友達數位 AI工程師

友達數位 AI 工程師面試常見問題 基礎知識: 機器學習：監督式學習、非監督式學習、強化學習的原理與應用。 深度學習：神經網路、卷積神經網路 (CNN)、遞歸神經網路 (RNN)、Transformer 等模型的架構與優缺點。 自然語言處理 (NLP)：詞向量、文本分類、機器翻譯等技術。 電腦視覺：影像辨識、物件偵測、影像分割等技術。 實務經驗: 過往專案經驗：會深入詢問你過去參與過的 AI 專案，包括問題定義、資料處理、模型選擇、訓練、評估等細節。 程式能力：通常會出一些程式題，考驗你對 Python、R 等語言的熟悉程度，以及資料結構與演算法的掌握。 問題解決能力: 給你一個 AI 問題，問你會如何解決？這類問題可以展現你對 AI 的理解深度，以及解決問題的能力。 公司文化適應性: 友達數位是面板大廠，因此可能會問一些關於面板產業或產品相關的 AI 應用問題。 此外，也會詢問你對團隊合作、學習成長等方面的看法。

面試準備建議 深入了解友達數位: 查詢友達數位在 AI 領域的最新發展與產品。 了解友達數位的企業文化與價值觀。 強化基礎知識: 除了上述提到的基礎知識外，建議多加練習實作，例如參加 Kaggle 競賽、參與 Open Source 專案等。 準備好你的作品集: 將你過去的 AI 專案整理成一份作品集，清楚地呈現你的成果與貢獻。 模擬面試: 事先模擬面試，練習如何清晰、流暢地表達自己的想法。