Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Кодсыз AI платформалары мен құралдары бойынша тест

Total questions: 37

Worksheet time: 19mins

Name
Class
Date
1.

Кодсыз жасанды интеллект платформаларының басты мақсаты қандай?

a)

Код жазбай AI модельдерін құру

b)

Тек бағдарламашыларға арналған

c)

Компьютерді басқару

d)

Желідегі қателерді түзету

e)

Графикалық дизайн жасау

2.

AutoML қай қызметті атқарады?

a)

Ойын жасау

b)

Видео монтаж

c)

Модельдерді автоматты құру

d)

Музыка өңдеу

e)

Компьютер драйверін орнату

3.

Microsoft AI Builder не үшін қолданылады?

a)

Ойын әзірлеу

b)

Кодсыз AI модельдер құру

c)

3D модельдеу

d)

Музыка жазу

e)

Драйвер орнату

4.

Кодсыз платформаларда қандай интерфейс қолданылады?

a)

Визуалды интерфейс

b)

Командалық жол

c)

BIOS мәзірі

d)

Hex редактор

e)

Программистік IDE

5.

Кодсыз платформалар қайда жиі орналасады?

a)

Терминалда

b)

Флеш картрада

c)

BIOS-та

d)

Бұлтты сервистерде

e)

GPU ішінде

6.

Low-code дегеніміз не?

a)

BIOS-қа негізделген

b)

Тек кодсыз тәсіл

c)

Көп код талап ететін тәсіл

d)

Аз код қолданылатын тәсіл

e)

Серверсіз тәсіл

7.

AI Builder арқылы қандай модель жасауға болады?

a)

Объект тану

b)

Видео ойын

c)

Мультфильм

d)

Музыка

e)

Электр тізбектері

8.

Қандай деректер форматы AI модельдерін оқытуда жиі қолданылады?

a)

DLL

b)

EXE

c)

ISO

d)

APK

e)

CSV

9.

Lobe платформасында қандай модельдер оңай жасалады?

a)

Суреттерге негізделген модельдер

b)

Анимация

c)

Музыка

d)

Ойын графикасы

e)

BIOS конфигурациясы

10.

No-code платформаларының жұмысы үшін не қажет?

a)

Программалау білімі

b)

Деректер жинағы

c)

BIOS құлпы

d)

Желілік карта

e)

Процессор драйвері

11.

Кодсыз AI платформасының нәтижесі не болуы мүмкін?

a)

Жасалған AI моделі

b)

Видео файл

c)

Музыка

d)

BIOS конфигурациясы

e)

Антивирус

12.

No-code платформалары неге сүйенеді?

a)

Визуалды блоктарға

b)

Ассемблер тіліне

c)

Төмен деңгейлі кодқа

d)

Желілік командаларға

e)

Физикалық құрылғыларға

13.

Кодсыз платформалар қайда жиі орналасады?

a)

Бұлтты сервистерде

b)

Флеш картада

c)

BIOS-та

d)

Терминалда

e)

GPU ішінде

14.

Генеративті ЖИ академиялық мәтінде ең көп қателесетін жағдай?

a)

Тақырып тар болғанда

b)

Терминдер саны азайғанда

c)

Мәтін тым қысқа болғанда

d)

Контексті толық түсінбегенде

e)

Стиль біркелкі болмағанда

15.

Generative AI моделінің бір түрі:

a)

Android

b)

Excel

c)

Windows OS

d)

BIOS

e)

GPT

16.

Мәтін генерациялайтын ЖИ түрі қалай аталады?

a)

LLM

b)

GPU

c)

HTML

d)

DNS

e)

SQL

17.

Генеративті ЖИ суреттер жасау үшін қолданылатын құрал:

a)

DALL·E

b)

Excel

c)

Chrome

d)

Zoom

e)

PowerPoint

18.

Оқытуда қолданылатын ЖИ мысалы:

a)

Windows Media Player

b)

YouTube Premium

c)

Khan Academy

d)

Telegram

e)

Photomath

19.

Мәтін генерациялауда ЖИ не жасай алмайды?

a)

Толық ғылыми дәлдікті толық кепілдеу

b)

Эссені жоспармен жазу

c)

Мәтінді толығымен өңдеу

d)

Аударманы көптеген тілдерде жасау

e)

Қорытынды шығару

20.

Генеративті ИИ-дың қауіпті тұсы?

a)

Мәтінді баға жасауы

b)

Қысқаша ғана жауап беруі

c)

Терминдерді өзгертуі

d)

Шындық фактілерді бұрмалауы

e)

Тілі тым қарапайым болуы

21.

Генеративті ЖИ академиялық мәтінде қате жасауға ең бейім тұсы?

a)

Мағыналық сәйкестікті бұзу

b)

Стильдық тонды өзгерту

c)

Терминдік қатарды қысқарту

d)

Лексикалық реттілікті сақтау

e)

Мәтінді құрылымсыз беру

22.

Оқыту барысында ИИ нәтижесінің сапасы нені талап етеді?

a)

Мүмкіндігінше аз шектеу

b)

Нақты әрі бағытталған нұсқау

c)

Жалпы сипаттағы тапсырма

d)

Тек стильды белгі

e)

Еркін формалды мәтін

23.

AI-мен мәтін құрудағы маңызды талап:

a)

Тексеру және редакциялау

b)

AI нәтижесін өзгеріссіз қалдыру

c)

Файлды шифрлау алгоритмін ескеру

d)

BIOS-та ашу

e)

Құрылғыны тазалап отыр

24.

Академиялық мәтіннің негізі не?

a)

Суреттер мен графиктер

b)

Эмоциялық стиль

c)

Үндестіктің болуы

d)

Логикалық құрылым

e)

Тілдік элементтер

25.

AI қолдану білім алушылар үшін басты қандай дағдыны төмендетуі мүмкін?

a)

Сыни ойлау

b)

Мотивация

c)

Сөйлеу жылдамдығы

d)

Жазу қарқыны

e)

Лексикалық қоры

26.

“Detection” ұғымының негізгі мағынасы қандай?

a)

Контраст шегін реттеу

b)

Түс палитрасын құру

c)

Маска фигурасын бөлу

d)

Нысанды табу әрекеті

e)

Пиксель торын өшіру

27.

“Classification” ұғымы қандай процесті сипаттайды?

a)

Нысан санатын анықтау

b)

Контраст мәнін бағалау

c)

Маска шекарасын жасау

d)

Түс өзгерісін тексеру

e)

Пиксель жиынын бөлу

28.

“Фича” (feature) ұғымы компьютерлік көруде нені білдіреді?

a)

Пиксель ретін ауыстыру

b)

Контраст деңгейін өлшеу

c)

Маска қабатын салу

d)

Түс ауқымын реттеу

e)

Маңызды сипаттамалық элемент

29.

CNN-нің басты артықшылығы неде?

a)

Түс қанықтыру

b)

Белгі шығару

c)

Файл сығу

d)

Контраст реттеу

e)

Мәтін тану

30.

Сурет тану үшін алдын ала үйретілген модель мысалы:

a)

ResNet

b)

MySQL

c)

TensorBoard

d)

BIOS

e)

HTML

31.

Сурет тануда ең жиі қолданылатын әдіс қандай?

a)

Конволюциялық нейрондық желілер

b)

Марков тізбектері

c)

Хеш-кестелер

d)

SQL сұраныстары

e)

DNS хаттамасы

32.

Деректерді нормализациялау не береді?

a)

Желі жылдамдығы

b)

Түс арту

c)

DPI көтерілу

d)

Стабильдік

e)

Камера айқындығы

33.

Жылдам жұмыс қажет етілетін ортада нысандарды нақты уақыт режимінде тануға ең қолайлы архитектура қайсы?

a)

Біркезеңді модель

b)

Екікезеңді жүйе

c)

Терең сегментация

d)

Кең арналы желі

e)

Баяу классификатор

34.

Пиксель деңгейінде нысан шекараларын жоғары дәлдікпен белгілеу қажет болатын жағдайда қай әдіс тиімді саналады?

a)

Негізгі белгілер іріктеуі

b)

Қораптық локализация тәсілі

c)

Жай классификациялық модель

d)

Толық маскалық сегментация

e)

Фондық аймақ талдауы

35.

Нақты уақытта бейне өңдеу жылдамдығының төмендеуіне тікелей әсер ететін негізгі компонент қандай?

a)

Кадрдың есеп жүктемесі

b)

Маска қабаты көлемі

c)

Контраст мәнінің ауысуы

d)

Түс кеңістігі ауысуы

e)

Пиксель массив өлшемі

36.

Сөйлемдегі субъект-объект қатынасын анықтайтын қабат?

a)

Синтаксикалық және семантикалық анализатор

b)

Сөйлемдік құрылымды болжайтын модуль

c)

Грамматикалық тәуелділікті анықтау қабаты

d)

Лексикалық семантиканы талдау қабаты

e)

Сөйлем мүшелерін байланыстырушы компонент

37.

Генеративті модельдер қате жасауының басты себебі не?

a)

Контекст ақпаратын толық қолданбау

b)

Тренинг деректерінің теңгерімсіздігі

c)

Пайдаланушы сұрауын дұрыс интерпретацияламау

d)

Параметрлерді төмен дәлдікпен баптау

e)

Шектеулі семантикалық репрезентация қолдану

Similar Resources on Wayground

Asesment Sumatif 1 Informatika

37 questions

Asesment Sumatif 1 Informatika

quiz

Worksheet

•

12th Grade - University

IT Webxam Practice Test #2

40 questions

IT Webxam Practice Test #2

quiz

Worksheet

•

12th Grade

Pendalaman Materi AI - INF19

35 questions

Pendalaman Materi AI - INF19

quiz

Worksheet

•

9th Grade - University

PTS Kelas 12

40 questions

PTS Kelas 12

quiz

Worksheet

•

12th Grade - University

8- класс

38 questions

8- класс

quiz

Worksheet

•

8th Grade - University

TUGAS CAPCUT

40 questions

TUGAS CAPCUT

quiz

Worksheet

•

12th Grade

Artificial Intelligence Worksheet - SMK AL-HUDA KEDIRI

41 questions

Artificial Intelligence Worksheet - SMK AL-HUDA KEDIRI

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

Quiz Teknologi dan Informasi

42 questions

Quiz Teknologi dan Informasi

quiz

Worksheet

•

12th Grade - University