Уобичајена питања за интервју за стажирање машинског вида углавном укључују следеће аспекте:
1. Питања{1}}у вези са подацима:
Како се носити са проблемима као што су неуредни, неорганизовани или претерано велики скупови података.
Како решити проблем недовољних или чак недостајућих података о грешкама.
Како извршити нормализацију или стандардизацију података да би се смањио утицај разлика података на модел.
2. Питања у вези са алгоритмом и принципима{1}}:
Који су разлози зашто ЦНН-ови добро раде на сликама?
Објасните шта је екстракција обележја и укратко опишите њен значај у машинском виду и уобичајеним методама издвајања обележја.
Који су принципи и функције Атроус Цонволутион?
Који је принцип рада СИФТ (Сцале-Инвариант Феатуре Трансформ) алгоритма и његове примене у машинском виду?
3. Питања у вези са{1}}искуством на пројекту:
Опишите технички изазов на који сте наишли у пројекту и како сте га решили.
На основу вашег досадашњег радног искуства, молимо вас да детаљно опишете искуство решавања сложеног проблема у пројекту машинске визије.
4. Теоријско знање и питања у вези{1}}примена:
Примене и предности машинског вида у индустријској аутоматизацији.
Кораци претходне обраде слике у систему машинског вида и њихов значај, као и начин на који методе претходне обраде побољшавају ефикасност обраде слике.
Како решити и оптимизовати проблеме са буком на сликама у пољу машинског вида.
Која су нека уобичајена питања за интервју за стажирање машинског вида?
5. Питања везана за{1}}процену модела и оптимизацију:
Дефиниција и формуле за израчунавање прецизности и опозива.
Које су неке уобичајене функције губитка, као што су унакрсна-функција губитка ентропије, експоненцијална функција губитка и функција губитка средњег квадрата грешке?
Како извршити отклањање грешака у моделу, модификовање и подешавање параметара.
Ова питања покривају различите аспекте који могу бити укључени у интервјуе за стажирање са машинским видом, укључујући обраду података, принципе алгоритама, пројектно искуство, теоријско знање и апликације, као и евалуацију и оптимизацију модела, помажући да се свеобухватно процени професионалне способности и практично искуство кандидата.