wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Викторина по Искусственному Интеллекту

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

Name
Class
Date
1.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

a)

Это система, которая выполняет задачи, требующие человеческого интеллекта.

b)

Это метод программирования, основанный на правилах.

c)

Это математическая модель, имитирующая нейроны.

d)

Это процесс автоматического обучения на данных.

2.

Какой метод является ключевым в машинном обучении (МЛ)?

a)

Программирование правил.

b)

Автоматическое обучение на данных.

c)

Разработка алгоритмов.

d)

Имитация биологических нейронов.

3.

Что такое нейронная сеть (НС)?

a)

Это система, выполняющая задачи, требующие человеческого интеллекта.

b)

Это математическая модель, созданная по образу работы биологических нейронов.

c)

Это метод программирования, основанный на правилах.

d)

Это процесс автоматического обучения на данных.

4.

Что определяет вес в искусственном нейроне?

a)

Важность сигнала.

b)

Количество входов.

c)

Результат активации.

d)

Сумма всех входов.

5.

Какую функцию выполняет сумматор в искусственном нейроне?

a)

Определяет важность сигнала.

b)

Выполняет взвешенную сумму всех входов.

c)

Передает сигнал дальше.

d)

Вводит нелинейность.

6.

Какую функцию выполняет входной слой (Input Layer) в нейронной сети?

a)

Выдаёт конечный результат.

b)

Принимает исходные данные.

c)

Извлекает сложные признаки.

d)

Изменяет веса сети.

7.

Что происходит на этапе прямого распространения (Forward Pass) в процессе обучения с учителем?

a)

Сеть изменяет каждый вес.

b)

Сеть сравнивает прогноз с правильным ответом.

c)

Сеть прогоняет обучающий пример через все слои.

d)

Сеть вычисляет величину ошибки.

8.

Какова основная цель процесса обучения с учителем?

a)

Найти значения весов для максимальной точности.

b)

Извлечь сложные признаки из данных.

c)

Выдать конечный результат.

d)

Изменить структуру сети.

9.

Что такое глубокое обучение (Deep Learning)?

a)

Процесс изменения весов сети.

b)

Нейронные сети с множеством скрытых слоев.

c)

Метод сравнения прогноза с правильным ответом.

d)

Алгоритм вычисления величины ошибки.

10.

Что происходит на этапе обратного распространения ошибки (Backpropagation)?

a)

Прогноз сравнивается с правильным ответом.

b)

Ошибка "возвращается" назад по сети.

c)

Сеть принимает исходные данные.

d)

Извлекаются сложные признаки.

11.

Что включает в себя компьютерное зрение?

a)

Диагностика по медицинским снимкам, распознавание лиц

b)

Машинный перевод, голосовые помощники

c)

Рекомендательные системы, финансовые рынки

d)

Генерация текста, прогнозирование

12.

Какие задачи решает обработка естественного языка (NLP)?

a)

Машинный перевод, голосовые помощники

b)

Диагностика по медицинским снимкам

c)

Рекомендательные системы

d)

Финансовые рынки

13.

Что является примером применения прогнозирования?

a)

Рекомендательные системы, финансовые рынки

b)

Диагностика по медицинским снимкам

c)

Машинный перевод

d)

Голосовые помощники

14.

Какой подход используется в проектировании ИИ через нейронные сети?

a)

Создание обучаемого алгоритма

b)

Программирование решения

c)

Ручное кодирование

d)

Использование фиксированных правил

15.

Что необходимо для формирования внутренней модели мира в ИИ?

a)

Правила обучения и огромное количество примеров

b)

Только программирование

c)

Только данные

d)

Только алгоритмы