Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ТЕСТ

Total questions: 80

Worksheet time: 42mins

Name
Class
Date
1.

Что изучает искусственный интеллект в контексте данной темы?

a)

Иммитацию человека

и поведение человека

b)

Фонологию

c)

Сологию

d)

Ручное программирование

e)

Удаление фрагментов

2.

Какой язык чаще всего используют для разработки ИИ‑систем?

a)

HTML

b)

CSS

c)

SQL

d)

Python

e)

PHP

3.

Как называется обучение по размеченным данным?

a)

Обучение с учителем

b)

Ненаблюдаемое обучение

c)

Усиленное обучение

d)

Случайное обучение

e)

Генеративное кодирование

4.

Какой из примеров относится к применению искусственного интеллекта?

a)

Разпознавание речи

b)

Текстовый редактор

c)

Калькулятор

d)

Архиватор

e)

Файловый менеджер

5.

К какому направлению относится линейная регрессия?

a)

Машинное обучение

b)

Глубокое обучение

c)

Кластеризация

d)

Математическая статистика

e)

Генетические алгоритмы

6.

На чём в основе строится машинное обучение?

a)

Данные

b)

Нейронная память

c)

Изображения

d)

Случайные числа

e)

SVM

7.

Какой тип обучения не требует меток (разметки) данных?

a)

Обучение с учителем


b)

Наблюдаемое обучение

c)

Усиленное обучение

d)

Частично наблюдаемое обучение

e)

Сжатие

8.

Что такое нейронная сеть?

a)

Система взаимосвязанных узлов (нейронов)

b)

Набор случайных формул

c)

Таблица данных

d)

Инфографика

e)

Интернет

9.

Какой слой обычно используется в сверточных нейронных сетях (CNN)?

a)

Сверточный слой

b)

Регуляризационный слой

c)

Нормализационный слой

d)

Выходной слой

e)

Слой внимания

10.

Для чего применяется функция активации ReLU?

a)

Уменьшает нелинейные зависимости в модел

b)

вНОСИТЬ НЕ линейность в модель

c)

Создаёт шум

d)

Оптимизирует веса

e)

Создаёт нейроны

11.

Какова основная цель функции потерь (Loss Function)?

a)

Измерять разницу между прогнозом и правильным ответом

b)

Определять скорость обучения

c)

Добавлять регуляризацию

d)

Инициализировать веса

e)

Сохранять модель

12.

Какую задачу решает алгоритм K‑Means?

a)

Кластеризацию данных

b)

Регрессию

c)

Классификацию

d)

Сбор текста

e)

Распознавание лиц

13.

Какая библиотека в Python часто используется для нейронных сетей?

a)

TensorFlow

b)

PyTorch

c)

Matplotlib

d)

NumPy

e)

Pandas

14.

Что делает слой Dropout?

a)

Случайно отключает нейроны для предотвращения переобучения

b)

Добавляет шум

c)

Сбрасывает веса

d)

Увеличивает объём данных

e)

Создаёт новые слои

15.

Какой подход применяется в глубоком обучении согласно материалу?

a)

Использование многослойных нейронных сетей

b)

Простая кластеризация

c)

Линейная регрессия без скрытых слоёв

d)

Генетические алгоритмы

e)

Только статистические методы

16.

Какова основная роль функции активации в нейронной сети?

a)

Определяет выходное значение нейрона

b)

Создаёт новые нейроны

c)

Удаляет необучаемые данные

d)

Меняет архитектуру сети

17.

Для чего используется сигмоидная (Sigmoid) функция активации?

a)

Получать значения от 0 до 1

b)

Изменять скорость обучения

c)

Для регуляризации

d)

Для нормализации признаков

18.

Какие типы данных можно использовать для обучения моделей ИИ?

a)

Только числовые значения

b)

Тексты, изображения, аудио

c)

Только геометрические формы

d)

Только таблицы

19.

Какая из библиотек относится к машинному обучению?

a)

Scikit-learn

b)

BeautifulSoup

c)

CSS

d)

XML

20.

Для чего применяется One-Hot Encoding?

a)

Преобразование категориальных данных в двоичные векторы

b)

Нормализация данных

c)

Увеличение размерности изображений

d)

Объединение кластеров

21.

Что делает функция Softmax в задаче классификации?

a)

Преобразует выходы модели в вероятности классов

b)

Увеличивает объём данных

c)

Удаляет ошибки

d)

Оптимизирует градиент

22.

Что такое переобучение (Overfitting)?

a)

Слишком интенсивное запоминание обучающих данных

b)

Недостаток примеров

c)

Случайная инициализация

d)

Добавление шума

23.

Что помогает бороться с переобучением?

a)

Регуляризация

b)

Увеличение шума

c)

Увеличение глубины сети

d)

Сохранение весов

24.

Термин «инференс» (inference) означает:

a)

Применение обученной модели к новым данным

b)

Процесс обучения

c)

Обучение гиперпараметров

d)

Сохранение весов

25.

Какая функция используется для нормализации выходов модели при многоклассовой классификации?

a)

Softmax

b)

Sigmoid

c)

Tanh

d)

Linear

26.

Что означает термин «Big Data»?

a)

Очень большие объёмы данных, которые трудно обрабатывать стандартными методами

b)

Только текстовые данные в большом количестве

c)

Только изображения

d)

Только видео

27.

Какие языки программирования применяются в ИИ?

a)

Python

b)

HTML

c)

CSS

d)

XML

28.

Какую проблему решает функция регуляризации?

a)

Предотвращает переобучение

b)

Удаляет данные

c)

Повышает скорость обучения

d)

Создаёт признаки

29.

Что является основной идеей обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)?

a)

Агент учится действовать, используя вознаграждения

b)

Обучение по меткам (supervised learning)

c)

Обучение без учителя прогнозирует метки

d)

Применение PCA для снижения размерности

30.

Какую задачу преимущественно решает модель Claude?

a)

Обработка текста

b)

Распознавание лиц

c)

Синтез аудио

d)

Анализ изображений таблиц

31.

Какова основная способность модели OpenAI Sora согласно описанию?

a)

Генерация видео по текстовому описанию

b)

Распознавание речи

c)

Генерация кода

d)

Сжатие данных

32.

Для чего используется модель Whisper?

a)

Распознавание речи

b)

Перевод изображений

c)

Синтез видео

d)

Выбор объектов на фото

33.

Что означает Few-shot обучение?

a)

Обучение модели на малом количестве примеров

b)

Работа исключительно с метками

c)

Увеличение числа примеров через аугментацию

d)

Случайный запуск процедуры

34.

Что означает Transfer Learning (перенос обучения)?

a)

Использование знаний модели, обученной на одной задаче, для другой задачи

b)

Удаление старых данных

c)

Ускорение работы за счёт оптимизации

d)

Добавление регуляризации

35.

Когда уместно применять обучение с самоконтролем (Self-supervised Learning)?

a)

Когда данные используются как разметка

b)

Всегда, при любой задаче

c)

Только при генерации текстов

d)

Только при наличии меток

36.

Чему в первую очередь помогает Copilot в VS Code?

a)

Предлагать и генерировать код

b)

Удалять ненужные данные

c)

Устранять ошибки автоматически

d)

Писать художественный текст

37.

Какой принцип относится к этике ИИ?

a)

Открытость (прозрачность)

b)

Обязательный мониторинг пользователей

c)

Дискриминация допустима в некоторых случаях

d)

Игнорирование ответственности

38.

Какова цель алгоритма PCA (анализ главных компонент)?

a)

Снижение размерности данных путём выделения главных компонент

b)

Генерация видео по описанию

c)

Синтез речи

d)

Кластеризация без учителя

39.

Какая из задач относится к снижению измеримости данных?

a)

Увеличение числа признаков

b)

Классификация объектов

c)

Регрессия

d)

Сжатие изображений

e)

Снижение измеримости данных

40.

Для чего используется оптимизатор Adam?

a)

Для автоматической настройки скорости обучения

b)

Для проверки данных

c)

Для игнорирования момента градиента

d)

Для инференса

e)

Для удаления шума

41.

Какова роль механизма внимания (Attention) в нейронных сетях?

a)

Определяет важность отдельных элементов входных данных

b)

Добавляет шум

c)

Удаляет веса

d)

Делает слои одинаковыми

e)

Генерирует текст

42.

Что делает регуляризация в моделях?

a)

Уменьшает переобучение модели

b)

Увеличивает размер выборки

c)

Расширяет объём данных

d)

Удаляет все ошибки

e)

Добавляет новые признаки

43.

Какая компания разработала модель ChatGPT?

a)

OpenAI

b)

Google

c)

Meta

d)

Anthropic

e)

Amazon

44.

Как называется модель ИИ от Google, похожая на ChatGPT?

a)

Gemini

b)

Claude

c)

Sora

d)

LLaMA

e)

Grok

45.

Какой тип данных чаще всего используют для обучения моделей компьютерного зрения?

a)

Изображения

b)

Текст

c)

Аудио

d)

Таблицы

e)

Видео

46.

Что делает embedding в моделях обработки текста?

a)

Преобразует слова в векторное представление

b)

Удаляет стоп-слова

c)

Разбивает текст на предложения

d)

Меняет стиль речи

e)

Не извлекает данные

47.

Что означает термин переобучение (Overfitting)?

a)

Слишком сильная подгонка модели к обучающим данным

b)

Недостаточное обучение

c)

Увеличение числа параметров

d)

Нормализация данных

e)

Случайная инициализация

48.

Что делает слой Pooling в сверточных нейронных сетях?

a)

Уменьшает измеримость признаков

b)

Добавляет нелинейность

c)

Увеличивает число параметров

d)

Меняет веса

e)

Усиливает активацию

49.

Какой алгоритм часто применяют для классификации данных?

a)

K-means

b)

Линейная регрессия

c)

Логистическая регрессия

d)

Графический бустинг (выбор на изображении)

e)

Случайный лес

50.

Какова цель функции потерь (Loss Function)?

a)

Измерять ошибки модели

b)

Повышать точность напрямую

c)

Создавать новую модель

d)

Настраивать слои

e)

Выбирать архитектуру

51.

Для чего предназначена модель DALL·E?

a)

Генерация изображений на основе текстового описания

b)

Распознавание лиц

c)

Перевод текста

d)

Создание музыки

e)

Классификация

52.

Обучение с учителем предполгает

a)

Использование размеченных данных

b)

Неразмеченное обучение

c)

Случайный выбор меток

d)

Отсутствие меток

e)

Только отсутствие шума

53.

Зачем применяют Data Augmentation?

a)

Искусственно увеличивать обучающую выборку

b)

Сокращать число признаков

c)

Удалять шум

d)

Повышать размер параметров

e)

Сменять архитектуру

54.

Какая задача относится к регрессии, а не к классификации или сжатию?

a)

Предсказание непрерывной величины

b)

Отнесение к классам

c)

Сжатие изображения

d)

Увеличение числа признаков

e)

Декодирование текста

55.

Какой из вариантов НЕ является основным применением Attention в нейросетях?

a)

Определение важности элементов входа

b)

Добавление шума

c)

Фокусировка на релевантных частях

d)

Улучшение качества представления

e)

Повышение интерпретируемости

56.

Какое утверждение о регуляризации верно в контексте переобучения?

a)

Регуляризация снижает риск переобучения

b)

Регуляризация увеличивает объём данных

c)

Регуляризация всегда удаляет ошибки

d)

Регуляризация делает все слои одинаковыми

e)

Регуляризация необходима только для генерации текста

57.

Для чего добавляют слой Dropout в нейронной сети?

a)

Создавать новые признаки

b)

Нормализовать данные

c)

Удалять ошибочные данные

d)

Уменьшать переобучение путём случайного отключения нейронов

e)

Убирать шум

58.

Что делает слой Embedding в нейронной сети?

a)

Преобразует дискретные данные в непрерывные векторы

b)

Добавляет регуляризацию

c)

Удаляет веса

d)

Разделяет слои (выбор по изображению)

e)

Увеличивает размерность

59.

Какова основная цель метода PCA?

a)

Снизить размерность данных

b)

Увеличить число признаков

c)

Выполнить классификацию

d)

Удалить шум

e)

Нормализовать веса

60.

Как называется процесс адаптации предварительно обученной нейросети к конкретной задаче?

a)

Тонкая настройка (Fine-tuning)

b)

Регуляризация

c)

Dropout

d)

Пакетная нормализация

e)

Переобучение

61.

Что означает термин «Трансформер» в архитектуре нейронных сетей?

a)

Модель, основанная на механизме внимания (Attention)

b)

Метод кластеризации

c)

Тип сверточной сети

d)

Метод линейной регрессии

e)

Модель обучения с подкреплением

62.

Что такое нулевое обучение (zero-shot learning)?

a)

Решение новых задач без прямого обучения на них

b)

Обучение модели с нуля

c)

Работа без данных

d)

Использование геопризнаков

e)

Ручная настройка

63.

Какой элемент архитектуры GPT отвечает за понимание контекста в тексте?

a)

Механизм внимания (Attention)

b)

Энкодер/декодер

c)

Dropout

d)

Pooling-слой

e)

Свертка

64.

Что требует контролируемое обучение (Supervised Learning)?

a)

Использование размеченных данных

b)

Несмотря на наличие контроля

c)

Случайный выбор признаков

d)

Обучение без данных

e)

Шумные данные

65.

Что делает механизм Multi-Head Attention?

a)

Позволяет модели учитывать разные контекстные зависимости одновременно

b)

Увеличивает объем обучающей выборки

c)

Сокращает число параметров

d)

Обновляет веса признаков

e)

Удаляет недостаточные признаки

66.

Как работает few-shot learning?

a)

Использует очень малое число обучающих примеров

b)

Опирается на ранее обученные предсавтляние или модели трансфер лернинг

c)

Требует большого объема данных

d)

Не использует предварительное обучение

e)

Работает только с размеченными данными

67.

Какая функция активации чаще всего используется в скрытых слоях нейронных сетей?

a)

ReLU

b)

Softmax

c)

Tanh

d)

Sigmoid

e)

Leaky ReLU

68.

Как называется метод снижения переобучения путём случайного «отключения» нейронов во время обучения?

a)

Dropout

b)

Пакетная нормализация

c)

Переобучение

d)

Pooling

e)

Свертка

69.

Если классов больше двух, какая функция применяется для классификации выходов?

a)

Softmax

b)

Sigmoid

c)

ReLU

d)

Tanh

e)

Leaky ReLU

70.

Какой тип обучения применяется, когда нет заранее размеченных данных?

a)

Обучение без учителя

b)

Обучение с учителем

c)

Обучение с подкреплением

d)

Смешанное обучение

e)

Тестовое обучение

71.

Какой фреймворк в Python часто используют для разработки нейронных сетей?

a)

TensorFlow

b)

Matplotlib

c)

NumPy

d)

Pandas

e)

Pytorch

72.

Какая из следующих библиотек относится к экосистеме Python для машинного обучения и научных вычислений?

a)

PyTorch

b)

Ruby on Rails

c)

TensorFlow

d)

Laravel

73.

Какой из методов является примером усиленного обучения?

a)

AlphaGo

b)

K-means

c)

Autoencoder

d)

SVM

74.

Что такое генеративные модели?

a)

Модели, создающие новые данные, похожие на обучающие

b)

Модели только для классификации

c)

Модели для кластеризации

d)

Модели для фильтрации шума

75.

Что означает «нулевое обучение» (zero-shot training)?

a)

Выполнение задач без примеров обучения

b)

Обучение без данных

c)

Обучение с множеством меток

d)

Обучение по изображениям

76.

Какие платформы связаны с OpenAI?

a)

ChatGPT

b)

Gemini

c)

DAll e

d)

whisper

77.

Что такое токенизация в NLP?

a)

Разделение текста на слова или подслова

b)

Сжатие данных

c)

Объединение ключевых слов

d)

Оптимизация весов

78.

Какие технологии разрабатывает Google DeepMind?

a)

AlphaGo

b)

Copilot

c)

Sora

d)

Claude

79.

Какова функция Softmax в многоклассовой классификации?

a)

Преобразует выходы модели в вероятности по классам

b)

Обнуляет ошибки

c)

Выполняет свертку

d)

Добавляет шум

80.

Что позволяет механизм Self-Attention в трансформерах?

a)

Определять, какие слова влияют друг на друга

b)

Объединять контекст

c)

Восстанавливать веса

d)

Делить данные

Similar Resources on Wayground

Архитектура ПО часть 1

75 questions

Архитектура ПО часть 1

quiz

Worksheet

•

University

Медбикелік іс бойынша тест

80 questions

Медбикелік іс бойынша тест

quiz

Worksheet

•

University

Test STEM English IT

85 questions

Test STEM English IT

quiz

Worksheet

•

1st Grade - Professio...

Биология бойынша тест

79 questions

Биология бойынша тест

quiz

Worksheet

•

University