wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

НЖН Тест 2

Total questions: 74

Worksheet time: 37mins

Name
Class
Date
1.

Нейрондардың әрқайсысында 2 негізгі параметр бар:

a)

кіріс (кіріс деректері) және шығыс (шығыс деректері)

b)

синапс, аксон

c)

жою, тасымалдау

d)

болжау, тұжырымдау мүмкіндігі

e)

параметрлер, функциялар

2.

Ассоциативті жады – бұл ...

a)

машина жадының ерекше түрі

b)

ақпаратты тудыратын бөлік және оған қарапайым есептеу

c)

ақпаратты қабылдайтын кіріс қабаты

d)

қадамды болжау мүмкіндігі

e)

параметрлер бойынша мәліметтерді бөлу

3.

Ассоциативті жады –  ... қолданылады

a)

өте жылдам іздеу қосымшаларында

b)

ақпаратты тудыратын бөлік және оған қарапайым есептеуде

c)

ақпаратты қабылдайтын кіріс қабатында

d)

қадамды болжау мүмкіндігінде

e)

параметрлер бойынша мәліметтерді бөлуде

4.

Ақпаратты қысу –  ...

a)

алынған көлемді азайту үшін ақпаратты алгоритмдік қысу

b)

ақпаратты тудыратын бөлік және оған қарапайым есептеу

c)

ақпаратты қабылдайтын кіріс қабаты

d)

қадамды болжау мүмкіндігі

e)

параметрлер бойынша мәліметтерді бөлу

5.

Ақпаратты қысу –  ... қолданылады

a)

деректерді сақтау және беру құрылғыларын тиімді пайдалану үшін

b)

ақпаратты тудыратын бөлік және оған қарапайым есептеу үшін

c)

ақпаратты қабылдайтын кіріс қабаты үшін

d)

қадамды болжау мүмкіндігі үшін

e)

параметрлер бойынша мәліметтерді бөлу үшін

6.

Болжамдау – ...

a)

жинақталған тәжірибе мен ағымдағы болжамдар негізінде дамудың ықтимал жолдарын бағалау

b)

ақпаратты тудыратын бөлік және оған қарапайым есептеу

c)

ақпаратты қабылдайтын кіріс қабаты

d)

қадамды болжау мүмкіндігі

e)

параметрлер бойынша мәліметтерді бөлу

7.

Оңтайландыру – ...

a)

берілген шарттар мен шектеулер кезінде есептің ең жақсы шешімін табу

b)

ақпаратты тудыратын бөлік және оған қарапайым есептеу

c)

ақпаратты қабылдайтын кіріс қабаты

d)

қадамды болжау мүмкіндігі

e)

параметрлер бойынша мәліметтерді бөлу

8.

Қай жүйе эвристикалық іздеу жүйесі болып табылмайды:

a)

Нейрожүйелер

b)

Робототехникалық жүйелер

c)

Тану жүйелері

d)

Ойын жүйелері

e)

Байланыс жүйелері

9.

Интеллект 3 бағытта ерекшеленеді. Оларды атаңыз

a)

Философиялық, биологиялық, психологиялық

b)

Биологиялық, социологиялық, техникалық

c)

Психологиялық, техникалық, философиялық

d)

Техникалық, философиялық, биологиялық

e)

Философиялық, биологиялық, техникалық

10.

Жасанды интеллект дегеніміз ...

a)

жасанды вербалды интеллект - бұл қосымша әлеуметтік компонент

b)

тірі адамдар психикасы компоненттерінің, олардың шешім қабылдау, инстинкт деңгейінде мінез-құлықты өзгерту қабілетін көрсететін моделі

c)

қоршаған шындықтан ерекшеленетін субъектінің психологиялық өмірін ұйымдастырудың ерекше жоғары деңгейі

d)

психиканың рационалды, психикалық компонентінің моделі

e)

адамдардың рухани өмірін, қызығушылықтары мен әртүрлі әлеуметтік топтардың түсініктерін көрсету

11.

Жасанды интеллекттің екі бағыты ...

a)

биологиялық, лингвистикалық

b)

психологиялық, прагматикалық

c)

бионикалық, прагматикалық

d)

биологиялық, психологиялық

e)

прагматикалық, ғылыми

12.

… - бұл, мәліметтер қорынан көзге көрінбейтін заңдылықтарды ала отырып, мысалдар негізінде оқып үйрене алатын алгортимдер тобының жалпыланған атауы

a)

Нейрондық желілер

b)

Эксперттік жүйелер

c)

Диагностика

d)

Ақпараттық жүйе

e)

Жасанды интелек

13.

Адамның бас миындағы нейрондардың құрылым принципі мен қызмет етуіне ұқсас жұмыс жасап өте кең шеңбердегі мәселелерді шешуге ие болған компьютерлік технологиялар:

a)

Нейрожелілік

b)

Эксперттік

c)

Диагностикалық

d)

Ақпараттық

e)

Жасандыжелілік

14.

Нейрондық желілердің қандай түрлері бар

a)

Биологиялық нейрон және жасанды нейрон

b)

Эксперттік нейрон және диогностикалық нейрон

c)

Жасанды нейрон және диогностикалық нейрон

d)

Биологиялық нейрон және Эксперттік нейрон

e)

Барлық жауап дұрыс

15.

Дендрит ...

a)

нейронның импульстарын қабылдайды

b)

нейрон импульсін береді

c)

импульс күшіне әсерететін түзілімдер

d)

нейрон қозу жағдайына ауыстырады

e)

синапстардың салмағы уақытпен өзгереді

16.

Аксон ...

a)

нейрон импульсін береді

b)

нейронның импульстарын қабылдайды

c)

импульс күшіне әсерететін түзілімдер

d)

нейрон қозу жағдайына ауыстырады

e)

синапстардың салмағы уақытпен өзгереді

17.

Нейроннының математикалық моделінің формуласын?

a)

F(x)=𝑥1𝑤1+𝑥2𝑤2+𝑥3𝑤3+…+ 𝑥n𝑤n

b)

F(x)=𝑥1+𝑥2+𝑥3+…+ 𝑥n

c)

F(x)=𝑥1+𝑤1+𝑥2+𝑤2+𝑥3+𝑤3+…+ 𝑥n+𝑤n

d)

F(x)=𝑥1𝑤1

e)

барлық формулалар дұрыс берілген

18.

Мидың интеллектуалды есептерді тәжірибе арқылы оқу және әртүрлі жағдайларға бейімделу процесінде білімді алу, есте сақтау және мақсатты түрде өзгерту арқылы шешу қабілеті бұл -

a)

Интеллект

b)

Білім

c)

Алгоритм

d)

Жүйе 

e)

Модель

19.

Адам санасында идеялар, ұғымдар, пайымдаулар мен теориялар түрінде көрініс табатын, практикамен тексерілген және логикамен расталған шындықты танудың нәтижесі бұл –

a)

Білім

b)

Алгоритм

c)

Жүйе 

d)

Модель

e)

Интеллект

20.

Белгілі бір класстағы (жиынындағы) кез келген есепті шешу үшін операциялар жүйесін белгілі бір тәртіппен орындау туралы нақты ұйғарым –

a)

Алгоритм

b)

Жүйе 

c)

Модель

d)

Интеллект

e)

Білім

21.

Әлем туралы ақпаратты белсенді қабылдау мен жалпыланған тәжірибе, сондай-ақ мақсатты жосыққа негізделген білімді жинақтау мен коррекциялау қабілетіне ие жасанды жолмен жасалған жүйе -

a)

Интеллектуалды жүйе 

b)

Алгоритм

c)

Модель

d)

Интеллект

e)

Білім

22.

... ресми нейрон моделін ұсынды және нейрондық желілерді құрудың негізгі принциптерін сипаттады

a)

У. Маккалок және В. Питт

b)

М. Минский және С. Паперт

c)

В. Питт

d)

Ф. Розенблатт

e)

У. Маккалок

23.

Әрбір нейрон барлық басқа нейрондармен, соның ішінде өзімен де байланысқан, бұл –

a)

толық байланысқан нейрондық желілер

b)

көп қабатты нейрондық желілер

c)

бинарлы нейрондық желілер

d)

аналогтық нейрондық желілер

e)

функцияның бір түрі бар нейрондар

24.

Аталған желілердің қайсысы тікелей таратылатын нейрондық желі болып табылады?

a)

радиалды негізгі функциялар желісі

b)

Хопфилд желісі

c)

бәсекелестік желілер

d)

бинарлы желілер

e)

локальді желі

25.

Аталған желілердің қайсысы қайталанатын (рекуррентті) болып табылады?

a)

Хопфилд желісі

b)

бір қабатты персептрон

c)

көпқабатты персептрон

d)

радиалды негізгі функциялар желісі

e)

локальді желі

26.

Көп қабатты нейрондық желіде аралық немесе жасырын деп келесі қабаттар аталады –

a)

бірінші және соңғы қабаттар арасында

b)

үшінші және соңғы қабаттар арасында

c)

бірінші және орта қабаттар арасындағы

d)

орта және соңғы қабаттар арасында

e)

аралық және ортаңғы қабаттар арасында

27.

Нейрондық желілер қандай мәселелерді шешпейді?

a)

кодтау

b)

классификациялау

c)

аппроксимациялау

d)

мазмұны бойынша адрестелетін жад

e)

басқару

28.

Нейрондық желілер қандай мәселелерді шешеді?

a)

көрсетілген мәселенің барлығын

b)

классификациялау

c)

аппроксимациялау

d)

мазмұны бойынша адрестелетін жад

e)

басқару

29.

Кез-келген ортада және деректер болып табылатын кез-келген тілде объективті шындықты көрсету бұл -

a)

Синтаксистік аспект

b)

Семантикалық аспект

c)

Прагматикалық аспект

d)

Дедукциялық аспект

e)

Продукциялық аспект

30.

Қазіргі уақытта интеллектуалдық жүйелерде білімді ұсынудың қандай негізгі модельдері қарастырылады

a)

барлығы

b)

логикалық модельдер

c)

өндірістік (продукциялық) модельдер

d)

желілік модельдер

e)

фреймдік модельдері

31.

Нейрондық желілер өз табиғаты бойынша қандай болып келеді?

a)

Сызықтық

b)

жүйелілік

c)

формальді

d)

жасанды

e)

параболалық

32.

...– бұл машина жадының ерекше түрі, өте жылдам іздеу қосымшаларында қолданылады

a)

Ассоциативті жады

b)

Нейрондық жады

c)

Қатты жады

d)

Функционалды

e)

Жедел жады

33.

Логистикалық функция санның кез-келген мәнін ...  аралығында түрлендіреді

a)

0 ден 1 ге дейін

b)

1 ден 10 ға дейін

c)

0 ден 100 ге дейін

d)

-1 ден 1 ге дейін

e)

-5 тен 5-ке дейін

34.

Өзі ұйымдасатын карталардың басқаша атауы ...

a)

Кохонен желісі

b)

Бұлыңғыр желілер

c)

Кухнен желісі

d)

Розенблатт желісі

e)

Локальді желілер

35.

Нейронның активтендіру функциясы-бұл ...

a)

нейронның шығуын есептейтін функция

b)

нейронның кірісін есептейтін функция

c)

нейронның таралуын есептейтін функция

d)

нейронның байланысын есептейтін функция

e)

нейронның қуатын есептейтін функция

36.

Жиі қолданылатын активтендіру функциялары:

a)

сызықтык, сигмоидальді, гиперболалық тангенс

b)

дәрежелік, сигмоидальді, гиперболалық синус

c)

логорифмдік, сигмоидальді, гиперболалық тангенс

d)

көрсеткіштік, сигмоидальді, гиперболалық

e)

сызықты, сигмоидальді, гиперболалық котангенс

37.

Толық байланыстырылған НЖ дегеніміз ...

a)

көп қабатты құрылым, онда ерікті қабаттың әр нейроны алдыңғы қабаттың нейрондарының барлық аксондарымен немесе бірінші қабат жағдайында барлық НЖ кірістерімен байланысады

b)

бұл бірнеше тізбектелген нейрондық қабаттардан тұратын желі

c)

қарапайым процессорларлық (жасанды нейрондар) жүйелердің бір-бірімен байланысы

d)

деректерді тереңірек түсінуді үйренетін машиналық оқыту алгоритмдерінің классы

e)

синапстардың салмақ коэффициенттерін динамикалық реттеу, оның барысында, әдетте, ең әлсіз байланыстар таңдалады және бір бағытта немесе басқа бағытта аз мөлшерде өзгертетін процедура

38.

Кері тарату процедурасы деп:

a)

Қате сигналдарын НЖ шығуынан оның кірістеріне қалыпты жұмыс режимінде сигналдардың тікелей таралуына қарсы бағытта тарату процедурасы

b)

Синапстардың салмақ коэффициенттерін динамикалық реттеу, оның барысында, әдетте, ең әлсіз байланыстар таңдалады және бір бағытта немесе басқа бағытта аз мөлшерде өзгертетін процедура

c)

Алдыңғы алынған элементтерден немесе обьектілерден жиын элементтерін алу әдісі болып табылатын процедура

d)

Желіні оқытудың мақсаты қандай да кірістер жиыны қажетті шығыстар жиынтығына әкелетін оның салмақтарын түзету болып табылатын процедура

e)

Кірістер мен шығыстар жиынтығы векторлар

39.

Кері тарату желісін оқыту неше амалдардың орындалуын талап етеді:

a)

5

b)

2

c)

4

d)

7

e)

1

40.

Перцептрон деген не:

a)

Бірнеше тізбектелген нейрондық қабаттардан тұратын желі

b)

Бір тізбектелген нейрондық қабаттан тұратын желі

c)

Екі параллель нейрондық қабаттардан тұратын желі

d)

Оқыту кезінде әр кіріс векторы үшін қажетті шығысты анықтайтын оған жұпталған мақсатты вектор

e)

Екі тізбектелген емес нейрондық қабаттардан тұратын желі

41.

Кірістер мен шығыстар жиынтығы векторлары деген не:

a)

Желіні оқытудың мақсаты қандай да кірістер жиыны қажетті шығыстар жиынтығына әкелетін оның салмақтарын түзету болып табылады

b)

Қате сигналдарын НЖ шығуынан оның кірістеріне қалыпты жұмыс режимінде сигналдардың тікелей таралуына қарсы бағытта тарату процедурасы

c)

Деректерді тереңірек түсінуді үйренетін машиналық оқыту алгоритмдерінің классы

d)

Аксон мен дендрит байланысы үшін импульс күшіне әсер ететін түзілімдер

e)

Екі параллель нейрондық қабаттардан тұратын желі

42.

learnp функциясы не істейді:

a)

нейрон салмағын реттейді

b)

нейрондық желіні дайындайды

c)

нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

d)

нейрондарды біріктіреді

e)

нейрондарды жояды

43.

adapt функциясы не істейді:

a)

нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

b)

нейрондарды біріктіреді

c)

нейрондық желіні дайындайды

d)

нейрондарды жояды

e)

нейрон салмағын реттейді

44.

Train функциясы не істейді:

a)

нейрондық желіні дайындайды

b)

нейрондарды жояды

c)

нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

d)

нейрон салмағын реттейді

e)

нейрондарды біріктіреді

45.

hardlim (N) функциясы не істейді:

a)

Егер N оң болса, 1 қайтарады, кері жағдайда 0 қайтарады

b)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

c)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

d)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

e)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

46.

tansig (N) функциясы не істейді:

a)

Кіреберістегі гиперболалық тангенсті есептейді

b)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

c)

Пайдаланушы жауабын n секунд күтеді

d)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

e)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

47.

purelin функциясы не істейді:

a)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

b)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

c)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

d)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

e)

Пайдаланушы жауабын n секунд күтеді

48.

axis([Xmin Хmах Ymin Ymax]) функциясы не істейді:

a)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

b)

Нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

c)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

d)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

e)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

49.

pause (n) функциясы не істейді:

a)

Пайдаланушы жауабын n секунд күтеді

b)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

c)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

d)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

e)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

50.

cla reset функциясы не істейді:

a)

Суреттер терезесіндегі координат торын тазалайды

b)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

c)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

d)

Координаттық осьтердің атауына қол қояды

e)

Графикалық терезеде графиктің тақырыбын көрсетеді

51.

title {'строка') функциясы не істейді:

a)

Графикалық терезеде графиктің тақырыбын көрсетеді

b)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

c)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

d)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

e)

Координаттық осьтердің атауына қол қояды

52.

Оқыту жұбы деп нені атайды:

a)

Оқыту кезінде әр кіріс векторы үшін қажетті шығысты анықтайтын оған жұпталған мақсатты вектор болады деп болжанады. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

b)

Өзара байланысқан нейрондар бірнеше қабаттарға біріктірілген иерархиялық желілік бірнеше құрылым. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

c)

Топологияның нейрондық желісін жалпыланған көп қабатты бірнеше перцептрон. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

d)

Бір бағытты желінің сигмоидальды түрі немесе типі. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

e)

Қате сигналдарын НЖ шығуынан оның кірістеріне қалыпты жұмыс режимінде сигналдардың тікелей таралуына қарсы бағытта тарату процедурасы

53.

Нейрондық күйлердің динамикасы қандай:

a)

Итерациялық емес

b)

Итерациялық

c)

Динамикалық

d)

Статикалық

e)

Кездейсоқ

54.

Желі күйі - бұл барлық нейрондардың қандай сигналдарының ағымдағы мәндерінің жиынтығы:

a)

OUT

b)

IN

c)

NET

d)

ON

e)

OFF

55.

Егер NET мәні шекті болса энергия қалай өзгереді:

a)

Өзгермейді

b)

Екі еселенеді

c)

5-ке көбейтіледі

d)

Өшіріледі

e)

Қосылады

56.

Тұрақты желі үшін дәйекті итерациялар қандай болғанға дейін аз өзгеріске әкеледі:

a)

Шығыс тұрақты

b)

Кіріс

c)

Тұрақты

d)

Шығыс

e)

Кіріс тұрақты

57.

Кері байланыс жүйелерін қолдануға маңызды үлес қосқан ғалым:

a)

Дж. Хопфилд

b)

Дж. Мигель

c)

Дж. Джорно

d)

Себастьян Хопфилд

e)

Дж. Джозеф

58.

Биологиялық жергілікті нейрондық желілерді бақылау қандай байланыстардың болуын көрсетеді:

a)

Кері

b)

Нақты

c)

Желілік

d)

Жылдам

e)

Динамикалық

59.

Д. Хопфилдтің алғашқы жұмысында F функциясы қандай болды:

a)

Шекті

b)

Шексіз

c)

Динамикалы

d)

Статикалы

e)

Еркін импровзация

60.

Network/Data Manager терезесін қай командамен шақырады:

a)

nntool

b)

networkopen

c)

open

d)

opentool

e)

toolnn

61.

M функция prprol 26 кіріс векторын анықтайды, олардың әрқайсысында қанша элемент бар:

a)

35

b)

41

c)

48

d)

32

e)

47

62.

Prop функциясында қандай алфавит берілген:

a)

Латын

b)

Орыс

c)

Қытай

d)

Грек

e)

Америка

63.

Жасанды нейрондық желіні оқытудың жаңа класына неше кезең кіреді:

a)

Бес

b)

Алты

c)

Жеті

d)

Сегіз

e)

Екі

64.

Бесінші кезеңде нейрондық жүйені оқытудың қарастырылған әдісі қалай аталады:

a)

Қателіктерді кері қайтару

b)

Қателіктерді растау

c)

Қателіктерді уақытша жою

d)

Қателіктерді азайту

e)

Қателіктерді жою

65.

Қай әдіс невроматематиканың классикалық алгоритмдерінің қатарына жатады:

a)

Қателіктерді кері қайтару

b)

Қателіктерді растау

c)

Қателіктерді уақытша жою

d)

Қателіктерді азайту

e)

Қателіктерді растамау

66.

Жасанды нейрондық желінің сыйымдылығы дегеніміз не:

a)

ЖНЖ кірістерінде тану үшін берілген суреттер саны

b)

ЖНЖ кірістерінде тану үшін берілген символдар саны

c)

ЖНЖ шығыстарында тану үшін бөлінген суреттер саны

d)

ЖНЖ кірістерінде тану үшін арттырылған суреттер саны

e)

ЖНЖ шығыстарында тану үшін арттырылған суреттер саны

67.

Кіріс деректерінің түрін, шекті функция жасанды нейрондық желінің қай кезеңінде тандалады:

a)

Екінші кезеңде

b)

Үшінші кезеңде

c)

Алтыншы кезеңде

d)

Жетінші кезеңде

e)

Бірінші кезеңде

68.

Нейрондық желінің парадигмасы нені қамтиды:

a)

Кіріс деректерінің түрін, шекті функцияны, желі құрылымын және оқыту алгоритмдерін қамтиды

b)

Желі құрылымы мен оқыту алгоритмдерін қамтиды

c)

Кіріс және шығыс деректерінің түрін, шекті функцияны, желі құрылымын және оқыту алгоритмдерін қамтиды

d)

Кіріс және шығыс деректерінің түрін, желі құрылымын және оқыту алгоритмдерін қамтиды

e)

Аксон мен дендрит байланысы үшін импульс күшіне әсер ететін түзілімдер

69.

Нейрондық желінің парадигмасы дегеніміз не:

a)

Нейрондық желінің моделі

b)

Нейрондық желінің аксон мәндері

c)

Нейрондардың жаңа жағдайы

d)

Нейрондық желінің теориясы

e)

Нейрондық желінің синапс мәндері

70.

Оқу үшін кіріс мәндері қандай:

a)

Толық емес және ішінара қарама-қайшы

b)

Ішінара торапты және қарама-қайшы

c)

Торапты және толық емес

d)

Торапты және ішінара қарама-қайшы

e)

Торапты және толық

71.

Қай кезеңде ең қолайлы нейрондық желінің парадигмасы таңдалады:

a)

Екінші кезеңде

b)

Үшінші кезеңде

c)

Төртінші кезеңде

d)

Жетінші кезеңде

e)

Бірінші кезеңде

72.

Жасанды нейрондық желілердің конфигурацияларының арасында мұғаліммен оқуға сәйкес келмеуі немесе мұғаліммен оқуы мүмкін емес желілер бар. Мұндай желілерде синапстардың салмағы желі жұмыс істей бастағанға дейін неше рет есептеледі:

a)

Бір

b)

Екі

c)

Үш

d)

Төрт

e)

Алты

73.

Жасанды нейрондық желілердің конфигурацияларының арасында мұғаліммен оқуға сәйкес келмеуі немесе мұғаліммен оқуы мүмкін емес желілер бар. Мұндай логикасы бар желілерге ... жатады

a)

Хопфилд , Хэмминг желісі

b)

Хэбб желісі

c)

Розенблат желісі

d)

Клакк, Питс желісі

e)

Дж. Мигель желісі

74.

Хопфилд желісінде шығыс сигналдары әдетте қайда пайда болады:

a)

аксон

b)

перцептрон

c)

сигмоид

d)

жұлдыз

e)

синапс

Similar Resources on Wayground

АТ - 1-75

75 questions

АТ - 1-75

quiz

Worksheet

•

University

Топырақтану 2 модуль

75 questions

Топырақтану 2 модуль

quiz

Worksheet

•

University

Басқару 2 модуль

75 questions

Басқару 2 модуль

quiz

Worksheet

•

University

20-09-24 Конструктивтік оқыту 1 аралық бақылау

78 questions

20-09-24 Конструктивтік оқыту 1 аралық бақылау

quiz

Worksheet

•

University

химия соңғы 71 сұрақ

71 questions

химия соңғы 71 сұрақ

quiz

Worksheet

•

University

Алуметтану квиз

75 questions

Алуметтану квиз

quiz

Worksheet

•

University

Трактор 2 бөлім (сессия)

74 questions

Трактор 2 бөлім (сессия)

quiz

Worksheet

•

University

Әсб ғалымдар

73 questions

Әсб ғалымдар

quiz

Worksheet

•

University