機器之心報道
編輯：杜偉
想要走深度學習這條職業道路的人，不妨試着學習這份 401 頁的免費面經。
目前，深度學習已經成為了驅動人工智能發展的主要動力，卷積神經網絡、深度置信網絡、遞歸神經網絡等已被廣泛應用在計算機視覺、語音識别、自然語言處理、音頻識别與生物資訊學等領域，并擷取了極好的效果。
學深度學習也成為了熱門，各式各樣的深度學習課程和書籍不斷湧現，國内比較出名的有李沐大神編寫的《動手學深度學習》。
本文要介紹的是國外兩位作者聯合撰寫的書籍《Deep Learning Interviews》第二版，它包含了數百個完全解決的問題，涵蓋了 AI 領域的一系列核心主題。
本書旨在為深度學習面試或特定考試提供預演練習，并為機器學習碩士或博士以及那些等待面試的人提供邏輯嚴密的深度學習領域綜述。書中提到的問題解決起來很難，但學會了能夠顯著提升讀者的技能。
書籍下載下傳位址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2201/2201.00650.pdf
本書對學生和求職者非常有價值，通過學習，他們能夠自信流利地談論任何深度學習相關的主題，清楚正确地回答技術問題，并充分了解面試問題的目的和意義。這些都将成為他們在面試時的巨大優勢。
就書籍内容而言，本書涵蓋了大量與深度學習工作面試和研究所學生級别考試相關的主題清單。這也使得本書始終處于科學發展趨勢的前沿，教授讀者一套核心的實用數學和計算技能。
從這本書中可以學到什麼？
開始你的職業生涯
如果你是積極從事深度學習和資料科學的職場人士，或者希望這樣做，那麼你很幸運。從深度學習到人工智能，各個相關領域的勞動力市場需求都非常高。深度學習專業人士備受追捧，并且成為了世界各地企業中薪酬最高的勞動群體。
是以，你的職業選擇是正确的，紮根于一份穩定的工作對自身财力和智力都有巨大的益處。但應看到，這些職業的準入門檻很高，需要進行深度學習面試。在這類面試中，HR 也必須娴熟地掌握領域相關主題，這樣才能将準确充分的面試者與那些僅對相關應用知識一知半解的人區分開來。
在面試之外，面試者的差異并不總是那麼重要。現在，深度學習庫已經非常完備了，隻需要很少的高技能輸入就可以自己組裝機器學習 pipeline。這種層面的能力并不會給面試帶來太多助益。你會被問到更實際的問題、技術和理論問題，面試官希望你能自信流利地答出所有問題。
對于未準備好的面試者來說，面試失敗意味着深度學習職業道路的終結，很多人會在被拒後放棄這條路。
提升你的職業生涯
但如果你已經工作多年并積極主動，具備出衆的計算能力，并準備好在深度學習項目中扮演更積極和親力親為的角色。你還在應用數學、計算機科學、統計學和經濟學方面擁有廣博的知識。所有這些都是你自身具備的巨大優勢。
即使這樣，你也不能說為深度學習面試做好了萬全準備，尤其是那些最有趣、最自主和最具挑戰性的崗位，不僅要求你了解如何完成工作，還要能夠清楚、自信、毫不猶豫地展示這些知識。面試時，有些問題簡單明了且很常見，但另一些問題可能超出了你自大學以來所接觸的領域範疇。
我們沒有理由讓這種事情發生，當面試到來時，要確定自己随時準備好了。你要了解最新的術語、概念和算法。你還要更新自己記憶中的基礎知識，以及如何将它們應用于目前研究實踐中。
鑽研深度學習
本書各章節的結構如下：
主題（topics）介紹；
說明該主題核心方面的問題（problems）；
完整的解決方案（solutions）。
每個章節中列出的問題簡潔明了、實用，并與主題息息相關。
問題主要分為兩類，分别是概念性問題和應用性問題。其中，概念性問題主要測試和提升你對基礎概念的了解，應用性問題旨在練習或将你所學的知識付諸實踐（大部分與 Python 和 PyTorch 相關）。
下圖為資訊論中的概念性問題示例：
下圖為 PyTorch 中的應用性問題示例：
作者簡介
書籍作者 Shlomo Kashani 是 DeepOncology 的 AI 負責人，他開發了用于精準惡性良性腫瘤檢測的深度學習技術，擴充和提升了人類專家的能力。這項依賴 CNN 的工作标志着他将 AI 技術應用于解決醫療問題的職業生涯達到了頂峰。此前，他獲得了倫敦大學的數字信号處理理科碩士學位（榮譽）。
書籍主編 Amir Ivry 是以色列理工學院電氣與計算機工程學院的直博生，還曾在 IEEE 核心期刊和頂級學術會議上發表過十數篇論文。自 2015 年以來，他一直是深度學習和語音信号處理領域的應用研究科學家。
書籍完整目錄如下：
使用NVIDIA Riva快速建構企業級TTS語音合成助手
NVIDIA Riva 是一個使用 GPU 加速，能用于快速部署高性能會話式 AI 服務的 SDK，可用于快速開發語音 AI 的應用程式。Riva 的設計旨在幫助您輕松、快速地通路會話 AI 功能，開箱即用，通過一些簡單的指令和 API 操作就可以快速建構進階别的 TTS 語音合成服務。
2022年1月12日19:30-21:00，本次線上分享主要介紹：
語音合成簡介
NVIDIA Riva 特性介紹
啟動 NVIDIA Riva 用戶端快速實作文字轉語音功能
使用 Python 快速搭建基于 Riva 的 TTS 語音合成服務應用