1. 面试官：介绍深度学习的发展历程及里程碑事件。

2. 面试官：探讨深度学习与传统机器学习方法的区别与联系。

3. 面试官：解释深度学习中的反向传播算法原理及其应用。

4. 面试官：详细解析卷积神经网络（CNN）的工作原理及应用。

5. 面试官：探讨循环神经网络（RNN）在深度学习中的重要性及应用。

6. 面试官：如何解决深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题？

7. 面试官：阐述深度学习中的正则化方法及其作用。

8. 面试官：探讨深度学习中的迁移学习与增强学习的应用场景及优势。

9. 面试官：详细介绍深度学习中的自动编码器（Autoencoder）及其应用。

10. 面试官：解释生成对抗网络（GAN）的工作原理及其在深度学习中的作用。