wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ии)))

Total questions: 89

Worksheet time: 4hrs 27mins

Name
Class
Date
1.

В какой стране была разработана программа создания компьютеров пятого поколения?

a)

США

b)

Япония

c)

Германия

d)

КНДР

e)

Республика Корея

2.

В каком десятилетии появился термин «искусственный интеллект» ("Artificial Intelligence")?

a)

1950

b)

1960

c)

1970

d)

1980

e)

1990

3.

Какой исследователь стал родоначальником интеллектуального анализа данных (Data Mining)?

a)

Алексей Ляпунов

b)

Андрей Колмогоров

c)

Григорий Пятецкий-Шапиро

d)

Иван Петровский

e)

Пафнутий Чебышёв

4.

Укажите ОШИБКУ в характеристиках больших данных (Big Data)

a)

Объем

b)

Скорость обновления

c)

Разнообразие

d)

Изменчивость

e)

Однородность

5.

Наука о данных (Data Science) - это

a)

Математика

b)

Информатика

c)

Наука об обработке данных

d)

Криминалистика

e)

Наука о хранении данных

6.

Укажите ОШИБКУ среди элементов «Триады Самарского»

a)

Модель

b)

Алгоритм

c)

Схема

d)

Программа

7.

Тест Тьюринга состоит в определении

a)

пиковой производительности компьютера

b)

устойчивости интернет соединения

c)

того, каковы когнитивные возможности человека

d)

того, кто является собеседником (человек или компьютер)

e)

времени автономной работы компьютера

8.

В каком десятилетии появился термин «искусственный интеллект» ("Artificial ntelligence")?

a)

1950

b)

1960

c)

1970

d)

1980

e)

1990

9.

Укажите, какой комплекс подходов к разработке методов ИИ является ОСНОВНЫМ:

a)

восходящий и нисходящий

b)

горизонтальный и вертикальный

c)

индивидуальный и групповой

d)

ассоциативный и симуляционный

e)

теоретический и эмпирический

10.

Какой исследователь впервые сформулировал понятия «датология» и «наука о данных»?

a)

Норберт Винер

b)

Уильям Кливленд

c)

Петер Наур

d)

Джим Грей

e)

Алан Тьюринг

11.

Какой порядковой величиной будет исчисляться количество информации, собранное человечеством, к 2025 году?

a)

зетабайт

b)

бронтобайт

c)

эксабайт

d)

геопбайт

e)

терабайт

12.

Какой российский (советский) ученый одним из первых уделил внимание методологической стороне анализа данных, сформулировав триаду «модель алгоритм - программа»?

a)

Гурий Марчук

b)

Андрей Колмогоров

c)

Александр Самарский

d)

Лев Понтрягин

e)

Андрей Тихонов

13.

Укажите верные утверждения

a)

Исследователь данных, в отличие от аналитика данных, использует более совершенные методы статистики, аналитики, моделирования

b)

Исследователь данных, в отличие от аналитика данных, не может самостоятельно формулировать задачи исследования

c)

Исследователь данных, в отличие от аналитика данных, не может непосредственно участвовать в анализе данных

d)

Исследователь данных, в отличие от аналитика данных, определяет приоритетность бизнес-целей

e)

Исследователь данных, в отличие от аналитика данных, не используют специальных программных средств и моделей

14.

Что из перечисленного НЕ ОТНОСИТСЯ к типам данных?

a)

Структурированные данные

b)

Полиструктурированные данные

c)

Полуструктурированные данные

d)

Неструктурированные данные

15.

Какие инструменты могут применяться для устранения «узких мест» при работе с данными (укажите все верные варианты)?

a)

Запросы к каталогам данных

b)

Запросы к базам данных

c)

Специальные языки программирования

d)

Библиотеки программного обеспечения

e)

Среды разработки («ноутбуки»)

16.

«Машинное обучение» или, более широко, «технологии искусственного интеллекта» - это…

a)

использование мощности компьютера для процесса верификации и модификации строимой модели, применение методов интеллектуального анализа данных

b)

использование мощности компьютера для создания полной замены естественному интеллекту

c)

использование мощности компьютера для обучения людей с помощью информационных технологий

d)

использование мощности компьютера для моделирования работы мозга человека и животных

17.

Единственным критерием пригодности разработанной (с применением технологий искусственного интеллекта) модели является

a)

Быстрота функционирования

b)

Дешевизна использования

c)

Высокие результаты тестирования

d)

Успешная практика применения

18.

С помощью какой метафоры описывается непрозрачность многих моделей, доработанных с помощью технологий искусственного интеллекта?

a)

Кот в мешке

b)

Черный квадрат

c)

Кот Шредингера

d)

Черный ящик

19.

Что из перечисленного НЕ ОТНОСИТСЯ к метаданным?

a)

Аудиофайл «М. Равель - Болеро»

b)

Список актеров фильма «В джазе только девушки»

c)

Картина «Апофеоз войны» в формате JPG

d)

Подпись Ренуара на картине «Девочка с зонтиком»

20.

Что НЕ относится к «узким местам», связанным с данными?

a)

Большая часть времени исследователей данных уходит на поиск и подготовку данных

b)

Высокая стоимость извлечения данных по причине изолированности хранилищ

c)

Высокая стоимость согласования и интеграции данных

d)

Высокие риски утери данных вследствие киберугроз

21.

Какому ученому принадлежат слова: «Нет прикладных наук, есть приложения наук»?

a)

Луи Пастер

b)

Норберт Виннер

c)

Александр Самарский

d)

Владимир Арнольд

e)

Жан Батист Ламарк

22.

Какие из предложенных вариантов являются основными типами машинногс обучения?

a)

Обучение с учителем

b)

Обучение без учителя

c)

Обучение с наказанием

d)

Обучение с подкреплением

23.

Что НЕ является составляющей обучения с учителем?

a)

Алгоритм машинного обучения

b)

Тренировочные данные

c)

Предикторные переменные

d)

Прогнозная модель

24.

Какие основные задачи решает обучение с учителем?

a)

Задача классификации

b)

Задача кластеризации

c)

Задача регрессии

d)

Задача корреляции

25.

Назовите основные виды классификаций

a)

Бинарная

b)

Троичная

c)

Многоклассовая

d)

Моноклассовая

26.

Как реализуется принцип бритвы Оккама в машинном обучении?

a)

Усложнение модели

b)

Масштабирование модели

c)

Расширение модели

d)

Упрощение модели

27.

Выберите подобласти обучения без учителя

a)

Классификация

b)

Кластеризация

c)

Снижение размерности данных

d)

Регрессионный анализ

28.

Кластеризация - это

a)

разбиение данных на группы по некоторому критерию их «схожести»

b)

разбиение данных по заданным классам

c)

структурирование данных

d)

обнаружение в данных скрытых связей

e)

маркировка данных экспертом

29.

Какой из приведенных примеров является графическим изображением использования снижения размерности?

a)

Функция (линейная регрессия)

b)

Разделение объектов прямой линией

c)

Сжатие трехмерного «швейцарского рулета» в двумерное подпространство

d)

Выделение во множестве данных скоплений данных

30.

Как называется классический пример набора данных, применяемого для многоклассовой классификации?

a)

Ирисы Фишинга

b)

Гладиолусы Фишера

c)

Ирисы Фишера

d)

Гладиолусы Фишинга

31.

Какой феномен нельзя сопоставить с теоремой «Никаких бесплатных обедов»?

a)

Эффект второй системы

b)

Золотой молоток

c)

Молоток Маслоу

d)

Пирамида Маслоу

32.

Кто является автором концепции перцептрона?

a)

Уоррен Маккалок

b)

Фрэнк Розенблатт

c)

Уолтер Питтс

d)

Дэвид Румельхарт

33.

Функция активация в алгоритме перцептрона не может иметь вид

a)

единичной ступенчатой функции

b)

ступенчатой функции Хевисайда

c)

функции единичного скачка

d)

убывающей линейной функции

34.

Соотношение каких двух факторов обеспечивает устойчивое состояние перцептрона?

a)

Два класса линейно разделимы; темп обучения большой

b)

Два класса линейно не разделимы; темп обучения большой

c)

Два класса линейно разделимы; темп обучения небольшой

d)

Два класса линейно не разделимы; темп обучения небольшой

35.

При построении сложных моделей функция Хевисайда наиболее часто заменяется на

a)

Сигмоид

b)

Гиперболический тангенс

c)

Линейная функция

d)

Полулинейная функция

36.

Какой из представленных подходов будет наиболее «дорогостоящим» в условиях крупномасштабного машинного обучения?

a)

Стохастический градиентный спуск

b)

Пакетный градиентный спуск

c)

Итеративный градиентный спуск

d)

Онлайновый градиентный спуск

37.

Какая буква в кириллице является самой сложной для распознавания ИИ?

a)

Ш

b)

Л

c)

Ы

d)

М

38.

В каком году была опубликована концепция упрощенной клетки головного мозга?

(a)  

39.

В каком году открыт алгоритм обратного распространения ошибки?

(a)  

40.

Какие шаги необходимы для создания надежной системы?

a)

Множественные повторы процесса обучения

b)

Применение одного набора тренировочных и тестовых данных

c)

Применение различных тренировочных и тестовых наборов данных

d)

Переподгонка (переобучение) системы

41.

Найти коэффициент сходства по Жаккару множеств A={a, b, c, d, e} и B={a, c, e, f, g}. Выберите правильный ответ:

a)

1/2

b)

2/3

c)

3/4

d)

3/7

e)

1

42.

Какой метод представления данных для их последующей обработки используется при поиске сходных документов?

a)

метод пословного градиентного спуска

b)

метод разбиения документа на k-кусочки

c)

метод машинного перевода

d)

метод оценки размеров документов

e)

метод локально-чувствительного хеширования

43.

Пусть наш документ Y - это строка nbxdnbd, a k=2. Выберите верное множество кусочков для Y, если использовать подход создания мультимножества:

a)

nb, bx, xd, db, bd

b)

nb, bx, xd, dn, nb, bx

c)

nb, bx, xd, dn, nb, bd

d)

nb, bx, xd, dn, bd

44.

Хешированная подпись документа - это

a)

вектор из кусочков текста, построенный с помощью алгоритма снижения размерности (методом minhashing)

b)

криптографическая подпись

c)

набор случайно выбранных слов из документа

d)

набор наиболее часто встречающихся в документе букв

e)

набор наиболее часто встречающихся в документе к-кусочков

45.

Какое значение к для задания К-кусочков считается надежным при проведении анализа сходства исследовательских статей?

a)

2

b)

7

c)

5

d)

9

46.

Стоп-слова в документе - это

a)

знаки препинания

b)

специальные термины, тормозящие работу программы

c)

случайный набор слов в документе

d)

наиболее общие слова, такие как "и" "вы". "«к»

e)

наиболее редко встречающиеся слова

47.

Матричное представление множеств - это:

a)

случайное хеширование множеств

b)

запись наименований множеств в специальную матрицу

c)

представление множеств характеристической матрицей

d)

представление множеств в виде матричных слайдов

e)

задание множеств случайными матрицами

48.

Хеширование множества - это:

a)

определенное отображение множества в заданный набор чисел

b)

случайная перестановка элементов множества

c)

уменьшение размера множества

d)

выбор отдельных элементов из множества

e)

увеличение размера множества

49.

В каких пределах оценивается погрешность значений сходства наборов кусочков множеств при их трансформации в подписи?

a)

Менее 30%

b)

Более 20%

c)

Более 10%

d)

Менее 10%

50.

Какую задачу решает локально-чувствительное хеширование документов?

a)

сокращение объема данных

b)

кодирование данных

c)

случайный отбор данных

d)

сокращение количества сравниваемых пар документов

e)

улучшение хешированных подписей

51.

Какие понятия НЕ используются в методах локально-чувствительного хеширования документов?

a)

ложный негатив

b)

ЛОЖнЫЙ ПОЗИТИв

c)

пара-кандидат

d)

лучший кандидат

52.

Какой подход лежал в основе в основе метода локально-чувствительного хеширования документов?

a)

случайный выбор пар-кандидатов

b)

разбиение подписей документов на блоки и их поблочное сравнение

c)

поиск документов с идентичными подписями

d)

поиск документов с подписями, совпадающими хотя бы в одном компоненте

53.

Если мы хотим сократить время поиска сходных пар, мы должны:

a)

сокращать количество ложных негативов

b)

допускать больше ложных негативов

c)

сокращать количество ложных позитивов

d)

допускать больше ложных позитивов

54.

Какое утверждение верно в отношении связи коэффициента сходства по Жаккару и вероятностью стать парой-кандидатом?

a)

коэффициент сходства по Жаккару и вероятность стать парой-кандидатом не связаны

b)

чем выше коэффициент сходства по Жаккару, тем выше вероятность стать парой-кандидатом

c)

чем ниже коэффициент сходства по Жаккару, тем выше вероятность стать парой-кандидатом

55.

Значения S-образной кривой - это:

a)

вероятности для пары документов стать парой-кандидатом

b)

вероятности появления ложных негативов

c)

вероятности появления ложных позитивов

d)

вероятности превышения порога отбора

56.

Характерные (особые) слова в документе - это:

a)

знаки препинания

b)

слова с наибольшим значением TF.IDF

c)

наиболее часто встречающиеся слова

d)

наиболее общие слова, такие как "и", "вы", "к

57.

Какие основные классы сущностей характерны для рекомендательных систем?

a)

Разработчики»

b)

«Товары»

c)

«Услуги»

d)

«Пользователи»

e)

«Клиенты»

58.

Какие данные лежат в основе работы рекомендательной системы?

a)

профили «товаров»

b)

профили пользователей

c)

экспертные оценки

d)

справочные данные

e)

данные из матрицы предпочтений

59.

Целью работы рекомендательной системы является:

a)

прогнозирование значений взамен пропусков в матрице предпочтений

b)

кластеризация пользователей

c)

нахождение схожих по профилю «товаров»

d)

нахождение самых востребованных товаров

e)

выявление самых перспективных пользователей

60.

Метод совместной фильтрации в рекомендательных системах - это:

a)

предсказание значений взамен пропусков в матрице предпочтений с помощью схожих пользователей

b)

выявление схожих по профилю пользователей

c)

выявление схожих по профилю «товаров»

d)

нахождение самых востребованных товаров

e)

очистка первоначальных данных в матрице предпочтений

61.

В большинстве случаев рекомендательная система:

a)

Не предлагает пользователю осуществлять ранжирование товаров

b)

Предлагает пользователю осуществлять ранжирование всех товаров

c)

Предлагает пользователю осуществлять ранжирование тех товаров, которым он поставит низкую оценку

d)

Предлагает пользователю осуществлять ранжирование тех товаров, которым он поставит высокую оценку

62.

Какие данные о картине на продажу можно отнести к ее профилю (метаинформации)?

a)

Имя художника

b)

Год создания

c)

Название

d)

Процентный анализ использования цвета

e)

Художественное направление

63.

Укажите ошибку в списке терминов, относящихся к методу «дерево решений».

a)

Лист

b)

Ствол

c)

Корневой узел

d)

Предикат

64.

В каждом узле дерева классификации «товаров» находится:

a)

метка заданного класса «товара»

b)

пример «товара» из заданного класса

c)

предикат (условие), задающий правило классификации

d)

критерий, обеспечивающий 100%-ную гарантию принадлежности «товара» к данному классу

e)

утвержденное экспертное заключение о принадлежности «товара» конкретному классу

65.

Выберите верные соображения для получения наилучшего предиката

a)

Один из потомков получает все или большинство положительных примеров

b)

Потомки имеют одинаковую вероятность получения как положительных, так и отрицательных примеров

c)

Один из потомков получает все или большинство отрицательных примеров

d)

Один из потомков не получает ни положительных, ни отрицательных примеров

66.

Нормализация данных в матрице предпочтений рекомендательной системы - ЭТО:

a)

приведение всех данных к единой шкале измерений

b)

отбрасывание значений данных, выходящих за пределы заданного диапазона

c)

уменьшение значений данных до заданного размера

d)

усреднение значений данных по каждому «товару»

e)

уменьшение величин данных на среднее значение по каждому «товару»

67.

Алгоритмы анализа рыночной корзины - это:

a)

алгоритмы нахождения лучшей рекламы товаров

b)

алгоритмы поиска ассоциативных правил

c)

алгоритмы определения объема корзины

d)

алгоритмы обучения покупателей правилам комплектования корзины

e)

алгоритмы нахождения самых популярных товаров

68.

В случае использования метода «рыночной корзины» в целях обнаружения заимствований (плагиата) к категории «basket» будут относиться

a)

предложения

b)

устойчивые выражения

c)

Слова

d)

Документы

69.

Какие множества будут являться частыми, если известно, что является частым множество ABCD?

a)

ABD

b)

CA

c)

D

d)

BC

70.

Выберите основные элементы рыночной корзины

a)

items

b)

units

c)

iobjects

d)

baskets

e)

boxes

71.

Какие значения метрик характерны для товаров-каннибалов?

a)

Высокий lift

b)

Высокий score

c)

Высокий z score

d)

Низкий confidence

72.

Какие параметры при анализе рыночной корзины задаются заранее?

a)

стоимость всех товаров корзине

b)

значение поддержки

c)

значение достоверности

d)

количество товаров в корзине

e)

привязываемость

73.

Величина расстояния между кластерами это

a)

Расстояние между их центроидами

b)

Расстояние между кластроидами

c)

Расстояние между крайними точками кластеров

d)

Расстояние между К-средними

74.

Какой термин обозначает наиболее репрезентативную для кластера точку?

a)

Центроид

b)

Аггломероид

c)

К-средняя

d)

Кластроид

75.

Сходство точек может определяться с помощью:

a)

Евклидовых метрик

b)

Расстояние по Жаккару

c)

Расстояние по косинусу

d)

Расстояние редактирования

76.

При каких условиях кластеризация будет выглядеть просто?

a)

Кластеризация происходит в двумерном пространстве

b)

Кластеризация происходит в многомерном пространстве

c)

Кластеризация осуществляется на больших объемах данных

d)

Кластеризация осуществляется на маленьких объемах данных

77.

Какие критерии могут использоваться для определения кластроида?

a)

Наибольшее максимальное расстояние до других точек

b)

Наименьшая сумма квадратов расстояний до других точек

c)

Наибольшее среднее расстояние до других точек

d)

Наименьшее максимальное расстояние до других точек

78.

Какие типы наборов точек характерны для BFR-алгоритма?

a)

Discard set

b)

Disrupt set

c)

Compression set

d)

Retained set

e)

Maintained set

79.

Какие условия соблюдаются в случае эффективного применения BFR-алгоритма?

a)

Оси кластеров являются фиксированными

b)

Оси кластеров не являются фиксированными

c)

Эллипсы могут находиться под углом

d)

Кластеры нормально распределены хотя бы в одном измерении

e)

Кластеры нормально распределены в каждом измерении

80.

В каком году появляется алгоритм CURE?

a)

1998

b)

2000

c)

2001

d)

2006

81.

Какая методология психологии может быть использована в технологиях искусственного интеллекта для индивидуализированной мотивации обучающихся?

a)

Психоанализ

b)

Транзактный анализ

c)

Экзистенциальный анализ

d)

Гештальт-анализ

82.

Негативные последствия какого эффекта могло бы минимизировать использование искусственного интеллекта в процессе мотивации обучающихся?

a)

Эффект Даннинга-Крюгера

b)

Эффект Манделы

c)

Эффект Барнума-Форера

d)

Эффект Зейгарник

83.

Что относится к составляющим мотивирующего оценивания?

a)

Корректировка контрольно-измерительных материалов

b)

Диагностика

c)

Обратная связь

d)

Контроль

e)

Рефлексия над использованными методами преподавания

84.

Какие принципы присущи эффективному мотивирующему оцениванию?

a)

Выставление отметки

b)

Акцентирование успехов

c)

Акцентирование неудач

d)

Близость деятельности и оценки во времени

e)

Индивидуализированный характер обратной связи

85.

Зачем нужен анализ сентимента в социально-экономических исследованиях?

a)

Для оценки ожиданий различной природы экономических агентов

b)

Для решения задач наукастинга (Nowcasting)

c)

Лучшая спецификация моделей за счет дополнительной информации

d)

Все ответы верны

86.

Чем может помочь распознавание изображений и компьютерное зрение в социально-экономических исследованиях?

a)

Уточнить оценки социально-экономических характеристик в отдельных регионах

b)

Дополнить текущие статистические базы за счет получения оценок для регионов, не предоставляющих первичную информацию

c)

Выявлять оппортунистическое поведение среди экономических агентов

d)

Все ответы верны

87.

В чем заключается смысл использования ИИ для масштабирования и снижения трудоемкости?

a)

Требуется меньше усилий человека для анализа большего объема информации

b)

Можно построить одну модель ИИ и применять ее к любым новым данным

c)

Можно значительно сократить издержки на заработные платы аналитиков и разработчиков

d)

Все ответы верны

88.

Какое направление является наиболее перспективным для оценки моделей ИИ?

a)

Метод наименьших квадратов

b)

Метод максимального правдоподобия

c)

Эволюционные алгоритмы

d)

Методы стохастической оптимизации

89.

Какое направление применения ИИ не относится к сфере социально-экономических исследований:

a)

Предиктивная аналитика (Forecasting and predictions)

b)

Анализ сентимента и NLP (Sentiment analysis and Natural Language Processing (NLP)

c)

Симуляция искусственной жизни (Artificial Life Simulation (ALS))

d)

Масштабирование и снижение трудоемкости (Process automation andoptimization)

Similar Resources on Wayground

икт тест

87 questions

икт тест

quiz

Worksheet

•

1st - 5th Grade

Гистология бойынша тест

84 questions

Гистология бойынша тест

quiz

Worksheet

•

5th Grade

Шағын жинақталған мектепте оқу

94 questions

Шағын жинақталған мектепте оқу

quiz

Worksheet

•

2nd Grade

Вопросы по медицине

84 questions

Вопросы по медицине

quiz

Worksheet

•

1st Grade