KI WB PT3

1. Welche der Aussagen sind wahr?

• a) Wissensbasierte KI-Systeme basieren auf einer explizit formulierten Wissensbasis.

• b) Aus den Ergebnissen Maschinellen Lernens lassen sich nur datenbasierte Modelle ableiten.

• c) Eine Inferenzmaschine verarbeitet die Wissensbasis.

• d) Die Entscheidungen von datenbasierten KI-Systemen sind verlässlich.

2. Welche Eigenschaften weisen regelbasierte Systeme gegenüber datenbasierten Systemen auf?

• a) Sie liefern gut erklärbare Schlussfolgerungen.

• b) Sie müssen nicht trainiert werden.

• c) Sie sind für sicherheitskritische Anwendungen geeignet.

• d) Sie eigenen sich für gut erfassbare Problemstellungen.

3. Auf welcher Schlussfolgerungsregel basiert folgende Aussage?

Aus einer Regel und einem wahren Fakt, kann eine wahre Aussage geschlossen werden.

• a) Modus Ponens-Regel

• b) Modus Tollens-Regel

• c) DeMorgan-Regel

• d) keine der genannten Regeln

4. Welche der folgenden Formeln sind aussagenlogische Formeln?

• A ∧ ¬B → C

• ∀ A: Schueler(A) → liebt_Ferien(A)

• C → A ∨ B

• sommerferien(MONAT) :- ferien(MONAT), sommer(MONAT).

5. Welches Ergebnis bestimmt die Prolog-Anfrage kind(X, max); kind(X, moritz) mit

kind(KIND, ELTERN)?

• Kinder von Max und Moritz

• Kinder von Max oder Kinder von Moritz

• Eltern von Max und Moritz

• Eltern von Max oder Eltern von Moritz

6. Welche der folgenden Schritte sind dem überwachten Lernen zuzuordnen?

• a) aktuellen Zustand erfassen

• b) beschriftete Eingaben erhalten

• c) Belohnung oder Bestrafung erhalten

• d) in der Eingabe Gruppe und Ausreißer identifizieren

7. Welche Lernverfahren des überwachten Lernens gehören zu den sogenannten parametrisierten Lernverfahren?

• a) Entscheidungsbäume

• b) k-nächste Nachbarn-Algorithmus

• c) Lineare Regression

• d) Naiver-Bayes-Klassifizierer

8. Welche Aussagen über ein einlagiges Perzeptron sind wahr?

• a) Es eignet sich zur Umsetzung eines überwachten Lernalgorithmus.

• b) Es besteht aus mehreren Schichten.

• c) Es ist nur für linear separierbare Probleme geeignet.

• d) Die Anpassung der Gewichte erfolgt über die Schwellenwertfunktion.

9. Auf welche Weise trifft Lineare Regression Vorhersagen?

• a) Sie nutzt die mathematische Geradengleichung (y = mx + b), um die Beziehung zwischen den Variablen zu modellieren und Vorhersagen zu treffen.

• b) Sie erlernt z.B. mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate passende Gewichte, damit vorhergesagte Ausgabewerte den tatsächlichen Werten möglichst gut entsprechen.

• c) Sie erzeugt mit Hilfe der Trainingsdaten und der Berechnung des Gini-Index eine lineare Gerade für die Vorhersagen.

• d) Sie modelliert alle Datenpunkte der Trainingsdaten als Gerade und gibt für eine neue Vorhersage den Wert des nächstgelegenen Trainingsdatenpunktes zurück.

10. Welche der Aussagen sind wahr?

• a) Die Aktivierungsfunktion des Perzeptrons kann nur die Werte 0 und 1 annehmen.

• b) Naive Bayes-Klassifizierer berechnen die Wahrscheinlichkeit für die Zugehörigkeit zu einer Kategorie kontextunabhängig.

• c) Semantische Netze nutzen nur zweistellige Beziehungen und sind stark kontextabhängig.

• d) Mit Scripts wird versucht, Wissen über Handlungsabfolgen maschinell zu repräsentieren.