1. 面试官：在计算机视觉中，如何利用自编码器进行无监督学习？

2. 面试官：探讨无监督学习在图像聚类中的应用和挑战。

3. 面试官：介绍计算机视觉中的生成对抗网络（GAN），并解释其与无监督学习的关系。

4. 面试官：讨论在无监督学习任务中，如何评估模型的性能和效果？

5. 面试官：通过自监督学习进行图像特征学习时，如何避免过拟合和提高模型的鲁棒性？

6. 面试官：探讨无监督学习算法在目标检测和物体识别中的局限性及改进方法。

7. 面试官：解释计算机视觉中的聚类算法与无监督学习的关联，并提出可能的改进方向。

8. 面试官：讨论无监督学习在图像生成和自动生成任务中的应用和创新。

9. 面试官：介绍无监督学习中的异常检测方法，并讨论在异常检测中的计算机视觉应用。

10. 面试官：探讨无监督学习在视觉语义分割和场景理解中的挑战和突破。