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厳選したAIエンジニアリングの面接質問と詳細な回答。
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AI Engineering 問
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AI、機械学習、ディープラーニングの違いは何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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machine learning の主な種類は何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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Large Language Model（LLM）とは何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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neural network とは何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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training と inference の違いは何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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generative AI とは何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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AI と machine learning の一般的な use case は何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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プロンプトエンジニアリングとは何ですか？
ジュニア
#AI/ML
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AI/MLは従来のプログラミングとどう異なりますか？
ジュニア
#AI/ML
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developer は仕事で AI をどのように使えますか？
ジュニア
#AI/ML
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教師あり学習は詳しくはどのように機能しますか？
ミドル
#AI/ML
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overfitting と underfitting とは何ですか？
ミドル
#AI/ML
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AI における embeddings とは何ですか？
ミドル
#AI/ML
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transformer architecture とは何ですか？
ミドル
#AI/ML
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Retrieval-Augmented Generation（RAG）とは何ですか？
ミドル
#AI/ML
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APIを使ってAIをアプリケーションにどのように統合しますか？
ミドル
#AI/ML
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fine-tuning とは何で、いつ使いますか？
ミドル
#AI/ML
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machine learning model をどう評価しますか？
ミドル
#AI/ML
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ML で data quality と quantity が重要なのはなぜですか？
ミドル
#AI/ML
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AI における bias とは何で、なぜ懸念されますか？
ミドル
#AI/ML
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LLMの限界とは何であり、どのように対処しますか？
シニア
#AI/ML
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ベクトルデータベースとは何であり、なぜAIにとって重要なのですか？
シニア
#AI/ML
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AIエージェントとは何ですか？
シニア
#AI/ML
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AI-powered application をどのように設計しますか？
シニア
#AI/ML
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responsible AI とは何で、なぜ重要ですか？
シニア
#AI/ML
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MLOps と ML lifecycle とは何ですか？
シニア
#AI/ML
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unsupervised learning はどのように機能しますか？
ミドル
#AI/ML
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neural network の主な種類（CNN、RNN、transformers）は何ですか？
ミドル
#AI/ML
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LLMにおけるトークンとコンテキストウィンドウとは何ですか？
シニア
#AI/ML
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advanced prompting techniques とは何ですか？
シニア
#AI/ML
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LLM はなぜ hallucinate し、どう減らせますか？
ミドル
#AI
#LLM
#ハルシネーション
#RAG
#プロンプティング
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prompt engineering、RAG、fine-tuning の違いは何で、いつ使いますか？
ミドル
#AI
#LLM
#RAG
#ファインチューニング
#プロンプティング
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特に production code で、AI の回答が trust できるかをどう判断しますか？
シニア
#AI
#LLM
#評価
#ハルシネーション
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