NEW
Font size
S
M
L
XL
Worksheets🌲 480 — 500 СҰРАҚ
Total questions: 24
Worksheet time: 12mins
Name
Class
Date
1.
Қандай технология жасанды нейрондық желілерге жылдамырақ үйренуге көмектеседі?
a)
Кванттық есептеулер.
b)
Дәстүрлі есептеу модельдері.
c)
Ең қарапайым сызықтық әдістер.
d)
Тек статистикалық үлгілерді пайдаланыңыз.
e)
Қолмен конфигурацияланған алгоритмдерді қолданыңыз.
2.
АИ-дегі бионикалық жүйелерді қолдану мүмкіндігіне қатысты қай мәлімдеме дұрыс?
a)
Бионикалық жүйелер AI мен сыртқы әлем арасында тиімдірек әрекеттесуді қамтамасыз ете алады.
b)
Бионикалық жүйелер тек өмір туралы ғылым қолданбаларымен шектеледі.
c)
Бионикалық жүйелерді АТ контекстінде пайдалану мүмкін емес.
d)
Бионикалық жүйелер тек есептеу тапсырмаларында қолданылады.
e)
Бионикалық жүйелер AI-мен байланысты емес.
3.
Төмендегі анықтамалардың қайсысы жасанды интеллектті неғұрлым дәл сипаттайды?
a)
Жасанды интеллект - әдетте адам интеллектін қажет ететін тапсырмаларды орындауға қабілетті жүйелерді құрумен айналысатын информатика саласы.
b)
Жасанды интеллект деректерді өңдеу үшін тек статистикалық әдістерді қолданатын алгоритмдер.
c)
Жасанды интеллект - бұл алдын ала бағдарламаланған тапсырмаларды қарапайым орындау.
d)
Жасанды интеллект тек нейрондық желілерді қамтиды.
e)
Жасанды интеллект жаттығулар мен болжамдар үшін деректерді пайдаланбайды.
4.
Төмендегілердің қайсысы бизнесте жасанды интеллекттің негізгі қолданылуы болып табылады?
a)
Процесті автоматтандыру және деректерге негізделген шешім қабылдау.
b)
Ақпаратты сақтауға арналған мәліметтер қорын құру.
c)
Тек мәтіндік деректерді өңдеуге арналған бағдарламалау.
d)
Талдау үшін тек сызықтық алгоритмдерді пайдаланыңыз.
e)
Есеп беру үшін деректерді қолмен өңдеу.
5.
Жасанды интеллекттің қай саласы мәтіндер мен тілді талдау және өңдеумен айналысады?
a)
Табиғи тілді өңдеу (NLP).
b)
Кескінді өңдеу.
c)
Робототехника.
d)
Кванттық есептеулер.
e)
Статистикалық модельдеу.
6.
Төмендегілердің қайсысы машиналық оқыту мәселесі болып табылады?
a)
Болжау және жіктеу үшін деректерге негізделген үлгілерді жаттықтырыңыз.
b)
Процестерді автоматтандыру үшін физикалық роботтарды жасау.
c)
Бөлінген жүйелерде деректерді сақтау.
d)
Бекітілген ережелерді пайдаланып бағдарламалау.
e)
Деректерді қолмен өңдеу.
7.
Төмендегілердің қайсысы терең оқытуға тән қасиет?
a)
Деректерден күрделі үлгілерді алу үшін көп деңгейлі нейрондық желілерді пайдаланыңыз.
b)
Болжау үшін қарапайым сызықтық үлгілерді пайдаланыңыз.
c)
Дәстүрлі регрессия әдістерін қолдану.
d)
Тек құрылымдық деректерді өңдеу.
e)
Тұрақты алгоритмдерді оқытусыз қолдану.
8.
Нейрондық желілер туралы төмендегі тұжырымдардың қайсысы дұрыс?
a)
Нейрондық желілер деректердегі күрделі тәуелділіктер мен үлгілерді модельдеуге қабілетті.
b)
Нейрондық желілер тек классификациялық есептерді шешу үшін қолданылады.
c)
Нейрондық желілерді деректердің үлкен көлеміне үйрету мүмкін емес.
d)
Нейрондық желілер тек сандық деректермен жұмыс істейді.
e)
Нейрондық желілер кескінді өңдеу үшін пайдаланылмайды.
9.
Төмендегілердің қайсысы медицинада жасанды интеллектті қолданудың мысалы болып табылады?
a)
Суреттерге негізделген ауруларды диагностикалау үшін AI пайдалану.
b)
Медициналық деректерді сақтау алгоритмдерін қолдану.
c)
Медициналық өнімдерді әзірлеу.
d)
Медициналық деректерді қолмен өңдеу.
e)
Ауруханаларда әкімшілік процестерді автоматтандыру.
10.
Төмендегілердің қайсысы машиналық оқытудың күшейтілген оқыту тәсілін сипаттайды?
a)
Модель қоршаған ортамен әрекеттесу және сыйақы алу арқылы үйренеді.
b)
Модель алдын ала белгіленген деректер бойынша оқытылады.
c)
Модель бекітілген ережелермен жұмыс істейді.
d)
Модель деректерді пайдаланбай оқытылады.
e)
Модель тек мәтіндік деректерде оқытылады.
11.
Төмендегі машиналық оқыту түрлерінің қайсысы үлгіні үйрету үшін белгілерді пайдаланады?
a)
Мұғаліммен тренинг.
b)
Мұғалімсіз оқыту.
c)
Оқытуды күшейту.
d)
Кластер құру арқылы оқу.
e)
Генетикалық алгоритмдер арқылы оқыту.
12.
Төмендегі AI технологияларының қайсысы автономды көліктерді жасауға көмектеседі?
a)
Компьютерлік көру.
b)
Табиғи тілді өңдеу.
c)
Генеративті модельдер.
d)
Статистикалық талдау.
e)
Сөйлеу интерфейстері.
13.
Робототехника және AI туралы төмендегі тұжырымдардың қайсысы дұрыс?
a)
AI ақылды және автономды роботтарды жасау үшін пайдаланылады.
b)
Роботтар өз жұмысында жасанды интеллект қолданбайды.
c)
AI тек деректерді өңдеу үшін қолданылады.
d)
Роботтар тек алдын ала анықталған алгоритм бойынша тапсырмаларды орындай алады.
e)
AI роботтары жаңа деректерден үйрене алмайды.
14.
Төмендегілердің қайсысы АИ-де кескінді өңдеу арқылы шешілетін мәселенің мысалы болып табылады?
a)
Суреттердегі объектілерді тану.
b)
Уақыт қатарын болжау.
c)
Мәтіндік мәліметтердің классификациясы.
d)
Сандық деректерге негізделген болжамдар жасаңыз.
e)
Мәліметтердің үлкен көлемін өңдеу.
15.
Төмендегі технологиялардың қайсысы нақты уақыттағы AI жақсарту үшін қолданылады?
a)
Ағынды есептеулер көмегімен нақты уақыттағы деректерді өңдеу.
b)
AI қолданбай статистикалық деректерді талдау.
c)
Тек мәтіндік алгоритмдерді пайдаланыңыз.
d)
Тек сызықтық регрессияларды қолданыңыз.
e)
Деректерді қолмен өңдеу.
16.
Генеративті AI үлгілері туралы төмендегі тұжырымдардың қайсысы дұрыс?
a)
Генеративті үлгілер жаттығу деректеріне ұқсас жаңа деректерді жасай алады.
b)
Генеративті үлгілер тек жіктеу үшін пайдаланылады.
c)
Генеративті модельдер тек мәтінді өңдеу үшін қолданылады.
d)
Генеративті модельдер тек дәстүрлі алгоритмдерді пайдаланады.
e)
Генеративті үлгілер кескіндерді жасай алмайды.
17.
Төмендегі әдістердің қайсысы АИ-де артық фитингпен күресу үшін қолданылады?
a)
Регуляризация.
b)
Деректер көлемін ұлғайту.
c)
Үлгінің күрделілігін азайтыңыз.
d)
Тек қарапайым үлгілерді пайдаланыңыз.
e)
Жаттығудан барлық деректерді қоспайды.
18.
Төмендегі AI тәсілдерінің қайсысы қара жәшіктің мысалы болып табылады?
a)
Модельдің ішкі механизмдерін түсіну қиын болатын терең оқыту.
b)
Сызықтық регрессия, мұнда барлық тәуелділіктер анық.
c)
Әрбір бұтақ мөлдір болатын шешім ағаштары.
d)
Қарапайым сұрыптау алгоритмі.
e)
Қолдау векторлары арқылы жіктеу.
19.
Төмендегі АИ салаларының қайсысы үлкен деректерді талдаумен тығыз байланысты?
a)
Машинамен оқыту.
b)
Робототехника.
c)
Табиғи тілді өңдеу.
d)
Генеративті модельдер.
e)
Компьютерлік көру.
20.
Нейрондық желілер туралы төмендегі тұжырымдардың қайсысы дұрыс?
a)
Нейрондық желілер сызықтық емес тәуелділіктерді модельдеуге қабілетті.
b)
Нейрондық желілер кескіндермен жұмыс істей алмайды.
c)
Нейрондық желілер тек мәтіндік деректер үшін пайдаланылады.
d)
Нейрондық желілер тек сызықтық алгоритмдерді пайдаланады.
e)
Нейрондық желілер әрқашан нақты нәтижелер береді.
21.
Төмендегілердің қайсысы қаржыда жасанды интеллектті қолданудың мысалы болып табылады?
a)
AI көмегімен қаржы нарықтарын болжау.
b)
Қаржылық есептерді қолмен талдау.
c)
Қағаз есептерін жасаңыз.
d)
Тек дәстүрлі қаржылық әдістерді пайдаланыңыз.
e)
Алгоритмдерді қолданбай мәліметтерді өңдеу.
22.
Төмендегілердің қайсысы денсаулық сақтауда AI қолданудың басты артықшылығы болып табылады?
a)
Аурулардың диагностикасы мен болжамының дәлдігін арттыру.
b)
Деректерді пайдаланбай дәрігерлердің жұмысын автоматтандыру.
c)
Тек статистикалық әдістерді қолданыңыз.
d)
Нейрондық желілерді пайдалануды азайтыңыз.
e)
Талданатын деректер көлемін азайтыңыз.
23.
Төмендегілердің қайсысы болашақта жасанды интеллектті дамытудың маңызды элементі болып табылады?
a)
Жетілдірілген есептеу ресурстары бар терең оқыту үлгілерін әзірлеу.
b)
Жаттығу деректерін пайдалануды шектеңіз.
c)
Тек дәстүрлі статистикалық әдістерді пайдаланыңыз.
d)
Қол жетімді алгоритмдердің санын азайтыңыз.
e)
Есептеу қуатын азайтыңыз.
24.
Автономды машиналарды жасау үшін төмендегі технологиялардың қайсысы ең белсенді қолданылады?
a)
Компьютерлік көру.
b)
Генеративті модельдер.
c)
Мәтіндік деректерді өңдеу.
d)
Статистикалық модельдеу.
e)
Мәтінді талдауға арналған нейрондық желілер.
Reset
