1. 面试官：介绍一下 Julia 编程语言，并说明其在机器学习与深度学习中的优势。

2. 面试官：解释 Julia 中的类型标注与类型推导，并说明它们在深度学习模型优化中的作用。

3. 面试官：使用 Julia 编写一个简单的神经网络模型，并解释该模型在深度学习中的作用。

4. 面试官：说明 Julia 中的多重派发（Multiple Dispatch）特性，并说明其在机器学习算法实现中的优势。

5. 面试官：描述 Julia 中的宏（Macro）系统，并说明它们在深度学习框架开发中的应用。

6. 面试官：介绍 Julia 中的并行计算模型，并说明其在大规模数据分析与深度学习训练中的优势。

7. 面试官：解释 Julia 中的高阶函数（Higher Order Functions）及其在机器学习算法中的实际应用。

8. 面试官：使用 Julia 编写一个自定义的损失函数（Loss Function），并说明其在深度学习模型训练中的重要性。

9. 面试官：描述 Julia 中的 GPU 加速计算能力，以及其在深度学习模型训练中的效果。

10. 面试官：说明 Julia 中的自动微分（Automatic Differentiation）功能，并解释其在深度学习模型优化中的作用。