备战现代 ML 与生成式 AI 面试
涵盖模型选择、实验、ML 系统设计、RAG 与智能体评估、数据质量、MLOps、安全性，以及面试官期待你能清晰阐述的各种取舍。
前置要求: AI 基础以及基本的统计学和 Python
瞄准 ML、应用 AI 或 AI 平台岗位的工程师
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⏱️ 4 min read你需要具备基本的 ML 知识--了解监督学习与无监督学习的区别、什么是模型以及基础统计学。课程在此基础上培养面试技能。
ML 面试包含特有的环节，如 ML 系统设计、模型评估讨论和 ML 案例分析。本课程涵盖所有这些通用面试准备未涉及的专业领域。
会的！ML 系统设计是核心内容。你将学习设计端到端的 ML 系统，包括数据管道、模型训练、评估、部署和监控。
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