wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ИКТ ВСК 2

Total questions: 97

Worksheet time: 49mins

Name
Class
Date
1.

Какое определение наиболее точно описывает искусственный интеллект в контексте современной компьютерной науки?

a)

Способность компьютера выполнять математические расчеты со скоростью выше человеческой

b)

Способность компьютерной системы выполнять задачи, требующие интеллектуального поведения, и обучаться на основе опыта

c)

Использование электричества для управления механическими устройствами

d)

Создание копий человеческого мозга из электронных компонентов

e)

Программирование компьютеров на языке, понятном человеку

2.

В каком году был впервые введён термин 'Artificial Intelligence' (Искусственный интеллект)?

a)

1925 году

b)

1956 году на конференции в Дартмуте

c)

1974 году

d)

2011 году

e)

1999 году

3.

Что такое слабый искусственный интеллект (Narrow AI)?

a)

ИИ с ограниченной вычислительной мощностью

b)

ИИ, специализированный на выполнении конкретной узкой задачи в определённой области

c)

ИИ, неспособный к обучению

d)

ИИ, работающий только с текстовыми данными

e)

ИИ, требующий постоянного контроля человека

4.

Что понимается под общим искусственным интеллектом (AGI)?

a)

Интеллект, применяемый ко всем типам данных без разбора

b)

Гипотетическая система ИИ, способная адекватно воспринимать, интерпретировать и реагировать на любую новую информацию как человек

c)

ИИ, используемый во всех странах одновременно

d)

ИИ, обучаемый на всех доступных в интернете данных

e)

Система, объединяющая все известные алгоритмы машинного обучения

5.

Какой из примеров не является практическим применением ИИ в повседневной жизни?

a)

Рекомендательные системы в потоковых сервисах (Netflix, Spotify)

b)

Распознавание лица при разблокировке смартфона

c)

Механическое вмешательство ботов в процессе ручного монтажа

d)

Виртуальные помощники (Siri, Alexa, Google Assistant)

e)

Автоматическая фильтрация спама в электронной почте

6.

К какому типу применения ИИ относится рекомендация фильмов на основе истории просмотров пользователя?

a)

Компьютерное зрение

b)

Обработка естественного языка

c)

Системы рекомендаций и машинное обучение

d)

Синтез речи

e)

Робототехника

7.

Что является основным принципом этичного применения искусственного интеллекта согласно концепции ответственного ИИ?

a)

Максимизация прибыльности системы ИИ

b)

Минимизация затрат на разработку и развёртывание

c)

Обеспечение транспарентности, справедливости и соответствия правовым нормам в процессе работы системы

d)

Скорость обработки данных выше всего

e)

Полная автоматизация всех человеческих функций

8.

Принцип прозрачности (transparency) в контексте этики ИИ означает:

a)

открытость и понятность работы ИИ для пользователей и разработчиков

b)

полную автономность ИИ без вмешательства человека

c)

обеспечение максимальной скорости работы ИИ

d)

использование только открытого программного обеспечения

9.

Что такое объяснимость алгоритмов (explainability) в области ИИ?

a)

Способность системы работать быстрее, чем конкурирующие системы

b)

Способность системы ИИ предоставить понятное и логичное объяснение своих решений человеку

c)

Способность алгоритма работать без электричества

d)

Способность системы переводить текст на разные языки

e)

Способность системы работать в автономном режиме

10.

Какой из перечисленных факторов представляет наибольший риск для конфиденциальности при использовании систем ИИ?

a)

Медленная обработка данных

b)

Высокая стоимость облачных сервисов

c)

Необходимость хранение и обработка больших объёмов личных данных без надлежащего шифрования

d)

Интерфейс пользователя

e)

Невозможность системы работать с видео

11.

Что означает термин 'дифференциальная приватность' (differential privacy) в контексте защиты данных?

a)

Разделение данных на разные папки на жёстком диске

b)

Использование разных паролей для разных аккаунтов

c)

Техника, обеспечивающая защиту индивидуальных данных путём добавления математического шума при анализе массивов данных

d)

Ограничение доступа только администраторам системы

e)

Хранение копий данных в разных странах

12.

Какая проблема возникает при использовании смещённых (bias) данных для обучения системы ИИ?

a)

Система работает слишком медленно

b)

Увеличиваются затраты на электроэнергию

c)

Система воспроизводит и усиливает предубеждения, присутствующие в тренировочных данных, что приводит к дискриминационным решениям

d)

Система перестаёт работать совсем

e)

Появляются проблемы с подключением к интернету

13.

Что такое deepfake в контексте рисков применения ИИ?

a)

Чрезвычайно глубокое погружение в обучение с учителем

b)

Синтетический медиаконтент (видео, аудио или изображения), созданный с использованием техник глубокого обучения для фальсификации внешности или голоса реальных людей

c)

Глубокий анализ поддельных документов

d)

Система обнаружения лжи с помощью нейросетей

e)

Процесс удаления поддельной информации из базы данных

14.

Какие потенциальные негативные последствия может иметь развертывание предвзятых систем ИИ в системе уголовного правосудия?

a)

Только увеличение скорости обработки дел

b)

Непропорциональное наказание определённых групп населения на основе исторических дискриминационных паттернов в данных

c)

Снижение стоимости судебных разбирательств

d)

Новое устранение коррупции в судебной системе

e)

Увеличение количества оправдательных приговоров

15.

Что такое машинное обучение (Machine Learning)?

a)

Процесс ручного создания всех компьютерных программ человеком

b)

Множество ИИ, позволяющее системам обучаться и улучшаться на основе опыта без явного программирования для каждой задачи

c)

Обучение компьютеров базовым навыкам использования интернета

d)

Методология преподавания информатики в школах

e)

Процесс совокупления данных из разных источников

16.

Какие основные подходы используются в машинном обучении?

a)

Только статистический анализ и регрессия

b)

Только визуальное распознавание образов

c)

Обучение с учителем (supervised), обучение без учителя (unsupervised) и обучение с подкреплением (reinforcement learning)

d)

Только генетические алгоритмы

e)

Только экспертные системы на основе правил

17.

Что означает 'обучение с учителем' (supervised learning) в контексте машинного обучения?

a)

Обучение, в котором человек физически находится в одной комнате с компьютером

b)

Обучение модели на размеченных данных, где правильные ответы уже известны, для предсказания меток новых данных

c)

Обучение, которое проводится только в учебных учреждениях

d)

Использование только текстовых данных для обучения

18.

Какой тип задач решается с помощью обучения без учителя (unsupervised learning)?

a)

Только предсказание чисел

b)

Обнаружение скрытых структур и паттернов в немаркированных данных, таких как кластеризация и снижение размерности

c)

Только классификация изображений

d)

Только прогнозирование погоды

e)

Только распознавание речи

19.

Что представляет собой обучение с подкреплением (reinforcement learning)?

a)

Обучение, при котором модель получает награды или штрафы за свои действия и учится максимизировать общую награду

b)

Обучение, которое проводится несколько раз для усиления знаний

c)

Использование штрафов для недопущения ошибок

d)

Обучение только биологических организмов

e)

Процесс повторения одного и того же действия многократно

20.

Что такое глубокое обучение (Deep Learning)?

a)

Процесс обучения студентов до глубокого понимания предмета

b)

Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоёв (layers) для моделирования сложных паттернов

c)

Обучение, которое продолжается в течение длительного времени

d)

Использование только очень больших наборов данных

e)

Метод, используемый только для работы с видеоматериалом

21.

Что такое нейронная сеть в контексте искусственного интеллекта?

a)

Физическая сеть нервных волокон в мозге человека

b)

Вычислительная модель, вдохновлённая биологическими нейронами, состоящая из взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных в слои

c)

Сеть компьютеров, соединённых через интернет

d)

Система кабелей, передающих электричество

e)

Сеть клиентов, использующих веб-сервис

22.

Что означает термин 'признак' (feature) в контексте машинного обучения?

a)

Расписание работы системы

b)

Стоимость использования алгоритма

c)

Характеристика или измеряемый параметр, используемый для описания объекта или явления

d)

Название используемой модели

e)

Количество обучающих примеров

23.

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

a)

Обучение модели слишком долгое время, что приводит к неверным результатам

b)

Ситуация, когда модель настолько хорошо запоминает тренировочные данные, что плохо работает на новых, непредвиденных данных

c)

Процесс обучения модели на данных из разных источников

d)

Использование слишком большого количества признаков

e)

Неправильная установка параметров системы

24.

Что такое компьютерное зрение (Computer Vision)?

a)

Способность человека видеть компьютер

b)

Раздел ИИ и машинного обучения, позволяющий компьютерам интерпретировать и анализировать визуальную информацию из изображений и видео

c)

Использование телекамер для наблюдения

d)

Подключение изображений на компьютерный монитор

e)

Технология для создания 3D-моделей зданий

25.

Какие основные задачи решает компьютерное зрение?

a)

Только управление яркостью экрана

b)

Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация, распознавание лиц и отслеживание движения

c)

Только печать изображений на бумаге

d)

Только редактирование фотографий вручную

e)

Только передача видеосигналов по сети

26.

Что означает 'классификация изображений' (image classification) в компьютерном зрении?

a)

Организация фотографий в папках на компьютере

b)

Задача определения, к какому классу (категории) принадлежит переданное на вход изображение

c)

Определение возраста и пола человека на фотографии

d)

Изменение размера файла изображения

e)

Преобразование цветного изображения в чёрно-белое

27.

Что из перечисленного относится к задаче детектирования объектов на изображении?

a)

Подсчёт количества пикселей в изображении

b)

Процесс идентификации и определения местоположения (обычно с помощью ограничивающего прямоугольника) объектов интереса в изображении или видео

c)

Удаление нежелательных объектов из изображения

d)

Создание 2D-рисунков из 3D-моделей

e)

Только распознавание лиц человека

28.

Что такое обработка естественного языка (NLP - Natural Language Processing)?

a)

Процесс произнесения слов вслух

b)

Раздел ИИ, занимающийся обработкой, анализом и пониманием текста и речи на естественных языках

c)

Обучение людей иностранным языкам с помощью компьютера

d)

Перевод текстов с одного языка на другой только вручную

e)

Хранение большого количества текстов в компьютере

29.

Какие основные задачи решает обработка естественного языка (NLP)?

a)

Только удаление опечаток

b)

Анализ тональности текста, машинный перевод, экстракция информации, вопросо-ответные системы и генерация текста

c)

Только проверка орфографии

d)

Только проверка орфографии

e)

Только сжатие текстовых файлов

30.

Что означает 'анализ тональности' (sentiment analysis) в контексте NLP?

a)

Анализ звука голоса человека

b)

Определение эмоционального окраса или мнения, выраженного в текстовых данных (положительное, отрицательное или нейтральное)

c)

Изменение громкости звука

d)

Проверка правильности грамматики

e)

Подсчёт количества слов в тексте

31.

Что такое экстракция информации (information extraction) в NLP?

a)

Удаление конфиденциальной информации из текста

b)

Процесс автоматического извлечения структурированной информации из неструктурированного или полуструктурированного текста

c)

Сжатие текстового документа

d)

Перевод текста на другой язык

e)

Создание краткого пересказа документа

32.

Что такое машинный перевод (machine translation) в контексте NLP?

a)

Перевод текстов опытным переводчиком с большой точностью

b)

Процесс автоматического перевода текста или речи из одного естественного языка в другой с использованием алгоритмов ИИ

c)

Использование словаря для перевода слов

d)

Обучение людей переводу с помощью компьютера

e)

Хранение текстов на разных языках

33.

Что представляет собой генеративный искусственный интеллект (Generative AI)?

a)

ИИ, способный генерировать электричество

b)

Тип ИИ, способный создавать новый контент (текст, изображения, видео, музыку, код), основанный на обучении на существующих данных

c)

ИИ, который может управлять промышленными роботами

d)

ИИ, предназначенный только для обслуживания компьютеров

e)

Система для хранения больших объёмов информации

34.

На каком принципе основана работа генеративных моделей?

a)

На простом копировании существующих данных

b)

На обучении распределению вероятностей входных данных для создания новых образцов, подобных тренировочным данным

c)

На использовании только уникальных данных

d)

На запрограммированных правилах без обучения

e)

На случайной генерации без использования данных

35.

Что такое трансформер (Transformer) в контексте нейронных сетей?

a)

Устройство для преобразования электрического тока

b)

Архитектура нейронной сети, использующая механизм внимания для обработки последовательностей данных, лежащая в основе современных языковых моделей

c)

Программа для изменения формата файлов

d)

Робот, способный менять свою форму

e)

Приложение для перевода текстов

36.

Что такое GPT (Generative Pre-trained Transformer)?

a)

Тип жёсткого диска компьютера

b)

Предварительно обученная трансформерная модель, способная генерировать текст на основе входного запроса

c)

Операционная система для компьютеров

d)

Протокол безопасности в интернете

e)

Приложение для управления файлами

37.

Какой генеративной модели принадлежит ChatGPT?

a)

Компании Google

b)

Компании OpenAI

c)

Компании Meta

d)

Компании Microsoft

e)

Компании Amazon

38.

Что такое Claude в контексте генеративного ИИ?

a)

Это имя человека, работающего в Google

b)

Языковая модель, разработанная компанией Anthropic для обработки и генерации текста

c)

Операционная система от Apple

d)

Приложение для видеоконференций

e)

Сервис облачного хранилища

39.

Что такое DALL·E в контексте генеративного ИИ?

a)

Текстовый процессор компании Adobe

b)

Генеративная модель от OpenAI, способная создавать изображения на основе текстовых описаний

c)

Приложение для редактирования фотографий

d)

Система управления базами данных

e)

Приложение для создания видео

40.

Что такое Midjourney в контексте генеративного ИИ?

a)

Путешествие в середине дня

b)

Генеративная модель, специализирующаяся на создании высококачественных изображений на основе текстовых подсказок

c)

Приложение для планирования маршрутов

d)

Сервис доставки еды

e)

Приложение для изучения языков

41.

Что такое Runway ML в контексте генеративного ИИ?

a)

Взлётная полоса для самолётов

b)

Платформа для создания и редактирования видео с использованием генеративных моделей ИИ

c)

Приложение для обучения моделей машинного обучения

d)

Студия звукозаписи

e)

Сервис для трансляции видео в прямом эфире

42.

Что представляет собой Gemini в контексте генеративного ИИ?

a)

Астрологический знак зодиака

b)

Многомодальная генеративная модель от Google, способная работать с текстом, изображениями и видео

c)

Приложение для календаря

d)

Мобильный браузер

e)

Приложение для видеомонтажа

43.

Какие основные области применения имеет генеративный ИИ?

a)

Только создание текстов

b)

Генерация текста, изображений, видео, музыки, кода и другого креативного контента в различных профессиональных и творческих областях

c)

Только управление промышленными процессами

d)

Только классификация данных

e)

Только распознавание голоса

44.

Что такое промт-инжиниринг (Prompt Engineering)?

a)

Создание инженерных проектов

b)

Процесс формулирования и оптимизации входных текстовых запросов для получения от генеративных моделей наиболее релевантных и качественных результатов

c)

Разработка приложений для смартфонов

d)

Проектирование баз данных

e)

Организация компьютерных сетей

45.

Что такое контекст инжиниринг (Context Engineering) при работе с генеративными моделями?

a)

Создание сложных математических формул

b)

Процесс предоставления моделям необходимого фонового контекста и информации для генерации более точных и релевантных результатов

c)

Разработка систем управления

d)

Проектирование архитектуры здания

e)

Настройка параметров операционной системы

46.

Какие основные стратегии используются в промт-инжиниринге для улучшения результатов?

a)

Только использование длинных запросов

b)

Точное определение задачи, использование примеров (few-shot learning), ясное указание требуемого формата, разбор задачи на шаги

c)

Только краткие запросы из одного слова

d)

Только использование вопросительных предложений

47.

Что означает техника 'few-shot learning' в контексте промт-инжиниринга?

a)

Обучение на небольшом количестве данных

b)

Предоставление модели нескольких примеров желаемого ввода-вывода для улучшения понимания задачи

c)

Использование только нескольких библиотек в программировании

d)

Снижение мощности вычислителя

e)

Уменьшение размера базы данных

48.

Что представляет собой перплексия (perplexity) в контексте обработки информации генеративными моделями?

a)

Состояние замешательства человека

b)

Метрика оценки качества языковой модели, характеризующая её способность предсказывать следующий текст

c)

Сложный алгоритм шифрования

d)

Система с запутанной архитектурой

e)

Процесс поиска информации в интернете

49.

Что такое температура (temperature) в параметрах генеративных моделей?

a)

Физическая температура процессора

b)

Параметр, контролирующий уровень случайности и творчества в генерируемом тексте (высокая температура - более творческие результаты, низкая - более предсказуемые)

c)

Время работы системы

d)

Уровень шума в данных

e)

Мера сложности алгоритма

50.

Что означает 'hallucination' (галлюцинация) в контексте работы генеративных моделей?

a)

Визуальные иллюзии, вызванные попаданием света в глаз

b)

Ситуация, когда генеративная модель генерирует правдоподобно звучащую, но неточную или полностью вымышленную информацию

c)

Ошибка в программном коде

d)

Проблема с подключением к интернету

e)

Неправильная работа монитора

51.

Что представляет собой Bing Copilot в контексте AI-ассистентов?

a)

Программа для управления дронами

b)

Интегрированный в поисковую систему Bing ИИ-ассистент, использующий технологию OpenAI для поиска и анализа информации

c)

Приложение для управления проектами

d)

Игра на компьютере

e)

Приложение для хранения файлов

52.

Какие основные функции выполняют интеллектуальные поисковые системы, основанные на ИИ?

a)

Только сортировка веб-страниц по релевантности

b)

Поиск информации в интернете, обобщение результатов, ответы на вопросы и предоставление контекстуального понимания запроса пользователя

c)

Только правильное написание слов

d)

Только блокирование нежелательного контента

e)

Только увеличение скорости подключения

53.

Что такое AI-сервис для анализа данных?

a)

Обычный калькулятор

b)

Программное обеспечение, использующее алгоритмы ИИ для обработки, визуализации и извлечения инсайтов из больших объёмов структурированных и неструктурированных данных

c)

Приложение для просмотра изображений

d)

Текстовый редактор

e)

Система управления библиотеками

54.

Какие инструменты ИИ используются для анализа данных?

a)

Только электронные таблицы

b)

Машинное обучение для классификации, кластеризации, прогнозирования и выявления аномалий; компьютерное зрение для анализа изображений; NLP для текстового анализа

c)

Только графический редактор

d)

Только текстовый поиск

e)

Только проверка орфографии

55.

Что представляют собой AI-сервисы для автоматизации графического дизайна?

a)

Только шаблоны для открыток

b)

Инструменты для автоматического создания, редактирования и оптимизации графических дизайнов с использованием генеративного ИИ

c)

Только готовые логотипы

d)

Только инструменты рисования

e)

Только библиотеки шрифтов

56.

Какие функции выполняют AI-сервисы для создания презентаций?

a)

Только встраивание видеозаписей

b)

Автоматическое создание слайдов, генерация текстового контента, выбор дизайна и макета на основе данных и требований пользователя

c)

Только изменение размера шрифта

d)

Только добавление анимации

e)

Только проверка грамматики

57.

Что означает 'no-code' подход при разработке AI-проектов?

a)

Разработка без программирования, которая вообще невозможна

b)

Подход к разработке ИИ-приложений, при котором используются визуальные интерфейсы и готовые блоки без необходимости писать код вручную

c)

Использование только текстового редактора

d)

Создание приложения только на основе правил

e)

Разработка только для компьютеров без мобильной версии

58.

Что представляет собой Teachable Machine?

a)

Устройство для обучения людей машинописи

b)

No-code платформа от Google, позволяющая создавать модели машинного обучения для классификации изображений, звука и движений без программирования

c)

Приложение для преподавания компьютерной грамотности

d)

Система управления школой

e)

Приложение для видеозанятий

59.

Что такое Cursor в контексте no-code AI-инструментов?

a)

Стрелка, указывающая на экране компьютера

b)

IDE (интегрированная среда разработки), расширяющая возможности AI для ускорения разработки кода с использованием языковых моделей

c)

Приложение для управления курсами онлайн-обучения

d)

Система для отслеживания движений мыши

e)

Инструменты для графического редактирования

60.

Что представляет собой Lovable (бывший Lovable.dev)?

a)

Приложение для знакомств

b)

No-code платформа для создания веб-приложений с использованием ИИ для генерации кода на основе описания функциональности

c)

Социальная сеть

d)

Приложение для ведения дневника

e)

Сервис доставки цветов

61.

Что такое Lobe в контексте no-code платформ для ИИ?

a)

Часть уха человека

b)

No-code платформа для создания моделей машинного обучения с использованием интерфейса drag-and-drop и импорта данных

c)

Приложение для видеоредактирования

d)

Сервис облачного хранилища

e)

Система управления базами данных

62.

Что представляет собой Peltarion в контексте no-code инструментов для ИИ?

a)

Древнегреческий философ

b)

Облачная платформа для разработки, тренировки и развёртывания моделей глубокого обучения без необходимости писать код

c)

Остров в Греции

d)

Название спортивной команды

e)

Приложение для ведения финансов

63.

Что является первым этапом при постановке задачи для AI-проекта?

a)

Сразу приступить к кодированию

b)

Ясное определение проблемы, которую необходимо решить, и понимание целей и ожидаемых результатов проекта

c)

Приобретение максимально мощного оборудования

d)

Использование самой сложной модели ИИ

e)

Сбор как можно больше данных без их анализа

64.

Какие элементы включает формирование целей AI-проекта?

a)

Только определение бюджета

b)

Специфические, измеримые, достижимые, релевантные и ограниченные по времени (SMART) цели; определение ключевых показателей эффективности (KPI) и метрик успеха

c)

Только выбор названия проекта

d)

Только определение команды разработчиков

e)

Только описание требуемого оборудования

65.

Что такое прототип в контексте разработки AI-проекта?

a)

Окончательная версия приложения

b)

Первоначальная рабочая модель или демонстрация, созданная для проверки концепции и получения обратной связи перед полномасштабной разработкой

c)

Документация к проекту

d)

Набор тестовых данных

e)

Бизнес-план проекта

66.

Какие основные шаги включает разработка прототипа AI-проекта?

a)

Только написание документации

b)

Выбор платформы, подготовка данных, построение базовой модели, интеграция с интерфейсом пользователя и тестирование функциональности

c)

Только выбор цвета интерфейса

d)

Только написание маркетингового плана

e)

Только покупка необходимого оборудования

67.

Что означает оптимизация логики работы AI-модели?

a)

Изменение дизайна пользовательского интерфейса

b)

Процесс улучшения производительности модели путём настройки параметров, выбора лучшего алгоритма, улучшения качества данных и снижения ошибок предсказания

c)

Просто добавить больше вычислительной мощности

d)

Перемещать переменные местами в коде

e)

Переместить данные на другой сервер

68.

Какие методы используются для улучшения качества результатов AI-модели?

a)

Только случайное изменение параметров

b)

Расширение и улучшение данных, выбор оптимальной архитектуры модели, регулировка гиперпараметров и использование методов ансамбля

c)

Только увеличение размера модели

d)

Только использование новейшего оборудования

e)

Только изменение формата входных данных

69.

Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения?

a)

Данные, которые используются для обучения модели

b)

Параметры, устанавливаемые перед обучением модели и контролирующие поведение алгоритма обучения (например, скорость обучения, количество эпох)

c)

Характеристики входных данных

d)

Результаты предсказания модели

e)

Функции активации нейронной сети

70.

Настройка интеграций в контексте доработки AI-проекта означает:

a)

обеспечение взаимодействия AI-системы с другими сервисами и платформами

b)

создание пользовательского интерфейса для AI-проекта

c)

разработка новых алгоритмов машинного обучения

d)

оптимизация аппаратного обеспечения для AI-проекта

71.

Какие примеры интеграций могут быть полезны для AI-проекта?

a)

Только интеграция с электронной почтой

b)

Интеграция с CRM-системами, API платёжных сервисов, облачными хранилищами, мессенджерами и другими приложениями в зависимости от целей проекта

c)

Только интеграция с социальными сетями

d)

Только интеграция с видеосервисами

e)

Только интеграция с календарями

72.

Что такое тестирование AI-модели?

a)

Просто запуск модели один раз

b)

Процесс проверки корректности работы модели на разнообразных наборах данных, включая граничные случаи и различные сценарии использования

c)

Только проверка скорости работы

d)

Только визуальное отображение результатов

e)

Только документирование процесса

73.

Какие типы тестирования используются для AI-проектов?

a)

Только модульное тестирование

b)

Функциональное тестирование, тестирование производительности, тестирование безопасности, A/B тестирование и пользовательское тестирование

c)

Только регрессионное тестирование

d)

Только нагрузочное тестирование

e)

Только стресс-тестирование

74.

Что означает A/B тестирование в контексте AI-проектов?

a)

Тестирование только буквы А и буквы Б

b)

Сравнение двух версий модели или приложения для определения, какая из них показывает лучшие результаты в определённых метриках

c)

Тестирование на полусфере Земли

d)

Только проверка изображений и видео

e)

Только тестирование звуков

75.

Что представляет собой матрица путаницы (confusion matrix) в оценке модели классификации?

a)

Таблица для составления расписания

b)

Таблица, показывающая количество верных и неверных предсказаний для каждого класса, позволяющая оценить точность модели

c)

Список ошибок в коде

d)

Диаграмма, показывающая структуру проекта

e)

График изменения параметров во времени

76.

Что такое точность (precision) в контексте оценки модели машинного обучения?

a)

Скорость работы модели

b)

Доля истинно положительных предсказаний от всех положительных предсказаний, сделанных моделью

c)

Просто правильность результата

d)

Количество данных для обучения

e)

Размер модели в мегабайтах

77.

Что означает полнота (recall) в метриках оценки классификационной модели?

a)

Способность модели вспомнить всё, что она изучала

b)

Доля истинно положительных предсказаний от всех фактических положительных примеров в наборе данных

c)

Скорость обработки данных

d)

Общее количество примеров в наборе данных

e)

Время, затраченное на обучение модели

78.

Что такое F1-мера (F1-score) в оценке модели?

a)

Формула для расчёта бюджета проекта

b)

Гармоническое среднее между точностью и полнотой, предоставляющее сбалансированную меру качества модели

c)

Формула скорости движения объекта

d)

Метрика производительности сервера

e)

Коэффициент трения в физике

79.

Что означает термин 'масштабируемость' (scalability) AI-системы?

a)

Возможность изменить цвет интерфейса

b)

Способность системы эффективно справляться с увеличением объёма данных, пользователей или вычислительных требований без существенной потери производительности

c)

Возможность работать на разных типах компьютеров

d)

Способность модели быстро обучаться

e)

Возможность добавить новые функции

80.

Какие лучшие практики следует соблюдать при разработке этичной AI-системы?

a)

Просто следовать инструкциям разработчика

b)

Обеспечивать справедливость, прозрачность, учитывать конфиденциальность, избегать дискриминации и проводить регулярные аудиты системы

c)

Только минимизировать затраты

d)

Только максимизировать скорость

e)

Только сосредоточиться на функциональности

81.

Что такое аудит справедливости (fairness audit) в AI-системах?

a)

Проверка финансовых отчётов компании

b)

Систематическая проверка AI-системы на предмет наличия предубеждений и дискриминации

c)

Оценка скорости работы модели

d)

Анализ архитектуры нейронной сети

e)

Проверка количества данных для обучения

82.

Что означает 'объяснимость модели' (model interpretability)?

a)

Способность модели работать быстрее

b)

Способность объяснить, почему модель пришла к конкретному решению, таким образом, что это понятно человеку, не являющемуся специалистом

c)

Способность модели обучаться автоматически

d)

Количество слоёв в нейронной сети

e)

Точность предсказания модели

83.

Какие инструменты используются для повышения объяснимости моделей глубокого обучения?

a)

Только добавление комментариев в код

b)

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP (Shapley Additive exPlanations) и другие методы визуализации, помогающие понять важность признаков

c)

Только простое упрощение архитектуры модели

d)

Только повышение количества данных для обучения

e)

Только изменение параметров окружения

84.

Что такое кибербезопасность AI-систем?

a)

Защита только от вирусов

b)

Комплекс мер и методов защиты AI-систем от несанкционированного доступа, атак, манипулирования данными и использования моделей в противоправных целях

c)

Только установка антивируса

d)

Только использование пароля

e)

Только запрещение интернета

85.

Что означает 'adversarial attack' (противоборствующая атака) в контексте безопасности AI?

a)

Атака в адрес AI-системы

b)

Специально разработанные входные данные, предназначенные для обмана AI-системы и побуждения её совершить ошибку или неправильное предсказание

c)

Физическая атака на серверы

d)

Отключение электричества

e)

Удаление всех данных

86.

Что такое защита от отправления данных (data poisoning protection) в AI-системах?

a)

Очистка загрязнённых данных

b)

Методы и процедуры, предотвращающие намеренное добавление ошибочных или вредоносных данных в тренировочный набор для ухудшения работы модели

c)

Только проверка источников данных

d)

Только удаление дублирующихся данных

e)

Только форматирование данных

87.

Что представляет собой мониторинг AI-системы в рабочей среде?

a)

Только просмотр логов один раз в месяц

b)

Постоянное отслеживание производительности, качества предсказаний, дрейфа данных и аномальных паттернов в работе развёрнутой системы

c)

Только проверка скорости обработки

d)

Только подсчёт количества ошибок

e)

Только анализ отзывов пользователей

88.

Что такое дрейф моделей (model drift) в развёрнутых AI-системах?

a)

Случайное перемещение файлов модели

b)

Снижение производительности модели со временем из-за изменения статистических свойств входных данных

c)

Ошибка в коде программы

d)

Проблема с подключением к интернету

e)

Неправильное использование модели

89.

Какие стратегии используются для борьбы с дрейфом моделей?

a)

Только ничего не делать

b)

Перевобучение модели на новых данных, мониторинг качества предсказаний, автоматическое обновление модели и использование адаптивных алгоритмов

c)

Только увеличение производительности сервера

d)

Только уменьшение размера модели

e)

Только запрещение использования новых данных

90.

Что означает 'responsible AI' (ответственный AI)?

a)

ИИ, который может отвечать на вопросы

b)

Подход к разработке и развёртыванию AI-систем, при котором приоритет отдаётся этике, справедливости, прозрачности, безопасности и социальной ответственности

c)

ИИ, разработанный крупной компанией

d)

ИИ, используемый в государственных учреждениях

e)

ИИ, который следует всем правилам

91.

Какие риски могут возникнуть при распространении непроверенных генеративных моделей?

a)

Ни каких рисков

b)

Создание фейковой информации, deepfake, использование для фишинга, генерация вредоносного кода и нарушение авторских прав

c)

Только увеличение трафика интернета

d)

Только необходимость обновления системы

e)

Только усложнение интерфейса

92.

Что такое авторское право в контексте AI и генеративных моделей?

a)

Право собственности на компьютер

b)

Правовая защита оригинальных произведений творчества, включая текст, изображения, музыку и видео, созданные человеком

c)

Право использовать интернет

d)

Разрешение на работу с базами данных

e)

Лицензия на использование операционной системы

93.

Какие вопросы авторского права возникают при использовании генеративного ИИ?

a)

Никаких вопросов не возникает

b)

На кого распространяется авторское право на содержимое, созданное ИИ; может ли ИИ нарушить авторские права обучающих данных; как лицензировать AI-сгенерированный контент

c)

Только вопрос о стоимости лицензии

d)

Только вопрос о названии компании

e)

Только вопрос о дате создания

94.

Что означает 'конфиденциальность различных лиц' (privacy of individuals) в AI-системах?

a)

Возможность скрывать свою личность в интернете

b)

Право людей на защиту их личных данных и предотвращение несанкционированного использования этих данных в AI-системах

c)

Только пароли к аккаунтам

d)

Только номера телефонов

e)

Только адреса доставки

95.

Что представляет собой 'right to be forgotten' (право быть забытым) в контексте данных и AI?

a)

Право человека забыть свой пароль

b)

Право человека запросить удаление его личных данных из систем и баз данных, включая те, которые используются для обучения AI-моделей

c)

Право отказаться от обучения в школе

d)

Право выбросить свой компьютер

e)

Право выключить интернет

96.

Какие нормативные акты регулируют использование AI и защиту данных?

a)

Никаких нормативных актов не существует

b)

GDPR (Европейский общий регламент по защите данных), CCPA (Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии), AI Act и другие региональные и национальные законы

c)

Только внутренние правила компаний

d)

Только пожелания разработчиков

e)

Только этические кодексы

97.

Что такое GDPR в контексте защиты данных?

a)

Мобильная операционная система

b)

Европейский нормативный акт, устанавливающий правила по защите личных данных и правам людей в отношении их данных

c)

Программа для редактирования графики

d)

Интернет-браузер

e)

Облачное хранилище

Similar Resources on Wayground

Икт сессия 💯 100

100 questions

Икт сессия 💯 100

quiz

Worksheet

•

University

Операциялық жүйе

100 questions

Операциялық жүйе

quiz

Worksheet

•

University

Айот 1 ден 100ге дейн

100 questions

Айот 1 ден 100ге дейн

quiz

Worksheet

•

University

Тест 2025 101-200

101 questions

Тест 2025 101-200

quiz

Worksheet

•

University

Тарих 2

100 questions

Тарих 2

quiz

Worksheet

•

University

мехатроника 1-101

101 questions

мехатроника 1-101

quiz

Worksheet

•

University

Қазақ тілі 2 уровень 1-100

100 questions

Қазақ тілі 2 уровень 1-100

quiz

Worksheet

•

University

ботаника 100-200

100 questions

ботаника 100-200

quiz

Worksheet

•

University