1. 面试官：介绍自监督学习的基本概念和原理。

2. 面试官：探讨自监督学习与有监督学习和无监督学习的区别与联系。

3. 面试官：解释自监督学习在深度学习中的应用场景和优势。

4. 面试官：探讨自监督学习在图像领域的应用及实现原理。

5. 面试官：详细介绍自监督学习中的对比学习（Contrastive Learning）方法和其工作原理。

6. 面试官：解释自监督学习中的生成对抗网络（GAN）的应用，以及GAN在自监督学习中的优势和局限性。

7. 面试官：探讨如何利用自监督学习进行自然语言处理任务，并介绍相关的技术和方法。

8. 面试官：详细介绍自监督学习中的时序对比学习（Temporal Contrastive Learning）方法及其在视频分析领域的应用。

9. 面试官：解释自监督学习中的深度聚类方法及其在模式发现和数据表示学习中的作用。

10. 面试官：探讨自监督学习在强化学习中的应用以及相关挑战与解决方案。