wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ии жи

Total questions: 30

Worksheet time: 15mins

Name
Class
Date
1.

Жасанды интеллект (ЖИ) дегеніміз не?

a)

Адам интеллектісін имитациялай алатын бағдарламалық қамтамасыз ету

b)

Роботтарды басқару механизмі

c)

Адамнан жылдам жұмыс істейтін кез келген компьютерлік бағдарлама

d)

Адам араласуынсыз жұмыс істейтін алгоритм

e)

Тек қана қарапайым есептеулерді орындайтын бағдарлама

2.

Төмендегілердің қайсысы бақыланатын оқытуға жатады?

a)

Нейрондық желілерді жасауға арналған әдіс

b)

Деректерсіз оқытылатын әдіс

c)

Модельді үйрету үшін белгілері бар деректерді қолдану

d)

Жаңа деректер жасау үшін алгоритмдерді қолдану

e)

Белгіленбеген мысалдар негізінде оқыту

3.

Адам миындағы нейрондардың жұмысын имитациялайтын архитектура қалай аталады?

a)

Генетикалық алгоритмдер

b)

Математикалық модельдеу

c)

Тереңдетілген оқыту

d)

Нейрондық желілер

e)

Тікелей оқыту

4.

ЖИ-дің күнделікті өмірдегі қолданылуына қайсысы мысал бола алады?

a)

Іздеу жүйелерінде ақпарат іздеу

b)

Барлығы

c)

Веб-сайттарды бағдарламалау

d)

Антивирустық бағдарламаларды пайдалану

e)

Ауа райын болжау

5.

Төмендегілердің қайсысы ЖИ міндетіне жатады?

a)

«Жарықты қос» секілді командаларды орындау

b)

Арифметикалық амалдарды орындау

c)

Теңдеулерді шешу

d)

Көлікті қолмен басқару

e)

Қаржы нарықтарын болжау

6.

ЖИ өз қателіктерінен үйреніп, мінез-құлқын түзететін процесс қалай аталады?

a)

Қателерге негізделген оқыту

b)

Ретрансляция

c)

Қолдаумен оқыту (reinforcement learning)

d)

Бақыланбайтын оқыту

e)

Кері байланыс

7.

ЖИ-де классификация үшін қолданылатын алгоритм қайсысы?

a)

Сызықтық регрессия

b)

Градиенттік төмендеу алгоритмі

c)

Көпқабатты перцептрон алгоритмі

d)

Ең жақын көрші алгоритмі (K-nearest neighbors)

e)

K-орташа алгоритмі

8.

Қолдаумен оқытуға мысал не бола алады?

a)

Компьютермен шахмат ойнап, компьютердің қателерінен үйренуі

b)

Нейрондық желі арқылы суреттерді классификациялау

c)

Интернет-дүкен ұсыныстары

d)

Сөйлеуді тану моделін оқыту

e)

Картадан ең тиімді бағытты таңдау

9.

Төмендегілердің қайсысы мәтіндермен және тілдік модельдермен жұмыс істейтін ЖИ саласына жатады?

a)

Блокчейн

b)

Компьютерлік көру

c)

Генетикалық бағдарламалау

d)

Машиналық оқыту

e)

Табиғи тілді өңдеу (Natural Language Processing - NLP)

10.

Перцептрон дегеніміз не?

a)

Нейрондық желінің ең қарапайым моделі

b)

Суреттерді өңдеуге арналған алгоритм

c)

Кездейсоқ сандарды генерациялау әдісі

d)

Сызықтық теңдеулерді шешу әдісі

e)

Суреттерді тану құрылғысы

11.

Бұрынғы тәжірибеге сүйене отырып, оңтайлы шешімді іздейтін алгоритм қалай аталады?

a)

Монте-Карло әдісі

b)

Қайта іздеу алгоритмі

c)

Кездейсоқ сандарға негізделген алгоритм

d)

Генетикалық алгоритм

e)

Дейкстра алгоритмі

12.

Бақылаусыз оқыту (unsupervised learning) үшін қай әдіс қолданылады?

a)

Желілік алгоритмдер

b)

Кластерлеу (кластеризация)

c)

Классификация

d)

Регрессия

e)

Қолдаумен оқыту

13.

Жасанды интеллект моделі үздіксіз мәнді болжауы керек болатын тапсырма қалай аталады?

a)

Векторизация

b)

Қолдаумен оқыту

c)

Кластерлеу

d)

Классификация

e)

Регрессия

14.

Қай жағдайда бақыланатын оқыту әдісі қолданылады?

a)

Суреттегі қолмен жазылған сандарды тану

b)

Ауа райын болжау

c)

Мәтін тақырыбын анықтау

d)

Мәтіндегі эмоцияны талдау

e)

Белгісіз суреттерді классификациялау

15.

Қателерді талдау арқылы ЖИ алгоритмінің жұмысын жақсарту қабілетін қандай термин сипаттайды?

a)

Қолдаумен оқыту

b)

Бейімделу (Адаптация)

c)

Өзін-өзі үйрету (Self-learning)

d)

Ретрансляция

e)

Бақыланатын оқыту

16.

Нейрондық желі енді қажет емес ақпаратты "ұмыту" процесі қалай аталады?

a)

Декомпозиция

b)

Кері тарату (backpropagation)

c)

Регуляризация

d)

Dropout (дроп-аут)

e)

Өлшемділікті азайту

17.

Нейрондық желілердегі «кері тарату» (backpropagation) дегеніміз не?

a)

Жаңа деректер генерациялау әдісі

b)

Қателерді артқа есептеу және желі салмақтарын түзету процесі

c)

Кластерлеу алгоритмдерін жақсарту тәсілі

d)

Деректер өлшемін азайту процесі

e)

Нейрондық желі құрылымын сипаттау

18.

Компьютерлік көру көмегімен шешілетін тапсырмаға мысал қандай?

a)

Тауарларға деген сұранысты болжау

b)

Фотосуреттердегі беттерді тану

c)

Грамматикалық қателерді талдау

d)

Аудиофайлдарды өңдеу

e)

Музыка генерациясы

19.

Терең нейрондық желі құру үшін қолданылатын әдіс қайсысы?

a)

Кластерлеу

b)

Кері тарату (backpropagation)

c)

Қолдау векторлары әдісі (SVM)

d)

Ең жақын көрші алгоритмі

e)

Логистикалық регрессия

20.

Мәтін арқылы адамның тілдік қарым-қатынасын имитациялау үшін ЖИ қандай саланы қолданады?

a)

Когнитивті есептеу

b)

Генетикалық бағдарламалау

c)

Табиғи тілді өңдеу (Natural Language Processing)

d)

Машиналық оқыту

e)

Робототехника

21.

Қай нейрондық желі түрі мәтін немесе аудио сияқты тізбекті деректерді өңдеуге жақсы бейімделген?

a)

Рекуррентті нейрондық желі (RNN)

b)

Сверткіш нейрондық желі (CNN)

c)

Көпқабатты перцептрон

d)

Терең нейрондық желі

e)

Автокодер

22.

Қолдаумен оқытудың негізгі мақсаты қандай?

a)

Тестілеу үлгісіндегі қатені азайту

b)

Суреттердегі объектілерді тану

c)

Объектілерді деректер ішінде классификациялау

d)

Келешек деректерді болжау

e)

Агенттің ортада әрекет жасап, марапатты барынша көбейтуге үйрету

23.

Модельдің «переобучение» (overfitting) дегеніміз не?

a)

Өте көп дерекпен жаттықтыру салдарынан

b)

Модель жаттығу деректерін тым жақсы жаттап, жаңа деректерде нашар нәтиже көрсетуі

c)

Модель тым қарапайым болғаны

d)

Деректердің жетіспеушілігі

e)

Деректердегі қателерге негізделіп үйренуі

24.

Табиғи тілді өңдеу (NLP) саласына жататын ИИ қолдану түрі:

a)

Сөйлеуді тану

b)

Суреттерді классификациялау

c)

Ауа райын болжау

d)

Деректердегі аномалияларды табу

e)

Тауарларды таңдау бойынша ұсыныстар

25.

Қолдау векторлары әдісінің (SVM) мәні неде?

a)

Шуылдарды азайту үшін деректерді тегістеу

b)

Класстарды барынша ажырататын гипержазықтық салу

c)

Деректерді жаңа өлшемге көшіру

d)

Әртүрлі нәтижелердің ықтималдығын бағалау

e)

Деректер ішінен локалды минимумдарды табу

26.

ИИ модельдері үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеу үшін қандай әдісті қолданады?

a)

Тереңдетілген оқыту (Deep Learning)

b)

Логистикалық регрессия

c)

K-средних алгоритмі

d)

Ең жақын көрші әдісі

e)

Монте-Карло әдісі

27.

«Регуляризация» дегеніміз не?

a)

Модельдің дәлдігін арттыру процесі

b)

Модельдің артық күрделілігін азайтып, переобучениені болдырмау әдісі

c)

Нейрондық желідегі қабаттар санын көбейту

d)

Деректердің өлшемін азайту

e)

Гиперпараметрлерді баптау

28.

Автокодер (autoencoder) дегеніміз не?

a)

Кіріс деректерін қысу арқылы қайта құрастыруға үйретілетін желі

b)

Кездейсоқ деректер генерациялайтын алгоритм

c)

Жаңа суреттер жасау моделі

d)

Тізбекті деректерді өңдеу алгоритмі

e)

Суреттерді классификациялау тәсілі

29.

Қай машиналық оқыту түрі алдын ала берілген меткалар арқылы жаңа деректерге дұрыс метка болжауға тырысады?

a)

Бақылаусыз оқыту

b)

Қолдаумен оқыту

c)

Бақыланатын оқыту (supervised learning)

d)

Наблюдениеге негізделген оқыту

e)

Генетикалық оқыту

30.

Кластерлеу үшін қолданылатын алгоритмге мысал:

a)

Қолдау векторлары әдісі

b)

Наивті Байес классификаторы

c)

Нейрондық желілер

d)

Логистикалық регрессия

e)

K-средних

Similar Resources on Wayground

Жасанды Интеллект (ЖИ) Тесті: 8-бөлім (211-240 сұрақтар)

30 questions

Жасанды Интеллект (ЖИ) Тесті: 8-бөлім (211-240 сұрақтар)

quiz

Worksheet

•

University

АКТ РК1-3ЖАУАП

35 questions

АКТ РК1-3ЖАУАП

quiz

Worksheet

•

University

акт 80-110

30 questions

акт 80-110

quiz

Worksheet

•

University

икт №1

30 questions

икт №1

quiz

Worksheet

•

University

6 часть инфо

25 questions

6 часть инфо

quiz

Worksheet

•

University

151-175

25 questions

151-175

quiz

Worksheet

•

University

Content Section

25 questions

Content Section

quiz

Worksheet

•

University

SESSIA

30 questions

SESSIA

quiz

Worksheet

•

University