Лекция 1. Введение в ИИ и НС

Poll

Как бы Вы описали своё текущее настроение?

• Энергичен(а) и позитивен(на)

• Спокоен(ойна), но сосредоточен(а)

• Немного устал(а)

• Подавлен(а) или апатичен(на)

Poll

Насколько Вы знакомы с концепцией нейронных сетей?

• Совсем не знаком

• Слышал(а), но не совсем понимаю

• Понимаю основные принципы

• Углубленно изучал(а) нейронные сети

​Ссылка

Multiple Choice

Почему победа AlphaGo над Ли Седолем в 2016 году считается эпохальной?

• Потому что это первая победа ИИ в шахматах

• Из-за невозможности просчитать все ходы в Go, что требовало интуиции

• Ли Седоль был первым роботом-игроком

• AlphaGo использовала экспертные системы

Multiple Choice

Какой алгоритм обучения предложил Александр Галушкин в 1974 году?

• Алгоритм прямого распространения

• Алгоритм обратного распространения ошибки

• Обучение с подкреплением

• Генетический алгоритм

Multiple Choice

Какое событие в 2012 году стало прорывом в распознавании изображений?

• Создание перцептрона

• Победа AlphaGo

• Успех сети AlexNet на ImageNet

• Разработка GPT-3

Multiple Choice

Что позволило осуществить прорыв в глубоком обучении после 2010 года?

• Увеличение числа транзисторов по закону Мура

• Использование графических процессоров (GPU)

• Разработка экспертных систем

• Создание квантовых компьютеров

Multiple Choice

Что означает «полносвязная сеть прямого распространения»?

• Каждый нейрон связан со всеми соседними нейронами

• Каждый нейрон слоя связан со всеми нейронами следующего слоя

• Сеть имеет циклы и обратные связи

• Связи формируются случайным образом

Multiple Choice

Как работает нейрон в персептроне?

• Умножает входы на веса и передаёт результат без изменений

• Суммирует взвешенные входы и применяет функцию активации

• Сравнивает сигналы с пороговым значением λ

• Генерирует случайные выходные значения

Multiple Choice

Что обозначает вес связи $$\omega_{ji}$$ ?

• Скорость передачи сигнала от j-го нейрона к i-му

• Коэффициент, на который умножается сигнал при передаче от j-го нейрона к i-му

• Порог активации нейрона

• Количество связей между слоями

Multiple Choice

Какова цель функции активации в рассмотренной НС?

• Преобразовать сумму в бинарное решение (нравится/не нравится)

• Увеличить сложность вычислений

• Случайным образом выбирать ответ

• Учитывать обратные связи

Multiple Choice

Какой тип нейронной сети описан в примере?

• Рекуррентная

• Свёрточная

• Полносвязная прямого распространения

• Графовая

Multiple Choice

Какое общее выражение описывает работу полносвязного слоя нейросети?

• U=X⋅W

• U=σ(X+W)

• U=σ(W⋅X)

• U=W⋅σ(X)

Poll

Поняли ли Вы основные концепции, обсуждавшиеся на лекции?

• Совсем не понял(а)

• Понял(а) не все

• В целом понял(а)

• Очень хорошо понял(а)