NEW
Font size
S
M
L
XL
WorksheetsИнформатика пәні бойынша 20 тест сұрақтары
Total questions: 20
Worksheet time: 10mins
Name
Class
Date
1.
Нейрон дегеніміз не?
a)
Нейрон - дененің барлық мүшелерін қорғайтын құрылым.
b)
Нейрон - бұл тек қана ми клеткасы.
c)
Нейрон - тек қана ақпаратты сақтау үшін жауапты элемент.
d)
Нейрон - ақпаратты өндеп жіберетін негізгі элемент
2.
нейронды желілер дегеніміз не?
a)
Нейронды желілер – бұл тек графикалық дизайн үшін арналған құрал.
b)
Нейронды желілер – бұл тек компьютерлік ойындар үшін қолданылатын бағдарламалар.
c)
Нейронды желілер – бұл ақпаратты өңдеу үшін қолданылатын математикалық модельдер.
d)
Нейронды желілер – бұл адамдардың миын зерттейтін ғылым.
3.
синапс дегеніміз не?
a)
Синапс - бұл ми клеткасының түрі.
b)
Синапс - нейрондардың ішіндегі сұйықтық.
c)
Синапс - нейрондар арасындағы байланыс.
d)
Синапс - нерв жүйесінің негізгі элементі.
4.
синапстың рөлі кандай
a)
Синапс тек бір нейронның ішінде болады.
b)
Синапс тек нейрондардың құрылымын анықтайды.
c)
Синапс ақпаратты тек сыртқы ортадан қабылдайды.
d)
Синапс ақпараттың нейрондар арасында берілуін қамтамасыз етеді.
5.
нейронды желілердің негізгі элементтері қандай?
a)
Нейрондар, қабаттар, салмақтар, белсендіру функциялары.
b)
Кластерлер, графтар, массивтер, тізімдер.
c)
Кодтау, декодтау, шифрлау, декодтау функциялары.
d)
Сигналдар, алгоритмдер, деректер, модельдер.
6.
Белсендіру функциясы дегеніміз не?
a)
Белсендіру функциясы нейронның шығу сигналын анықтайтын функция.
b)
Белсендіру функциясы нейронның құрылымын анықтайтын функция.
c)
Белсендіру функциясы нейронның энергиясын өлшейтін функция.
d)
Белсендіру функциясы нейронның байланыс жылдамдығын арттыратын функция.
7.
Нейронды желі қалай жұмыс жасаиды?
a)
Нейронды желі тек сызықты функцияларды қолданады.
b)
Нейронды желі деректерді қабаттар арқылы өңдейді, әр нейрон кіріс деректерін салмақтармен өңдеп, нәтижелерді шығарады.
c)
Нейронды желі тек адам миының құрылымын қайталайды.
d)
Нейронды желі тек бір қабатта жұмыс істейді.
8.
салмақ коэффиценттері дегеніміз не?
a)
Салмақ коэффициенттері - факторлардың санын анықтайтын көрсеткіштер.
b)
Салмақ коэффициенттері - тек сандық мәндер.
c)
Салмақ коэффициенттері - факторлардың маңыздылығын өлшейтін көрсеткіштер.
d)
Салмақ коэффициенттері - тек бір факторды өлшейтін көрсеткіш.
9.
нейронды желілерді үйрету дегеніміз не?
a)
Нейронды желілерді үйрету - бұл деректер арқылы модельдің параметрлерін реттеу процесі.
b)
Нейронды желілерді үйрету - бұл тек алгоритмдерді жазу процесі.
c)
Нейронды желілерді үйрету - бұл модельдің параметрлерін тек қолмен реттеу процесі.
d)
Нейронды желілерді үйрету - бұл тек деректерді жинау процесі.
10.
деректерді нормализациялау үшін не қажет?
a)
Деректердің көлемін арттыру.
b)
Деректердің қайталануын жою және құрылымын жақсарту.
c)
Деректерді шифрлау.
d)
Деректерді жою.
11.
контекст нейроны дегеніміз не?
a)
Контекст нейрондары - нейрондық желілерде тек математикалық есептеулер үшін қолданылатын нейрондар.
b)
Контекст нейрондары - тек дыбыстық ақпаратты сақтау үшін қолданылатын нейрондар.
c)
Контекст нейрондары - тек визуалды ақпаратты өңдейтін нейрондар.
d)
Контекст нейрондары - нейрондық желілерде ақпаратты сақтау және өңдеу үшін қолданылатын нейрондар.
12.
Нейронды желілерді бейне тану үшін қалай қолданылады?
a)
Нейронды желілер тек мәтін тану үшін қолданылады.
b)
Бейне тану үшін нейронды желілер қажет емес.
c)
Нейронды желілер тек сызықтық регрессия үшін пайдаланылады.
d)
Нейронды желілер бейне тану үшін конволюциялық нейронды желілер (CNN) арқылы қолданылады.
13.
Қаржы саласында нейронды желілер қандай тапсырмаларды шешеді?
a)
Бухгалтерлік есеп жүргізу
b)
Салықтарды жинау
c)
Клиенттермен байланыс орнату
d)
Деректерді талдау, нарықтық трендтерді болжау, кредиттік тәуекелдерді бағалау, алгоритмдік сауда, клиенттерді сегментациялау.
14.
жасанды нейрон модельдері қалай құрылады
a)
Жасанды нейрон модельдері деректерді жинау, архитектураны таңдау, активация және жоғалту функцияларын анықтау, оқыту және тестілеу арқылы құрылады.
b)
Жасанды нейрон модельдері тек математикалық формулалармен құрылады.
c)
Жасанды нейрон модельдері тек бір ғана дереккөзден ақпарат алады.
d)
Жасанды нейрон модельдері тек тестілеу кезеңінде құрылады.
15.
Сумматор дегеніміз не?
a)
Сумматор - қосу құрылғысы.
b)
Сумматор - сақтау құрылғысы.
c)
Сумматор - өлшеу құрылғысы.
d)
Сумматор - шығару құрылғысы.
16.
Сумматордың қызметі қандай?
a)
Сумматор сандарды қосу қызметін атқарады.
b)
Сумматор сандарды бөлу қызметін атқарады.
c)
Сумматор сандарды азайту қызметін атқарады.
d)
Сумматор сандарды көбейту қызметін атқарады.
17.
Бір қабатты және көп қабатты нейронды желілердің айырмашылығы неде?
a)
Бір қабатты нейронды желілерде тек кіріс қабаты бар.
b)
Көп қабатты нейронды желілерде тек шығыс қабаты бар.
c)
Бір қабатты нейронды желілерде тек кіріс және шығыс қабаттары бар, ал көп қабатты нейронды желілерде бірнеше жасырын қабаттар бар.
d)
Бір қабатты нейронды желілерде бірнеше жасырын қабаттар бар.
18.
нейронды желілерді қолданудың негізгі артықшылықтары қандай?
a)
Нейронды желілер тек кішкентай деректермен жұмыс істейді.
b)
Нейронды желілер тек қолмен үйренуді қажет етеді.
c)
Нейронды желілер тек қарапайым есептерді шешуге арналған.
d)
Нейронды желілердің негізгі артықшылықтары: тиімділік, үлгілерді тану, автоматты үйрену, және үлкен деректермен жұмыс.
19.
Нейронды желі шығатын ақпаратты қалай есептейді?
a)
Нейронды желі кіріс деректерін салмақтар мен активация функциялары арқылы өңдейді.
b)
Нейронды желі тек кіріс деректерін сақтайды.
c)
Нейронды желі тек кездейсоқ сандарды пайдаланады.
d)
Нейронды желі тек бір ғана қабаттан тұрады.
20.
Ақпарат келесі қабатқа қалай беріледі?
a)
Ақпарат тек визуалды түрде көрсетіледі.
b)
Деректер тек файлдар арқылы жіберіледі.
c)
Деректер пакеттері арқылы жіберіледі.
d)
Ақпарат тек мәтін түрінде беріледі.
Reset
