、データはますますまばらになり、データ点間の距離は意味をなさなくなります。これにより、分析や正確なモデルの構築が容易になります。

Q6. AIで使用される異なる探索アルゴリズムについて説明してください。

回答：AIで使用される異なる探索アルゴリズムには、深さ優先探索、幅優先探索、一様費用探索、A*探索、ヒューリスティック探索、遺伝的アルゴリズムなどがあります。これらのアルゴリズムは、探索空間を系統的に探索することで、最適または近似最適な解を見つけるのに役立ちます。

Q7. 遺伝的アルゴリズムの概念について説明してください。

回答：遺伝的アルゴリズムは、自然選択と進化に触発された探索および最適化アルゴリズムです。ポテンシャルな解の集団を作成し、選択、交叉、突然変異などの遺伝子操作を繰り返し適用することで、解を進化させ改善します。

Q8. AIの課題と制約について議論してください。

回答：AIは、複雑なモデルの説明の欠如、バイアスとプライバシーに関する倫理的な懸念、人間のような知性の限定的な理解、雇用の置き換えへの潜在的な影響などの課題に直面しています。制約には、曖昧な状況や新しい状況の処理の困難さ、大量の高品質データへの依存、特定のAI技術の計算上の制約などがあります。

詳しくはこちら：AIの利点と欠点

人工知能中級レベルの面接質問

Q9. 異なるタイプのニューラルネットワークは何ですか？

回答：異なるタイプのニューラルネットワークには、フィードフォワードニューラルネットワーク、再帰ニューラルネットワーク（RNN）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、自己組織化マップ（SOM）があります。各タイプは特定のデータタイプを処理し、異なる問題を解決するために設計されています。

Q10. 転移学習とは何か、AIにおいてどのように役立つのかを説明してください。

回答：転移学習は、あるタスクやドメインで学習した知識を別の関連するタスクやドメインに適用するAIの手法です。これにより、事前に学習した重みとアーキテクチャを利用し、広範なトレーニングデータと計算を必要とせずにモデルを活用することができます。転移学習により、限られたデータの場合でも、モデルの開発が速くなり、性能が向上します。

Q11. 再帰ニューラルネットワーク（RNN）の概念について説明してください。

回答：再帰ニューラルネットワーク（RNN）は、時系列データや自然言語などの連続的なデータを処理するために設計されたニューラルネットワークの一種です。RNNはフィードバック接続を利用して、前の入力からの情報を保持し利用することができます。RNNは言語翻訳、音声認識、感情分析などのタスクに効果的です。

Q12. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは何ですか？

回答：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像やビデオなどのグリッド状のデータを処理するために設計されたものです。CNNは畳み込み層を使用して、入力データから関連する特徴を自動的に学習・抽出します。CNNは画像分類、物体検出、画像生成などのタスクで広く使用されています。

Q13. 自然言語処理（NLP）の概念について説明してください。

回答：自然言語処理（NLP）は、コンピュータと人間の言語との間の相互作用に焦点を当てたAIの分野です。NLPは、感情分析、テキスト要約、機械翻訳、チャットボットなどのタスクを可能にするための技術とアルゴリズムを含んでいます。

Q14. 強化学習はどのように機能しますか？

回答：強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて意思決定を学習する機械学習の一種です。エージェントは、行動に基づいて報酬や罰則の形でフィードバックを受け取り、時間の経過に伴う累積報酬を最大化することを目指します。強化学習は、自律システム、ゲームプレイ、ロボット工学などでよく使用されます。

Q15. ディープラーニングと機械学習の違いについて説明してください。

回答：ディープラーニングは、複数の隠れ層を持つ人工ニューラルネットワークを利用する機械学習のサブフィールドです。これにより、モデルはデータの階層的な表現を自動的に学習し、複雑なタスクでの性能が向上します。一方、機械学習は、浅い学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムの両方を含む、より広範な技術の範囲を指します。

Q16. AIのロボット工学と自動化における役割は何ですか？

回答：AIは、機械が自律的に知覚、推論、行動することを可能にすることで、ロボット工学と自動化において重要な役割を果たしています。AIのアルゴリズムと技術は、ロボットの知覚、計画、制御、意思決定能力を向上させます。これにより、産業自動化、自動運転車、ドローン、スマートホームデバイスなどの進歩が実現されています。

Q17. コンピュータビジョンの概念について説明してください。

回答：コンピュータビジョンは、画像や動画などの視覚データを解釈して理解するためのAIの分野です。画像認識、物体検出、画像セグメンテーション、ビデオ解析などのためのアルゴリズムが含まれています。コンピュータビジョンは、監視、自動運転、医用画像処理、拡張現実など、さまざまなアプリケーションで使用されています。

Q18. AIの開発と展開における倫理的な考慮事項は何ですか？

回答：AIの開発と展開における倫理的な考慮事項には、バイアスと公正性、プライバシーとデータ保護、透明性と説明責任、責任、AIが雇用に与える影響などが含まれます。倫理的なAIを確保するためには、責任あるデータ処理、アルゴリズムの透明性、バイアスの対処、AIシステムの社会的な影響を積極的に考慮することが重要です。

Q19. AIは不正検知やサイバーセキュリティにどのように使用されていますか？

回答：AIは詐欺検出とサイバーセキュリティに利用されており、大量のデータの中からパターン、異常、および不審な活動を特定します。機械学習アルゴリズムは、過去のデータを学習して不正パターンや行動を認識し、組織が不正活動を検出および防止し、機密情報を保護し、サイバーセキュリティの防御を強化するのに役立ちます。

Q20. 推薦システムの概念を説明してください。

回答：推薦システムは、ユーザーの好みや行動に基づいて個別の推薦を提供するAIシステムです。これらのシステムは、協調フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、およびハイブリッドアプローチを利用して、ユーザーデータを分析し、電子商取引、ストリーミングサービス、コンテンツプラットフォームなどのさまざまなドメインで関連する推薦を行います。

Q21. AIの将来のトレンドと進歩について議論してください。

回答：AIの将来のトレンドと進歩には、説明可能なAIの継続的な開発、さまざまな産業でのAIによる自動化の進展、自然言語処理と理解の向上、AIと人間の協働の強化、AIとエッジコンピューティング、IoTデバイスの統合、AI技術の倫理的かつ責任ある展開などが含まれます。

詳細はこちら：AIの未来を専門家が予測する方法

人工知能シナリオベースの面接の質問

Q22. 電気通信会社の顧客離反を予測するためのAIシステムを設計するにはどうすればよいですか？

回答：電気通信会社の顧客離反予測のためのAIシステムを設計するためには、顧客の過去のデータ（人口統計、利用パターン、サービス関連情報など）を収集します。データを前処理し、適切な特徴を選択してデータをエンジニアリングします。次に、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、またはニューラルネットワークなどの教師あり学習技術を使用して機械学習モデルをトレーニングします。モデルはデータから離反のパターンを学習します。最後に、適切な指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価し、リアルタイムで顧客離反を予測するために展開します。これにより、電気通信会社は顧客を維持するための積極的な対策を講じることができます。

Q23. AIを使用して供給チェーン管理を最適化する方法を説明してください。

回答：AIを使用して供給チェーン管理を最適化するためには、販売、在庫、物流などのさまざまな情報源からデータを収集し統合します。このデータは、機械学習、最適化アルゴリズム、予測分析などのAI技術を使用して分析されます。AIは需要予測、在庫最適化、ルート最適化、予知保全、リアルタイムモニタリングなどに役立ちます。AIを活用することで、供給チェーンマネージャーはより正確な予測を行い、業務を効率化し、コストを削減し、総合的な効率と顧客満足度を向上させることができます。

Q24. 画像中のオブジェクトを識別および分類するためのAIシステムを設計してください。

回答：画像中のオブジェクトの識別および分類のためのAIシステムを設計するには、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用します。まず、ラベル付きオブジェクトの大規模なデータセットを収集し注釈付けします。次に、転移学習やデータ拡張などの技術を使用してこのデータセット上でCNNモデルをトレーニングします。トレーニングされたモデルは、新しい画像でオブジェクトを正確に検出および分類することができます。これにより、画像解析、オブジェクト認識、コンピュータビジョンアプリケーションなどのタスクにおいて貴重な洞察と自動化が提供されます。

Q25. 自律走行のためのAIシステムを開発するにはどうすればよいですか？

回答：自律走行のためのAIシステムの開発には複数のコンポーネントが関与します。まず、カメラ、LiDAR、およびレーダーからのセンサーデータを収集します。次に、データを前処理し、融合して環境の包括的なビューを作成します。CNNや再帰ニューラルネットワーク（RNN）などのディープラーニング技術を使用して、システムはオブジェクトを認識し、意思決定を行い、車両を制御することを学習します。シミュレーションと現実のテストは、AIシステムのトレーニングと微調整において重要です。開発中には、継続的な改善、安全策、および規制の遵守が重要です。

詳細はこちら：自動運転車における機械学習の応用

Q26. 自然言語理解におけるAIの課題と解決策について説明してください。

回答：AIにおける自然言語理解は、言語の曖昧さ、文脈の理解、およびユーザーの意図の理解などの課題を抱えています。解決策には、再帰ニューラルネットワーク（RNN）やBERT、GPTなどのトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用したディープラーニングモデルが含まれます。これらのモデルは、テキスト分類、感情分析、固有表現認識、質問応答などのタスクに使用されます。大規模なデータセットの活用、モデルの事前トレーニング、特定のタスクでのファインチューニングは、自然言語理解の向上に役立ちます。さらに、ドメイン特有の知識、文脈の認識、対話型システムの導入は、自然言語理解システムの精度と堅牢性をさらに向上させることができます。

回答：AIは、顧客の過去の行動、好み、人口統計情報を分析することで、個別化された商品を顧客に推薦することができます。AIシステムは、協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、強化学習技術を利用して、パターンを学習し、推薦をカスタマイズすることができます。これには、推薦エンジンの構築、ユーザーデータの利用、フィードバックに基づいたモデルの継続的な更新と改善が含まれます。個別化された推薦を提供することで、企業は顧客満足度を向上させ、エンゲージメントを増加させ、売上を促進することができます。

Q28. AIを使用して医療画像で疾患を診断するプロセスを説明してください。

回答：AIは、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を活用することで、医療画像での疾患診断を支援します。このプロセスには、ラベル付きの医療画像データセットの収集、データの前処理、CNNモデルのトレーニングによる特定の疾患や異常を示すパターンや特徴の認識が含まれます。モデルは新しい医療画像を分析し、予測を提供したり、医療専門家が正確な診断を行うのを支援することができます。信頼性と安全性の確保のためには、継続的な検証、解釈可能性、AIシステムと医療専門家との協力が不可欠です。

また、こちらもご覧ください：2023年のヘルスケアにおける機械学習とAI

Q29. AIを使用して企業ネットワークのセキュリティを強化する方法は何ですか？

回答：企業ネットワークのセキュリティを強化するためにAIを適用するには、異常検知、行動分析、脅威インテリジェンスの技術を利用します。AIモデルは、ネットワークトラフィックやシステムログの中で異常なパターンを識別し、侵入を検出し、悪意のある活動を分類するためにトレーニングすることができます。さらに、AIはリアルタイムの脅威ハンティング、脆弱性評価、インシデント対応を支援することもできます。効果と適応性を確保するためには、継続的なモニタリング、タイムリーな更新、人間の監視が必要です。

Q30. AIを使用して仮想アシスタントを開発するための手順を説明してください。

回答：AIを使用して仮想アシスタントを開発するには、いくつかのステップがあります。まず、自然言語処理（NLP）の技術により、アシスタントがユーザーのクエリを理解し、応答することができるようになります。これには、意図の認識、エンティティの抽出、対話管理などのタスクが含まれます。次に、関連する情報や対話フローを組み込んだ知識ベースや会話モデルが構築されます。アシスタントは、教師あり学習や強化学習などの機械学習技術を使用してトレーニングされ、ユーザーのフィードバックに基づいて継続的に改善されます。展開と継続的なメンテナンスには、モニタリング、更新、アシスタントの機能の拡充が含まれます。

Q31. AIを使用して電子商取引プラットフォームの顧客体験を向上させるにはどのようにすればよいですか？

回答：AIは、顧客の行動、好み、フィードバックを分析することにより、電子商取引プラットフォームの顧客体験を向上させることができます。AIモデルは、顧客に合わせた商品の提案を行ったり、検索結果の最適化を行ったり、直感的で使いやすいインターフェースを提供することができます。AIによるチャットボットや仮想アシスタントは、お問い合わせへの対応やリアルタイムのサポートを提供することができます。目標は、顧客満足度、エンゲージメント、ロイヤリティを高めるシームレスで個別化されたショッピング体験を作り出すことです。

Q32. 自律兵器にAIを使用することの倫理的な影響について議論してください。

回答：自律兵器にAIを使用することの倫理的な影響には、責任、透明性、潜在的な誤用への懸念があります。自律兵器は意図しない害、人権侵害の可能性、責任の人間から機械への移行を引き起こす可能性があります。倫理的な考慮事項には、国際的な規範と規制の遵守、明確な運用規則の確立、人間の監督と制御の維持、兵器システムでのAIの使用が道徳的・法的なフレームワークと一致することが含まれます。国際的な協力と継続的な議論は、これらの倫理的な課題に取り組むために重要です。

生成AIインタビューの質問

Q33. 生成AIとは何ですか？識別AIとはどのように異なりますか？

回答：生成AIは、与えられたトレーニングデータセットに似た新しいデータを生成するタイプのAIを指します。それはデータの潜在的なパターンと構造を学習し、新しいインスタンスを作成します。一方、識別AIは既知の特徴に基づいてデータを異なるカテゴリに分類または識別することに焦点を当てます。識別AIはクラス間の境界を学習することに重点を置いている一方、生成AIはデータの分布を学習し、新しいサンプルを生成することに重点を置いています。

Q34. 生成的対抗ネットワーク（GAN）の概念を説明してください。

回答：生成的対抗ネットワーク（GAN）は、生成AIのフレームワークであり、生成器と識別器の2つのニューラルネットワークのトレーニングを含みます。生成器は新しいデータサンプルを生成し、識別器は正確なデータと生成されたデータを区別しようとします。敵対的なプロセスを通じて、ネットワークは競争し合い、お互いから学習します。GANは、写真やテキストなどのリアルなイメージやデータを生成することに成功し、生成AIの重要な進展を引き起こしました。

Q35. 生成AIの課題と制約について説明してください。

回答：生成AIは、モードの崩壊（制限された種類のサンプルの生成）、生成された出力の多様性の欠如、大規模なトレーニングデータの必要性などの課題に直面しています。また、計算量が多く、生成されたサンプルの品質を客観的に評価するのも難しいです。制約には、生成された出力の制御の難しさや、トレーニングデータに潜在するバイアスがあります。生成AIがディープフェイクを作成したり、誤った情報を生成したりする場合、倫理的な課題が生じます。

Q36. 生成AIの利用に関連する倫理的な懸念は何ですか？

回答：生成AIの利用に関連する倫理的な懸念には、ディープフェイクの作成や誤情報、欺瞞、プライバシー侵害の可能性が含まれます。この技術は、フェイクニュースの生成、個人をなりすますこと、デジタルコンテンツの操作など、悪意のある目的で誤用される可能性があります。生成AIの責任ある利用には、潜在的なリスクを緩和するための透明性、説明責任、保護策および規制の開発が必要です。

さらに読む：生成AI：世界はどこに向かっているのか？

Q37. 強化学習は生成AIにどのように適用されますか？

回答：強化学習は、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）などの技術を含めて、生成AIモデルの学習プロセスをガイドします。生成器は生成されたサンプルの品質や有用性に関するフィードバックを受け取り、生成AIシステムの出力の多様性、品質、関連性を向上させるのに役立ちます。RLHFでは、専門家のデモンストレーションと強化学習アルゴリズムを組み合わせて、フィードバックに基づいて生成器の出力を反復的に改善し、パフォーマンスを向上させます。

Q38. 生成AIが自然言語生成において果たす役割について話し合ってください。

回答：生成AIは、自然言語生成において重要な役割を果たしており、人間らしいテキスト、対話、物語の生成に使用されています。生成AIシステムは、自然言語の統計的パターンと意味構造をモデル化することで、連続した文脈に適切なテキストを生成することができます。これにより、チャットボット、仮想アシスタント、コンテンツ生成、言語翻訳などの応用が可能となっています。

Q39. 機械学習のデータ拡張において、生成AIはどのように活用されることができますか？

回答：生成AIは、既存のデータに変動、ノイズ、変換を導入することで、トレーニングデータセットを拡張するために合成サンプルを生成することで、機械学習のデータ拡張に活用されることができます。生成AIにより、トレーニングセットの多様性とサイズが向上し、機械学習モデルの一般化能力と堅牢性が向上します。

Q40. 生成AIにおける変分オートエンコーダー（VAE）の概念を説明してください。

回答：変分オートエンコーダー（VAE）は、エンコーダが入力データを低次元の潜在空間にマッピングし、デコーダが潜在表現から入力データを再構築する生成モデルです。VAEは学習した潜在空間からサンプリングすることで新しいサンプルを生成することができます。VAEは意味のある連続的な潜在表現を学習するためのフレームワークを提供し、生成AIにおいて制御可能で構造化された生成を可能にします。

Q41. 生成AIの潜在的な将来の進展は何ですか？

回答：生成AIの将来の進展には、生成されたサンプルの出力を制御するための改良された技術、生成コンテンツの多様性と品質の向上、より効率的でスケーラブルなモデルの開発などが含まれます。深層学習アーキテクチャ、強化学習、教師なし学習の進歩により、生成AIの能力と応用がさらに進化することが期待されます。

Q42. ヘルスケアや薬剤探索における生成型AIの応用について説明してください。

回答：生成型AIは、ヘルスケアや薬剤探索において、合成医療画像の生成、薬剤設計のための分子構造の生成、または生物学的プロセスのシミュレーションなどの応用があります。研究のために合成患者データの生成、限られたデータセットの補完、ヘルスケアの専門家のトレーニングのための臨床シナリオのシミュレーションに役立つことができます。

Q43. 仮想現実とゲームにおいて、生成型AIはどのように利用されるのでしょうか？

回答：生成型AIは、コンテンツ作成とプレイヤー体験の向上によって、仮想現実とゲームを革新することができます。開発者は、生成アルゴリズムによって効率的に現実的かつ多様な3Dアセット、環境、キャラクターを制作することができます。また、AIによる手続き型の生成は、ダイナミックで常に変化するゲーム世界を作り出し、探索の無限の可能性を提供します。さらに、生成型AIは、個々のプレイヤーの行動に基づいて課題やストーリーを適応させることで、仮想現実とゲーミング環境でより魅力的で没入感のある体験を実現できます。

Q44. コンテンツ作成と著作権における生成型AIの影響は何ですか？

回答：生成型AIを用いたコンテンツ作成は、オリジナリティと自動生成の間の境界を曖昧にするため、著作権に重要な影響を与えます。AIによって生成されたコンテンツでは、作者や所有権の特定が困難になり、著作権争いを引き起こす可能性があります。コンテンツ作成者は、知的財産権を保護し、創造的な正当性を維持するために、AIによって生成された作品に関連する法的および倫理的な懸念事項に対処する必要があります。

Q45. 半教師あり学習と自己教師あり学習の概念を説明してください。

回答：半教師あり学習と自己教師あり学習は、ラベル付きデータの量が限られている場合に使用される機械学習の技術です。半教師あり学習では、ラベル付きデータとラベルなしデータを使ってモデルを訓練します。モデルはラベル付きデータから学習し、ラベルなしデータの構造やパターンを利用してパフォーマンスを改善します。一方、自己教師あり学習は、入力データの欠損部分や破損部分を予測することを学習する教師なし学習の一種です。モデルは疑似ラベルを作成して訓練します。これらの技術は、ラベル付きデータを取得することが困難または費用がかかる場合に、モデルの訓練に有用です。

詳細はこちら：2023年版ジェネレーティブAIの学習に最適なロードマップ

コーディングの質問

Q46. タプルとして表される区間のリストが与えられた場合、重なる区間を結合してください。

def merge_intervals(intervals):

    intervals.sort(key=lambda x: x[0])

    merged_intervals = [intervals[0]]

    for start, end in intervals[1:]:

        if start <= merged_intervals[-1][1]:

            merged_intervals[-1] = (merged_intervals[-1][0], max(end, merged_intervals[-1][1]))

        else:

            merged_intervals.append((start, end))

    return merged_intervals

# 使用例:

print(merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10), (15, 18)]))

# 出力: [(1, 6), (8, 10), (15, 18)]

Q47. 丸括弧のみを含む文字列が与えられた場合、丸括弧がバランスしているかどうかを調べてください。

def is_balanced_parentheses(s):

    stack = []

    for char in s:

        if char in '([{':

            stack.append(char)

        elif char in ')]}':

                       stack.pop()

    return not stack

# 使用例:

print(is_balanced_parentheses("(){}[]"))  # 出力: True

print(is_balanced_parentheses("({[})"))   # 出力: False

Q48. 文字列が与えられた場合、繰り返しのない最長の部分文字列の長さを見つけてください。

def longest_substring_without_repeating(s):

    max_len = 0

    start = 0

    char_index = {}

    for i, char in enumerate(s):

        if char in char_index and char_index[char] >= start:

            start = char_index[char] + 1

        char_index[char] = i

        max_len = max(max_len, i - start + 1)

    return max_len

# 使用例:

print(longest_substring_without_repeating("abcabcbb"))  # 出力: 3

print(longest_substring_without_repeating("bbbbb"))     # 出力: 1

Q49. ソートされたリストでバイナリサーチを行い、見つかった場合は対象要素のインデックスを返し、見つからなかった場合は-1を返す関数を作成してください。

def binary_search(arr, target):

    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left <= right:

        mid = (left + right) // 2

        if arr[mid] == target:

            return mid

        elif arr[mid] < target:

            left = mid + 1

        else:

            right = mid - 1

    return -1

# 使用例:

print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9], 5))  # 出力: 2

print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9], 8))  # 出力: -1

Q50. 1からN（含む）までの数のリストが与えられ、1つの数字が抜けている場合、抜けている数字を見つけてください。

def find_missing_number(nums):

    n = len(nums) + 1

    total_sum = n * (n + 1) // 2

    actual_sum = sum(nums)

    return total_sum - actual_sum

# 使用例:

nums = [1, 2, 4, 5, 6]

print(find_missing_number(nums))  # 出力: 3

結論

AIのインタビューの準備には、基本的な概念、高度なテクニック、シナリオに基づいた問題解決、および生成型AIに関する堅実な理解が必要です。これら50のAIインタビューの質問に精通することで、インタビューを成功させることができます。練習を続け、AIの最新のトレンドについて常に最新情報を得ることを忘れずにしてください。AIインタビューの準備をより包括的に行い、スキルをさらに向上させるためには、Analytics VidhyaのBlackBelt+プログラムを検討してください。このプログラムでは、ガイド付きプロジェクトと就職支援、さらにはその他の魅力的なオファーがあり、データサイエンスのキャリアをスタートさせるのに役立ちます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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