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AI 产品经理面试通关：100 道高频问题深度解析与核心知识点梳理
本文系统梳理了 AI 产品经理面试的核心考点，涵盖机器学习与深度学习基础算法原理、AIGC 底层技术架构及 100 道高频面试题。内容包括 KNN、SVM、CNN、Transformer 等经典模型的技术解析，以及从技术背景、工作场景、产品素养到行业认知的全方位问答指南。文章旨在帮助求职者建立完整的知识体系，掌握算法选型、数据治理及项目落地流程，提升面试竞争力。
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本文整理了 AI 产品经理面试中的高频问题，涵盖机器学习、深度学习及 AIGC 三大方向的核心模型原理与应用场景。内容包含经典算法详解、面试常见问题分类解析及回答思路，旨在帮助求职者系统准备，提升面试通过率。
机器学习是人工智能的一个子集，深度学习则是机器学习的一个子集。机器学习侧重于通过数据训练模型进行预测或决策，而深度学习利用多层神经网络自动提取特征，适用于处理非结构化数据（如图像、文本）。
基础单元为神经元，通过多层连接模拟人脑处理信息，具备强大的特征学习能力。
基于自注意力机制，并行处理序列数据，成为当前 NLP 和视觉任务的主流架构。
基于 Transformer Decoder 架构，通过大规模预训练和指令微调，实现通用文本生成与理解。
通过逐步去噪过程生成图像，相比 GAN 训练更稳定，是目前文生图领域的主流技术。
注：以上内容基于通用 AI 产品知识整理，具体面试回答请结合个人实际经历调整。
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