50 preguntas de entrevista sobre visión artificial para hacer a tus solicitantes

Contratar para un puesto de Visión Artificial requiere hacer las preguntas correctas para evaluar eficazmente los conocimientos y habilidades de sus candidatos. Esto es particularmente importante dada la complejidad y la naturaleza cambiante del campo, muy similar a las habilidades necesarias para un ingeniero de aprendizaje automático.

En esta publicación de blog, proporcionamos una lista completa de preguntas de entrevista diseñadas para diferentes niveles de experiencia en Visión Artificial. Esto incluye preguntas para ingenieros junior, de nivel medio y aquellos específicamente enfocados en el procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático.

Usando estas preguntas específicas, puede evaluar mejor la aptitud técnica de sus candidatos. Para una evaluación más profunda, considere utilizar nuestra prueba de Visión Artificial especializada antes de realizar las entrevistas.

Tabla de contenidos

10 preguntas comunes de entrevista de Visión Artificial para hacer a sus solicitantes

8 preguntas y respuestas de entrevista de Visión Artificial para evaluar a ingenieros junior

15 preguntas de entrevista de Visión Artificial intermedias y respuestas para hacer a ingenieros de nivel medio

7 preguntas y respuestas de entrevista de Visión Artificial relacionadas con el procesamiento de imágenes

10 preguntas de entrevista de Visión Artificial sobre algoritmos de aprendizaje automático

¿Qué habilidades de Visión Artificial debería evaluar durante la fase de entrevista?

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10 preguntas comunes de entrevista de Visión Artificial para hacer a tus solicitantes

Para determinar si tus solicitantes tienen las habilidades adecuadas para roles de visión artificial, usa estas preguntas de entrevista para evaluar sus conocimientos técnicos y habilidades para la resolución de problemas. Esta lista te ayudará a identificar candidatos que estén bien versados en las complejidades de la visión artificial, asegurando que selecciones el mejor ajuste para tu equipo. Para obtener más información sobre la contratación de roles técnicos, explora las habilidades requeridas para los ingenieros de aprendizaje automático.

1. ¿Puedes explicar la diferencia entre las técnicas tradicionales de visión artificial y los enfoques de aprendizaje profundo?
2. ¿Cuáles son algunas aplicaciones comunes de la visión artificial en industrias del mundo real?
3. ¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales (CNN) y por qué son efectivas para el procesamiento de imágenes?
4. Describe un proyecto en el que hayas trabajado que involucrara visión artificial. ¿Cuáles fueron los desafíos y cómo los superaste?
5. ¿Qué es la segmentación de imágenes y por qué es importante en la visión artificial?
6. ¿Cómo manejarías una situación en la que tu modelo de visión artificial no está funcionando como se esperaba?
7. ¿Puedes explicar el concepto de flujo óptico y sus aplicaciones?
8. ¿Cuáles son algunos pasos comunes de preprocesamiento en un pipeline de visión artificial?
9. ¿Cómo eliges la arquitectura adecuada para una tarea de visión artificial?
10. ¿Puedes discutir las compensaciones entre el uso de modelos pre-entrenados frente a entrenar tus propios modelos desde cero?

8 preguntas y respuestas de entrevistas sobre visión artificial para evaluar a ingenieros junior

Para evaluar con precisión el conocimiento fundamental y las habilidades prácticas de un candidato en visión artificial, utilice estas preguntas de entrevista diseñadas para ingenieros junior. Estas preguntas le ayudarán a identificar su comprensión de los conceptos básicos y su capacidad para aplicarlos en escenarios del mundo real.

1. ¿Puede explicar qué es la clasificación de imágenes y en qué se diferencia de la detección de objetos?

La clasificación de imágenes es el proceso de categorizar una imagen en una de varias clases predefinidas. Por ejemplo, una imagen de un gato se clasificaría como 'gato'. La detección de objetos, por otro lado, implica identificar y localizar objetos dentro de una imagen. No solo clasifica objetos, sino que también proporciona sus posiciones con cuadros delimitadores.

En una tarea de clasificación de imágenes, la salida es una sola etiqueta por imagen, mientras que en la detección de objetos, la salida incluye múltiples etiquetas y sus respectivas ubicaciones. Busque candidatos que puedan distinguir claramente entre las dos y comprender la complejidad involucrada en cada tarea.

2. ¿Qué es la extracción de características en visión artificial y por qué es importante?

La extracción de características implica identificar características o atributos clave de una imagen que son útiles para el análisis o la clasificación. Estas características pueden ser bordes, texturas, formas o atributos más complejos derivados de la imagen.

Una extracción de características efectiva es crucial porque simplifica los datos de la imagen y facilita que los algoritmos realicen tareas como clasificación, detección o reconocimiento. Busque candidatos que puedan articular la importancia de este proceso y tal vez proporcionar ejemplos de características comúnmente utilizadas en aplicaciones prácticas.

3. ¿Cómo abordaría el entrenamiento de un modelo de visión artificial con un conjunto de datos limitado?

Entrenar un modelo de visión artificial con un conjunto de datos limitado puede ser un desafío. Un enfoque es utilizar técnicas de aumento de datos para aumentar artificialmente el tamaño de su conjunto de datos. Esto puede incluir transformaciones como rotaciones, volteos y ajustes de color.

Otro método eficaz es utilizar el aprendizaje por transferencia, donde toma un modelo preentrenado y lo ajusta con su conjunto de datos limitado. Busque candidatos que puedan discutir estas estrategias y comprender sus implicaciones prácticas para mejorar la precisión del modelo.

4. ¿Cuál es el papel de una función de pérdida en el entrenamiento de un modelo de visión artificial?

Una función de pérdida mide la diferencia entre la salida predicha y los valores objetivo reales. Proporciona una forma de evaluar qué tan bien se está desempeñando un modelo y guía el proceso de optimización durante el entrenamiento.

La elección de la función de pérdida puede afectar significativamente el rendimiento del modelo. Por ejemplo, para tareas de clasificación, la pérdida de entropía cruzada se usa comúnmente, mientras que para tareas de regresión, el error cuadrático medio es más apropiado. Busque candidatos que puedan explicar la importancia de la función de pérdida y su papel en la optimización del modelo.

5. ¿Puedes describir el concepto de sobreajuste y cómo lo evitarías en un modelo de visión artificial?

El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende el ruido y los detalles en los datos de entrenamiento hasta el punto de que funciona mal con datos nuevos y no vistos. Esto suele suceder cuando el modelo es demasiado complejo en relación con el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento.

Para evitar el sobreajuste, puedes utilizar técnicas como la validación cruzada, la ampliación de datos y el dropout. Los métodos de regularización como la regularización L2 también pueden ayudar. Los candidatos deben mostrar conocimiento de estas técnicas e idealmente proporcionar ejemplos de cómo las han aplicado en proyectos anteriores.

6. ¿Cuáles son algunos desafíos que podrías enfrentar al trabajar con datos del mundo real en visión artificial?

Los datos del mundo real suelen ser ruidosos, inconsistentes y no estructurados. Los desafíos incluyen lidiar con condiciones de iluminación variables, oclusiones y diferentes perspectivas. Los datos también pueden contener información irrelevante o redundante que debe filtrarse.

Los candidatos exitosos discutirán estrategias para preprocesar los datos para que sean más utilizables, como la normalización, el filtrado y la ampliación. También deben ser capaces de articular cómo manejarían desafíos específicos como lidiar con oclusiones o condiciones de iluminación variables.

7. Explica el término 'aumento de datos' en el contexto de la visión artificial.

El aumento de datos se refiere a las técnicas utilizadas para aumentar el tamaño y la variabilidad de un conjunto de datos de entrenamiento sin recopilar realmente nuevos datos. Esto se logra aplicando transformaciones aleatorias a los datos existentes, como rotaciones, volteos, ajustes de color y recortes.

El aumento de datos ayuda a mejorar la solidez y la capacidad de generalización de un modelo de visión artificial al exponerlo a una variedad más amplia de escenarios durante el entrenamiento. Busque candidatos que puedan discutir técnicas específicas de aumento y explicar sus beneficios para mejorar el rendimiento del modelo.

8. ¿Cómo evaluaría el rendimiento de un modelo de visión artificial?

La evaluación de un modelo de visión artificial implica el uso de métricas que son apropiadas para la tarea específica. Las métricas comunes incluyen precisión, exactitud, exhaustividad y puntuación F1 para tareas de clasificación. Para la detección de objetos, la Intersección sobre la Unión (IoU) y la Precisión Media Promediada (mAP) se utilizan a menudo.

Los candidatos también deben mencionar la importancia de utilizar un conjunto de datos de validación separado para garantizar que el rendimiento del modelo se generalice bien a los datos no vistos. Deben ser capaces de explicar por qué estas métricas son importantes y cómo proporcionan información sobre las fortalezas y debilidades del modelo.

15 preguntas y respuestas intermedias de entrevistas de visión artificial para hacer a ingenieros de nivel medio

Para determinar si sus solicitantes tienen las habilidades adecuadas para manejar tareas de nivel intermedio en visión artificial, hágales algunas de estas 15 preguntas de entrevista de visión artificial. Estas preguntas ayudan a identificar a los candidatos que no solo comprenden los conceptos fundamentales, sino que también pueden aplicarlos para resolver problemas prácticos de manera eficiente.

1. Describa cómo implementaría un sistema de visión por computadora para detectar objetos en flujos de video en tiempo real.
2. ¿Cuáles son algunos desafíos comunes que podría encontrar al trabajar con conjuntos de datos de imágenes a gran escala, y cómo los abordaría?
3. Explique el concepto de aprendizaje por transferencia y cómo se puede aplicar en visión por computadora.
4. ¿Cómo maneja las diferentes condiciones de iluminación en las imágenes al entrenar un modelo de visión por computadora?
5. Discuta la importancia de la métrica Intersección sobre Unión (IoU) en la evaluación de modelos de detección de objetos.
6. ¿Cómo puede mejorar la precisión de un modelo de visión por computadora sin recopilar más datos etiquetados?
7. ¿Qué son las Redes Generativas Adversarias (GAN) y cómo son aplicables en la visión por computadora?
8. Describa el proceso de ajuste fino de un modelo pre-entrenado para una tarea específica de visión por computadora.
9. ¿Cómo implementaría una solución de visión por computadora para el reconocimiento facial en un sistema de seguridad?
10. Explique el papel de la función de activación en las redes neuronales convolucionales (CNN).
11. ¿Cuál es la importancia de la normalización en el procesamiento de imágenes y cómo la implementaría?
12. ¿Cómo aborda el problema del desequilibrio de clases en un conjunto de datos de visión por computadora?
13. Describa un escenario donde utilizó la visión por computadora para la detección de anomalías. ¿Qué técnicas se emplearon?
14. ¿Cómo integraría modelos de visión por computadora en una tubería o sistema de aprendizaje automático más grande?
15. ¿Qué pasos tomaría para optimizar la velocidad de inferencia de un modelo de visión por computadora implementado en un entorno de producción?

7 preguntas y respuestas de entrevistas sobre visión artificial relacionadas con el procesamiento de imágenes

Para evaluar si sus candidatos tienen las habilidades adecuadas de procesamiento de imágenes dentro del ámbito de la visión artificial, presénteles estas 7 preguntas de entrevista específicas. Estas preguntas están diseñadas para evaluar su comprensión y conocimiento práctico, lo que hace que su proceso de contratación sea más efectivo y directo.

1. ¿Cuál es la importancia de la detección de bordes en el procesamiento de imágenes?

La detección de bordes es crucial en el procesamiento de imágenes, ya que identifica los límites dentro de las imágenes, lo que puede ayudar a comprender la estructura y la forma de los objetos. Simplifica los datos de la imagen y resalta las características esenciales necesarias para un análisis posterior.

La detección efectiva de bordes puede mejorar el rendimiento de tareas posteriores como el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes y el reconocimiento de patrones. Es un paso fundamental que puede influir significativamente en la precisión de los modelos de visión por computadora.

Buscar: Candidatos que puedan explicar tanto la importancia técnica como las aplicaciones prácticas de la detección de bordes, y cómo encaja en la tubería general de procesamiento de imágenes.

2. ¿Cómo explicaría el filtrado de imágenes y sus propósitos?

El filtrado de imágenes implica modificar o mejorar una imagen enfatizando ciertas características o eliminando el ruido no deseado. Los propósitos comunes incluyen la reducción de ruido, el realce de bordes y el desenfoque.

Diferentes tipos de filtros, como Gaussianos, Medianos y Sobel, sirven para varios propósitos. Por ejemplo, los filtros gaussianos se utilizan para suavizar las imágenes, mientras que los filtros Sobel se utilizan para la detección de bordes.

Buscar: Un candidato ideal debe proporcionar ejemplos de diferentes filtros y sus usos específicos, demostrando un conocimiento práctico de cuándo y cómo aplicarlos de manera efectiva.

3. ¿Puede describir el concepto de histograma de imágenes y sus usos?

Un histograma de imágenes es una representación gráfica que muestra la distribución de los valores de intensidad de los píxeles. Proporciona información sobre el contraste, el brillo y la distribución de la intensidad de una imagen.

Los histogramas son fundamentales en tareas como la ecualización de imágenes, el umbralizado y el ajuste del contraste, lo que ayuda a mejorar la calidad de la imagen y a extraer información significativa.

Buscar: Candidatos que puedan explicar cómo se interpretan y utilizan los histogramas en escenarios prácticos para ajustar y mejorar los atributos de la imagen.

4. ¿Cuál es el papel de las operaciones morfológicas en el procesamiento de imágenes?

Las operaciones morfológicas, como la dilatación, la erosión, la apertura y el cierre, se utilizan para procesar imágenes binarias sondeando su estructura. Estas operaciones ayudan a eliminar el ruido, rellenar huecos y separar objetos conectados.

Por ejemplo, la erosión elimina pequeños puntos de ruido, mientras que la dilatación puede ayudar a cerrar pequeños huecos. La apertura y el cierre son combinaciones de erosión y dilatación que se utilizan para refinar las formas dentro de una imagen.

Busque: Una comprensión de cómo estas operaciones modifican las estructuras de las imágenes y la capacidad de proporcionar ejemplos prácticos de su aplicación en tareas de procesamiento de imágenes.

5. ¿Cómo aborda la conversión del espacio de color en el procesamiento de imágenes?

La conversión del espacio de color implica cambiar una imagen de un espacio de color a otro, como de RGB a escala de grises o HSV. Esto se hace a menudo para simplificar el análisis de la imagen o para resaltar características específicas.

Por ejemplo, convertir a escala de grises puede reducir la complejidad computacional, mientras que convertir a HSV puede facilitar el aislamiento de características basadas en el color.

Busque: Candidatos que puedan explicar las razones para usar diferentes espacios de color y cómo estas conversiones pueden beneficiar varias tareas de procesamiento de imágenes.

6. ¿Qué es el umbralizado de imágenes y cuándo lo usaría?

El umbralizado de imágenes transforma una imagen en escala de grises en una imagen binaria estableciendo un valor de umbral. Los píxeles con valores de intensidad por encima del umbral se establecen en un valor (por ejemplo, blanco), y los que están por debajo se establecen en otro valor (por ejemplo, negro).

El umbralizado se utiliza comúnmente en la detección y segmentación de objetos, donde ayuda a distinguir los objetos del fondo.

Busca: Una explicación clara de las diferentes técnicas de umbralización (por ejemplo, global, adaptativa) y sus casos de uso apropiados en el procesamiento de imágenes.

7. ¿Puede explicar la importancia de la Transformada de Fourier en el procesamiento de imágenes?

La Transformada de Fourier descompone una imagen en sus componentes seno y coseno, convirtiéndola efectivamente del dominio espacial al dominio de la frecuencia. Esto ayuda a analizar las características de frecuencia de la imagen.

Es particularmente útil para la reducción de ruido, la compresión de imágenes y la extracción de características, ya que permite la manipulación de componentes de frecuencia específicos.

Busca: Candidatos que comprendan tanto los aspectos teóricos como los prácticos de la Transformada de Fourier, y que puedan discutir sus aplicaciones en diversas tareas de procesamiento de imágenes.

10 Preguntas de entrevista de visión artificial sobre algoritmos de aprendizaje automático

Para evaluar si sus candidatos poseen las habilidades necesarias para las tareas de visión artificial, considere usar esta colección de preguntas específicas sobre algoritmos de aprendizaje automático. Estas preguntas le ayudarán a evaluar su comprensión de los conceptos clave y su capacidad para aplicarlos en escenarios del mundo real, particularmente en roles como ingeniero de aprendizaje automático.

1. ¿Puede explicar el concepto de sesgo de datos en los conjuntos de datos de entrenamiento y su impacto en los modelos de aprendizaje automático?
2. ¿Cómo selecciona las características apropiadas para una tarea de visión por computadora y qué métodos utiliza?
3. ¿Qué papel juegan los hiperparámetros en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para visión por computadora y cómo los optimiza?
4. ¿Puede describir cómo los métodos de conjunto pueden mejorar el rendimiento de los modelos de visión por computadora?
5. Explique la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado en el contexto de la visión por computadora.
6. ¿Cómo maneja los datos ruidosos al entrenar un modelo de visión por computadora?
7. ¿Cuál es la importancia de la validación cruzada para evaluar el rendimiento de un modelo de visión por computadora?
8. ¿Puede discutir el papel de las técnicas de regularización para prevenir el sobreajuste en los modelos de aprendizaje automático?
9. ¿Cómo usaría las técnicas de agrupamiento en una aplicación de visión por computadora?
10. ¿Cuáles son algunas técnicas que puede utilizar para interpretar y visualizar los resultados de un modelo de visión por computadora?

¿Qué habilidades de visión por computadora debe evaluar durante la fase de entrevista?

En una sola entrevista, evaluar todos los aspectos de la experiencia en visión por computadora de un candidato puede ser un desafío. Sin embargo, centrarse en habilidades centrales específicas puede proporcionar información invaluable sobre sus capacidades y posibles contribuciones a su equipo.

OpenCV

Considere utilizar una evaluación que incluya preguntas de opción múltiple (MCQ) relevantes sobre OpenCV para filtrar a los candidatos de manera efectiva. Nuestra prueba de OpenCV ofrece una evaluación exhaustiva de esta habilidad.

Además de una evaluación de habilidades, puede hacer preguntas específicas de la entrevista para evaluar su comprensión de OpenCV.

¿Puede explicar cómo realizar el filtrado de imágenes utilizando OpenCV y por qué es esencial en el procesamiento de imágenes?

Busque candidatos que puedan describir claramente los pasos involucrados en el filtrado de imágenes y articular la importancia de esta técnica para mejorar la calidad de la imagen y la extracción de características.

Redes Neuronales

Administrar una prueba que incluya preguntas de opción múltiple (MCQ) sobre redes neuronales puede ayudarlo a evaluar esta importante habilidad. Nuestra prueba de Redes Neuronales puede servir como una herramienta de evaluación eficaz.

También puede preguntar preguntas de la entrevista que se centren en su comprensión de las redes neuronales.

¿Qué son las redes neuronales convolucionales (CNN) y en qué se diferencian de las redes neuronales tradicionales en las tareas de visión artificial?

Evalúe su capacidad para explicar la arquitectura de las CNN y su aplicación en la clasificación de imágenes y la detección de objetos, que son áreas clave en la visión artificial.

Procesamiento de Imágenes

Para evaluar eficazmente esta habilidad, considere la posibilidad de integrar MCQ centradas en las técnicas de procesamiento de imágenes en su proceso de entrevista. Nuestra prueba de Procesamiento de Imágenes puede servir como un recurso valioso.

Hacer preguntas específicas sobre el procesamiento de imágenes durante la entrevista puede proporcionar una visión más profunda de la experiencia de un candidato.

¿Qué técnicas utilizaría para mejorar la calidad de la imagen antes de alimentar los datos a una red neuronal?

Busque respuestas que incluyan varias técnicas de preprocesamiento, como la normalización, el cambio de tamaño y la reducción de ruido, que son esenciales para una formación eficaz del modelo.

Contrata a los mejores talentos con pruebas de habilidades de Visión Artificial y las preguntas de entrevista correctas.

Si buscas contratar a alguien con habilidades en Visión Artificial, necesitas asegurarte de que posea las habilidades con precisión.

La mejor manera de hacerlo es utilizar pruebas de habilidades. Considera usar nuestra Prueba de Visión Artificial o Prueba en línea de OpenCV.

Una vez que uses estas pruebas, puedes preseleccionar a los mejores solicitantes e invitarlos a entrevistas.

A continuación, regístrate para comenzar o visita nuestra biblioteca de pruebas para obtener más opciones.

Prueba de Visión Artificial

40 minutos | 16 preguntas de opción múltiple

La Prueba de Visión Artificial evalúa el conocimiento y la comprensión de un candidato sobre las técnicas de visión artificial, incluyendo el aprendizaje profundo y los algoritmos de aprendizaje automático. Evalúa habilidades en reconocimiento de imágenes, detección de objetos, segmentación de imágenes y extracción de características.

[

Prueba la Prueba de Visión Artificial

](https://www.adaface.com/assessment-test/computer-vision-test)

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Las preguntas cubren temas comunes, evaluaciones de ingenieros junior y de nivel medio, procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático en Visión Artificial.

Estas preguntas pueden ayudar a evaluar el conocimiento y las habilidades de los candidatos en Visión Artificial, lo que permite a los reclutadores tomar decisiones de contratación informadas.

Sí, las preguntas están categorizadas para ingenieros junior, ingenieros de nivel medio y cubren varios aspectos de la Visión Artificial.

Los entrevistadores deben seleccionar preguntas basadas en el nivel de experiencia del candidato y los requisitos específicos del puesto.