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