1. 面试官：介绍一种基于深度学习的异常检测算法，并讨论其适用场景。

2. 面试官：比较传统统计方法和机器学习方法在离群点检测中的优缺点。

3. 面试官：以图像数据为例，讨论如何应用异常检测算法来发现图像中的离群点。

4. 面试官：设计一种新颖的异常检测算法，可以处理高维数据和非线性关系。

5. 面试官：讨论异常检测算法在金融风控领域的应用，并对其风险和挑战进行分析。

6. 面试官：构思一个能够自适应学习并动态调整阈值的异常检测算法，并阐述其实现思路。

7. 面试官：分析异常检测算法在工业设备故障检测与预测中的作用和价值，以及其在实际场景中的应用。

8. 面试官：探讨异常检测算法在网络安全领域的应用，包括对抗攻击检测和网络异常行为分析。

9. 面试官：讨论异常检测算法在医疗领域中的应用，可以结合医学影像、生物传感器数据等进行分析。

10. 面试官：设计一个基于多模态数据融合的异常检测算法，能够同时处理文本、图像和传感器数据的离群点检测。