1. 面试官：请解释什么是卷积神经网络（CNN）以及其在深度学习中的作用。

2. 面试官：谈谈你对循环神经网络（RNN）的理解，以及其在自然语言处理中的应用。

3. 面试官：探讨一下在神经网络中如何处理过拟合问题，提出一些有效的解决办法。

4. 面试官：请解释残差网络（ResNet）的结构和其在图像识别中的优势。

5. 面试官：详细介绍一下深度学习中的生成对抗网络（GAN），并讨论其在图像生成、图像修复和风格转换中的应用。

6. 面试官：探讨一下序列到序列学习（Seq2Seq Learning）的原理和在自然语言处理、机器翻译等领域的应用。

7. 面试官：详细阐述注意力机制（Attention Mechanism）在深度学习中的作用，以及在语音识别、机器翻译等方面的应用。

8. 面试官：请解释LSTM（长短期记忆网络）的结构和工作原理，以及其在文本分类、时间序列预测等任务中的优势。

9. 面试官：探讨一下半监督学习在深度学习中的应用，以及在图像分类、语音识别等领域的优势。

10. 面试官：详细介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的原理和在游戏玩法、机器人控制等领域的应用。