wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Практическое применение ИИ тест 2

Total questions: 15

Worksheet time: 9mins

Name
Class
Date
1.

Что является основной задачей нейрона в нейронной сети?

a)
  • Генерация случайных чисел

b)
  • Комбинирование входных сигналов и вычисление выходного

c)
  • Создание архитектуры сети

d)
  • Хранение данных

2.

Что такое батч в контексте обучения нейросети?

a)
  • Набор всех данных обучающей выборки

b)
  • Один шаг обучения нейронной сети

c)
  • Набор объектов обучающей выборки для одной итерации

d)
  • Полный цикл обучения

3.

Какая функция выполняется дискриминатором в генеративно-состязательных сетях (GAN)?

a)
  • Генерация новых изображений

b)
  • Предсказание следующего слова в тексте

c)
  • Определение меток объектов

d)
  • Сравнение сгенерированных изображений с реальными

4.

Как называется метод, при котором небольшие изменения входных данных приводят к резкому изменению выхода нейросети?

a)
  • Адверсальная атака

b)
  • Батч

c)
  • Смещение данных

d)
  • Рекуррентность

5.

Что подразумевается под эпохой в обучении нейросети?

a)
  • Один шаг оптимизации весов

b)
  • Процесс генерации данных

c)
  • Набор данных

d)
  • Полный цикл обновления весов после просмотра всех данных обучающей выборки

6.

Какая основная задача обработки естественного языка (NLP)?

a)
  • Понимание и обработка языковых данных

b)
  • Создание нового текста

c)
  • Создание математических моделей

d)
  • Генерация числовых данных

7.

Что такое эмбеддинги в NLP?

a)
  • Токены слов

b)
  • Фиксированные представления текста

c)
  • Векторные представления слов

d)
  • Архитектура сети

8.

Что является ключевым трендом в NLP с 2019 года?

a)
  • Применение трансформеров

b)
  • Обучение на маленьких выборках

c)
  • Исключение эмбеддингов

d)
  • Использование сверточных сетей

9.

Что такое дистилляция модели?

a)
  • Создание модели с нуля

b)
  • Увеличение количества параметров модели

c)
  • Процесс уменьшения модели с переносом знаний

d)
  • Перевод текста

10.

Что такое токен в NLP?

a)
  • Метод генерации ответов

b)
  • Минимальная единица текста

c)
  • Процесс создания текста

d)
  • Тип обучения модели

11.

Как называется процесс перевода знаний из одной модели в другую?

a)
  • Распознавание речи

b)
  • Классификация

c)
  • Генерация текста

d)
  • Трансферное обучение

12.

Какие преимущества имеют генеративные модели по сравнению с поисковыми в диалоговых системах?

a)
  • Точность и предсказуемость

b)
  • Ограниченность базы данных

c)
  • Гибкость и способность к обучению

d)
  • Контроль над качеством ответов

e)
  • Генерация разнообразных ответов на нестандартные запросы

13.

Какие проблемы стоят перед системами обработки естественного языка?

a)
  • Языки плохо формализуемы

b)
  • Языки не меняются со временем

c)
  • Присутствие шума и ошибок/опечаток

d)
  • Зависимость от культурного контекста

e)
  • Языки имеют одинаковую грамматику и синтаксис

14.

Какие задачи можно решать с помощью анализа текста в NLP?

a)
  • Предсказание временных рядов

b)
  • Анализ настроений

c)
  • Распознавание именованных объектов

d)
  • Сжатие изображений

e)
  • Классификация текстов

15.

Какие проблемы стоят перед системами NLP?

a)
  • Легкость в формализации языков

b)
  • Изменение языков со временем

c)
  • Ирония и сарказм в текстах

d)
  • Простая грамматическая структура языков

e)
  • Неоднозначность слов