• Part1
  • Statistics/Math
  • Deep Learning
  • Machine Learning
• Part2
  • Python
• Part3
  • Network
  • Operating System
  • Database

매주 아래의 과정을 반복

1. 각자 맡을 분야를 랜덤하게 선정(ML, python, network, etc...)
2. 모든 분야에 대한 답을 준비
3. 본인이 맡은 분야에 대해서는 '면접에서 답변할 수 있는 형태'와 키워드를 정리.
4. 2, 3번의 내용을 본인 이름의 폴더에 자신만의 표현으로 정리 (e.g., sungho/)
5. 스터디에서 정리된 내용을 answer/*.md에 정리

• 고유값(eigen value)와 고유벡터(eigen vector)에 대해 설명해주세요. 그리고 왜 중요할까요?
• 샘플링(Sampling)과 리샘플링(Resampling)에 대해 설명해주세요. 리샘플링은 무슨 장점이 있을까요?
• 확률 모형과 확률 변수는 무엇일까요?
• 누적 분포 함수와 확률 밀도 함수는 무엇일까요? 수식과 함께 표현해주세요.

• 딥러닝은 무엇인가요? 딥러닝과 머신러닝의 차이는?
• Cost Function과 Activation Function은 무엇인가요?
• Tensorflow, PyTorch 특징과 차이가 뭘까요?
• Data Normalization은 무엇이고 왜 필요한가요?

• 알고 있는 metric에 대해 설명해주세요. (ex. RMSE, MAE, recall, precision ...)
• 정규화를 왜 해야할까요? 정규화의 방법은 무엇이 있나요?
• Local Minima와 Global Minima에 대해 설명해주세요.
• 차원의 저주에 대해 설명해주세요.

• What is the difference between list and tuples in Python?
• What are the key features of Python?
• What type of language is python? Programming or scripting?
• Python an interpreted language. Explain.

• TCP/IP의 각 계층을 설명해주세요.
• OSI 7계층와 TCP/IP 계층의 차이를 설명해주세요.
• Frame, Packet, Segment, Datagram을 비교해주세요.
• TCP와 UDP의 차이를 설명해주세요.

• 프로세스와 스레드의 차이(Process vs Thread)를 알려주세요.
• 멀티 프로세스 대신 멀티 스레드를 사용하는 이유를 설명해주세요.
• 캐시의 지역성에 대해 설명해주세요.
• Thread-safe에 대해 설명해주세요. (hint: critical section)

• DBMS를 정의하세요.
• RDBMS를 정의하고 장점에 대해 설명하세요.

면접 질문지 모음

• https://github.com/Jay-Ppark/ai-tech-interview#-statisticsmath
• https://docs.google.com/document/d/10bJK8S4T7sBIP-pzdQm9xRpW0HcLsrh6D047pE_kFE8/edit
• https://zzsza.github.io/data/2018/02/17/datascience-interivew-questions/#%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D
• https://github.com/gyoogle/tech-interview-for-developer
• https://www.topbots.com/nlp-interview-questions/