WorksheetsИИ 1-30
Total questions: 30
Worksheet time: 15mins
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Программное обеспечение, которое может имитировать человеческий интеллект
Механизм для управления роботами.
Любая форма компьютерной программы, которая выполняет задачи быстрее человека.
Алгоритм, который не требует вмешательства человека.
Программа, способная выполнять только простые вычисления.
Какой из следующих методов относится к обучению с учителем?
Использование обучающих данных с метками для обучения модели.
Обучение на основе примеров без меток.
Использование алгоритмов для создания новых данных.
Метод, который не требует данных для обучения.
Метод, который используется для создания нейронных сетей.
Как называется архитектура, которая имитирует работу нейронов в человеческом мозге?
Нейронные сети.
Глубокое обучение.
Математическое моделирование.
Прямое обучение.
Генетические алгоритмы.
Что из следующего является примером применения ИИ в повседневной жизни?
Все вышеперечисленные.
Прогнозирование погоды.
Использование антивирусных программ.
Программирование веб-сайтов.
Поиск информации в поисковых системах.
Какая из следующих задач является задачей ИИ?
Прогнозирование финансовых рынков.
Решение уравнений.
Ручное управление транспортным средством.
Выполнение арифметических операций.
Выполнение команд по типу "включить свет".
Как называется процесс, при котором ИИ изучает свои ошибки и корректирует поведение?
Обучение с подкреплением.
Ретрансляция.
Обучение на ошибках.
Обучение без учителя.
Обратная связь.
Какой из следующих алгоритмов используется для классификации в ИИ?
Алгоритм ближайших соседей.
Линейная регрессия.
Алгоритм градиентного спуска.
Алгоритм многослойного перцептрона.
Алгоритм К-средних.
Что из следующего является примером "обучения с подкреплением"?
Игра в шахматы с компьютером, который учится на своих ошибках.
Классификация изображений с помощью нейронных сетей.
Рекомендации в интернет-магазинах.
Обучение модели для распознавания речи.
Выбор наиболее оптимальной маршруты на карте.
Какой из этих терминов относится к области ИИ, работающей с текстами и языковыми моделями?
Обработка естественного языка.
Машинное обучение.
Генетическое программирование.
Компьютерное зрение.
Блокчейн.
Что такое "перцептрон"?
Простейшая модель нейронной сети.
Устройство для распознавания образов.
Алгоритм для обработки изображений.
Метод для генерации случайных чисел.
Способ решения линейных уравнений.
Как называется алгоритм, который используется для поиска оптимального решения, основываясь на предыдущем опыте?
Генетический алгоритм.
Алгоритм на основе случайных чисел.
Алгоритм поиска с возвратом.
Метод Монте-Карло.
Алгоритм Дейкстры.
Какой из этих методов используется для обучения без учителя?
Кластеризация.
Классификация.
Регрессия.
Обучение с подкреплением.
Сетевые алгоритмы.
Как называется задача, при которой модель ИИ должна предсказать непрерывное значение?
Регрессия.
Классификация.
Кластеризация.
Обучение с подкреплением.
Векторизация.
В каком из следующих случаев используется метод обучения с учителем?
Распознавание рукописных цифр на изображениях.
Прогнозирование погоды.
Классификация изображений без меток.
Анализ эмоций в текстах.
Определение тематики текста.
Какой термин описывает способность алгоритма ИИ улучшать свою работу со временем, анализируя ошибки?
Самообучение.
Адаптация.
Ретрансляция.
Обучение с подкреплением.
Обучение с учителем.
Как называется процесс, при котором нейронная сеть "забывает" информацию, которая больше не важна для задачи?
Дроп-аут.
Уменьшение размерности.
Регуляризация.
Обратное распространение.
Декомпозиция.
Что такое «обратное распространение» в нейронных сетях?
Процесс обратного расчета ошибок и корректировки весов в сети.
Метод для генерации новых данных.
Способ улучшения алгоритмов кластеризации.
Процесс уменьшения размерности данных.
Описание структуры нейронной сети.
Что из перечисленного является примером задачи, решаемой с использованием компьютерного зрения?
Распознавание лиц на фотографиях.
Прогнозирование спроса на товары.
Анализ текста на грамматические ошибки.
Обработка аудиофайлов.
Генерация музыки.
Какой из этих методов используется для построения глубокой нейронной сети?
Обратное распространение.
Метод опорных векторов.
Кластеризация.
Алгоритм ближайших соседей.
Логистическая регрессия.
Какой термин описывает использование ИИ для имитации человеческого общения через текст?
Обработка естественного языка.
Машинное обучение.
Робототехника.
Генетическое программирование.
Когнитивные вычисления.
Как называется тип нейронной сети, который лучше всего подходит для обработки последовательных данных, например, текста или аудио?
Рекуррентная нейронная сеть (RNN).
Свёрточная нейронная сеть (CNN).
Многослойный перцептрон.
Глубокая нейронная сеть.
Автокодировщик.
В чем заключается основная цель обучения с подкреплением?
Обучение агенту максимизировать награду, принимая действия в среде.
Прогнозирование будущих данных.
Классификация объектов в данных.
Распознавание объектов на изображениях.
Снижение ошибки на тестовой выборке.
Что такое "переподготовка" (overfitting) модели?
Когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, но плохо обобщает на новые данные.
Когда модель слишком простая и не может адекватно решать задачу.
Когда модель обучена на слишком большом количестве данных.
Когда модель не имеет достаточно данных для обучения.
Когда модель обучается с ошибками в данных.
Какое из следующих применений ИИ является примером обработки естественного языка (NLP)?
Распознавание речи.
Классификация изображений.
Прогнозирование погоды.
Обнаружение аномалий в данных.
Рекомендация товаров на основе предпочтений.
В чем заключается суть метода опорных векторов (SVM)?
Построение гиперплоскости, которая максимизирует разделение между классами.
Сглаживание данных для уменьшения шума.
Преобразование данных в новую размерность для упрощения их анализа.
Оценка вероятности различных исходов на основе данных.
Поиск локальных минимумов в данных.
Какой из следующих методов позволяет моделям ИИ справляться с большими объемами данных?
Глубокое обучение.
Логистическая регрессия.
Алгоритм K-средних.
Алгоритм ближайших соседей.
Метод Монте-Карло.
Что такое "регуляризация" в контексте ИИ?
Процесс уменьшения сложности модели, чтобы предотвратить переобучение.
Процесс улучшения точности модели.
Процесс увеличения числа слоев в нейронной сети.
Процесс настройки гиперпараметров модели.
Процесс уменьшения размера данных для обучения.
Что такое «автокодировщик» (autoencoder) в контексте нейронных сетей?
Сеть, которая обучается восстанавливать входные данные через компрессию.
Алгоритм, который генерирует случайные данные.
Модель, которая генерирует новые изображения.
Алгоритм для обработки последовательных данных.
Способ классификации изображений.
Какой из следующих типов машинного обучения используется для задач, когда есть метки и алгоритм должен предсказать правильные метки для новых данных?
Обучение с учителем.
Обучение без учителя.
Обучение с подкреплением.
Обучение на основе наблюдений.
Генетическое обучение.
Что из перечисленного является примером алгоритма для кластеризации?
K-средних.
Логистическая регрессия.
Метод опорных векторов.
Наивный байесовский классификатор.
Нейронные сети.
