2.描述深度学习与传统机器学习的区别。

3.什么是自然语言处理?

4.如何评估一个机器学习模型的性能?

5.什么是过拟合和欠拟合?

6.请解释什么是神经网络。

7.描述决策树和随机森林。

8.什么是梯度下降?

9.请解释什么是卷积神经网络?

10.什么是迁移学习?

11.如何评估一个新市场的机会?

12.描述一个你进行的竞争分析。

13.如何确定产品的定价策略?

14.你如何看待当前的 AI市场趋势?

15.描述一个市场推广活动。

16.描述你之前负责的一个 AI产品

17.如何确定产品的优先级?

18.请描述你如何制定产品路线图。

19.如何收集用户反馈?

20.你如何处理用户的负面反馈?

21.描述一个你认为的成功的产品案例。

22.请描述一个失败的产品案例。

23.如何进行用户需求分析?

24.你如何与设计师合作?

25.请描述一个你解决的复杂产品问题。

26.你如何与工程师合作?

27.描述一个跨职能团队的项目。

28.如何解决团队内部的冲突?

29.你如何与数据科学家合作?

30.描述一个团队合作的成功案例

31.如何提升 AI产品的用户体验?

32.描述一个数据驱动的决策例子。

33.如何优化推荐系统?

34.描述一个技术挑战和解决方案。

35.如何处理 AI产品的数据安全问题?

36.如何收集机器学习所需的数据?

37.描述一个 AI产品的架构。

38.如何解决 AI 偏见问题?

39.请描述一个 AI产品的伦理考虑。

40.如何向非技术人员解释 AI 决策?

41.如何确定产品的目标用户?

42.描述一个你进行的市场调研。

43.如何进行产品的风险评估?

44.你如何看待产品的生命周期?

45.描述一个产品的迭代过程。

46.如何确定一个新 AI产品的市场定位?

47.你如何看待全球化对 A产品的影响?

48.你如何使用数据来驱动产品决策?

49.描述一个 A/B 测试的例子。

50.如何确定产品的关键性能指标(KPI)?

51.你如何看待数据驱动与直觉驱动?

52.描述一个你使用的数据分析工具。

53.如何确保 AI 产品的用户友好性?

54.描述一个用户体验的失败案例。

55.你如何看待用户隐私?

56.如何进行用户教育和培训?

57.描述一个用户反馈的成功案例。

58.当 AI出现错误或误解时，你会如何向用户传达?

59.如何确保技术与产品的紧密结合?

60.描述一个技术驱动的产品创新。

61.你如何看待技术的限制?

62.描述一个技术与产品的冲突例子。

63.如何确保技术的可持续性?

64.描述当前 AI行业的主要趋势。

65.哪些行业最适合应用 AI?

66.描述一个成功的 AI 产品案例

67.描述一个失败的 AI产品案例。

68.AI 对就业的影响是什么?

69.描述一个你面临的困难和解决方法。

70.你如何进行时间管理?

71.描述一个团队成员成长的例子。

72.你如何保持持续学习?

73.描述一个压力管理的例子。

74.你认为未来的 AI趋势是什么?

75.描述一个未来的 AI 应用场景。

76.你如何看待 AI 与人的关系?

77.描述一个 AI的伦理问题。

78.你认为 AI的最大挑战是什么?

79.你有没有参与开源项目?

80.描述你理想中的 AI 产品。

81.你如何看待多元化和包容性?

82.描述一个你认为有潜力的 AI 应用场景。

83.你认为 AI产品经理应该具备哪些品质?

84.你如何看待 AI在教育领域的应用?

85.你最近读的一本书是什么?

86.你如何看待行业的持续发展?

87.请描述一个你认为有潜力但尚未被充分利用的 Al 应用场景。

88.你如何看待行业的标准化?

89.请给出一个你认为 AI产品经理具备的重要品质。

90.你认为 AI产品经理在未来五年内需要掌握哪些新技能?

91.你如何看待数据隐私?

92.如何确保 AI产品的可持续性?

93.描述一个 AI 的社会影响。

94.你如何看待 AI的规模化?

95.描述一个 AI 的商业模型。

96.当 AI决策与人类决策发生冲突时，你会如何处理?

97.能详细说下 CLP 模型吗?

98.SD文生图的全过程是什么?

99.噪声训练器是怎么生成的?

100.潜空间是什么概念呢?其存在的意义是什么?