wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Генеративті ЖИ және оның қолданылуы бойынша сұрақтар

Total questions: 59

Worksheet time: 30mins

Name
Class
Date
1.

VAE-дің басты артықшылығы қандай?

a)

Деректердің ықтималды үлестірімін модельдеу

b)

Жаңа код ойлап табу

c)

Интернетті өшіру

d)

Тек жіктеу

e)

Файлдарды жою

2.

Диффузиялық модельдердің басты артықшылығы?

a)

Жоғары сапалы және шынайы суреттер алу

b)

Өте жылдам жұмыс

c)

Кодсыз жұмыс істей алмайды

d)

Тек дыбыспен жұмыс істейді

e)

Күрделі орнату қажет

3.

Генеративті ЖИ қолданудағы басты қауіп қандай?

a)

Жалған ақпарат пен фейк контент тарату

b)

Компьютердің бұзылуы

c)

Интернет өшуі

d)

Экран сынуы

e)

Жүйені қайта қосу

4.

Deepfake технологиялары қандай принципке негізделген?

a)

Адам бет-бейнесін генеративті модель арқылы өзгерту

b)

Дыбыс қысқарту

c)

Файлды жою

d)

Тек мәтін аудару

e)

Компьютерді өшіру

5.

AutoML генеративті ЖИ-де не үшін қолданылады?

a)

Модель параметрлерін автоматты баптау

b)

Файлдарды өшіру

c)

Интернетті өшіру

d)

Компьютерді қайта іске қосу

e)

Қате кодты түзету

6.

OpenAI Jukebox қандай бағытта жұмыс істейді?

a)

Музыка мен ән генерациясы

b)

Бейнелерді өшіру

c)

Тек мәтінді сақтау

d)

Интернетті басқару

e)

Компьютерді жөндеу

7.

Генеративті ЖИ қолданудағы этикалық мәселе қандай?

a)

Авторлық құқықты бұзу және жалған контент

b)

Файл көлемін азайту

c)

Компьютерді өшіру

d)

Желі маршрутизациясы

e)

Файлды көшіру

8.

Генеративті ЖИ мәтін саласында қалай қолданылады?

a)

Жаңа мәтіндер құру, чат-боттар жасау

b)

Файлдарды жою

9.

Transformer архитектурасы қандай артықшылық береді?

a)

Үлкен мәтіндерді тиімді өңдеу

b)

Интернетті өшіру

c)

Файлдарды жою

d)

Тек сурет генерациялау

e)

Жүйені баптау

10.

CLIP моделі қандай рөл атқарады?

a)

Мәтін мен суретті байланыстырады

b)

Файлдарды көшіреді

c)

Компьютерді өшіреді

d)

Тек дыбыс шығарады

e)

Желіні тоқтатады

11.

BigGAN моделі немен ерекшеленеді?

a)

Үлкен масштабтағы генерация мүмкіндігі

b)

Файлдарды қысқарту

c)

Интернетті өшіру

d)

Тек аударма жасау

e)

Компьютерді өшіру

12.

Суреттерді танудың негізгі міндеттеріне қайсысы жатады?

a)

Объектіні табу, классификациялау, сегментациялау

b)

Тек объектіні табу

c)

Тек классификация

d)

Тек шекарасын анықтау

e)

Тек мәтінді тану

13.

Суреттерді тану қай салаға жатады?

a)

Компьютерлік көру (Computer Vision)

b)

Робототехника

c)

Математикалық статистика

d)

Желілік қауіпсіздік

e)

Механика

14.

Суреттерді тану бойынша алғашқы зерттеулер қай жылдары жүргізілді?

a)

1960–1970 жж.

b)

1940–1950 жж.

c)

1980–1990 жж.

d)

2000–205 жж.

e)

2012 жылдан бастап

15.

2012 жылы ImageNet байқауында үлкен жетістікке жеткен архитектура:

a)

AlexNet

b)

VGGNet

c)

ResNet

d)

EfficientNet

e)

YOLO

16.

Edge detection әдістеріне қай алгоритм жатады?

a)

Canny

b)

ResNet

c)

YOLO

d)

EfficientNet

e)

SVM

17.

Feature extraction әдісіне жататын алгоритм:

a)

SIFT

b)

YOLO

c)

R-CNN

d)

ResNet

e)

Pooling

18.

Машиналық оқыту әдістеріне қайсысы жатады?

a)

SVM, kNN

b)

YOLO, SSD

c)

ResNet, VGG

d)

AlexNet, EfficientNet

e)

Canny, Sobel

19.

CNN-нің басты артықшылығы неде?

a)

Белгілерді автоматты түрде үйренеді

b)

Белгілерді қолмен енгізуді талап етеді

c)

Жылдам емес

d)

Шағын көлемді деректерде ғана қолданылады

e)

Тек мәтін тануға жарайды

20.

CNN архитектурасының негізгі қабаттарына қайсысы кіреді?

a)

Convolutional, Pooling, Fully Connected

b)

Input, Output, Noise

c)

Linear, Sigmoid, Dropout

d)

YOLO, SSD, R-CNN

e)

Training, Testing, Validation

21.

OpenCV кітапханасы не үшін қолданылады?

a)

Суреттерді өңдеу, контурларды табу, сегментация жасау

b)

Тек мәтінді аудару

c)

Тек статистикалық талдау

d)

Мобильді қосымшалар жасау

e)

Деректер қорын басқару

22.

TensorFlow және Keras не үшін қолданылады?

a)

Нейрондық желілерді құруға

b)

Мәліметтер қорын жасауға

c)

Графикалық дизайнға

d)

Web-сайт жасауға

e)

Мәтінді редакциялауға

23.

PyTorch қай компания әзірлеген кітапхана?

(a)  

24.

Объектілерді анықтау әдістерінің мақсаты қандай?

a)

Суреттегі объектінің орнын табу

b)

Суретті түрлі түске бояу

c)

Тек өлшемін анықтау

d)

Тек мәтінді оқу

e)

Тек бейнені қысу

25.

R-CNN әдісінің ерекшелігі неде?

a)

Аймақтарды бөліп алып, оларды CNN арқылы классификациялайды

b)

Тек бір объектіні ғана табады

c)

Жылдамдығы өте жоғары

d)

Белгілерді қолмен енгізуді қажет етеді

e)

Тек мәтін тануға арналған

26.

YOLO алгоритмінің басты ерекшелігі:

a)

Бір суретке бірден болжам жасайды, жылдам жұмыс істейді

b)

Өте баяу жұмыс істейді

c)

Белгілерді қолмен енгізуді қажет етеді

d)

Тек медициналық қолдануға жарайды

e)

Тек мәтінді таниды

27.

SSD әдісінің басты артықшылығы:

a)

Ыңғайлы әрі мобильді құрылғыларға ыңғайлы

b)

Өте баяу

c)

Көп жад қажет етеді

d)

Тек үлкен серверлерде ғана жұмыс істейді

e)

Мәтінді өңдеуге арналған

28.

AlexNet архитектурасы қай жылы ұсынылды?

a)

2012 ж.

b)

2005 ж.

c)

2015 ж.

d)

2018 ж.

e)

2020 ж.

29.

ResNet архитектурасының басты жаңалығы:

a)

Skip connections қолдану

b)

Edge detection қолдану

c)

Pooling қабатын алып тастау

d)

API арқылы жұмыс істеу

e)

Мобильді құрылғыға ыңғайлау

30.

EfficientNet архитектурасының артықшылығы:

a)

Аз параметрмен жоғары дәлдікке жетеді

b)

Көп параметр қажет етеді

c)

Өте баяу жұмыс істейді

d)

Белгілерді қолмен енгізуді қажет етеді

31.

Суреттерді танудың медицинадағы қолдану мысалы:

a)

МРТ және рентген суреттерін талдау

b)

Құжат басып шығару

c)

Әуен шығару

d)

Видео монтаждау

e)

Құрылыс сызбасын жасау

32.

Автономды көліктер суреттерді тануды не үшін қолданады?

a)

Жазу жүргізушілерді және жол белгілерін тану

b)

Музыка ойнау

c)

Көліктің жылдамдығын арттыру

d)

Қозғалтқышты іске қосу

e)

Доңғалақ қысымын тексеру

33.

Суреттерді танудың артықшылықтарының бірі:

a)

Жоғары дәлдікпен жұмыс істейді

b)

Есептеу қуаты аз қажет етеді

c)

Тек мәтінге ғана жарайды

d)

Жаңа мәліметсіз жұмыс істей береді

e)

Өте түсінікті модель

34.

Суреттерді тану технологияларының басты қиындықтарының бірі:

a)

Үлкен есептеу қуатын талап етеді

b)

Өте баяу дамиды

c)

Қолданылу аясы өте шектеулі

d)

Мәлімет қажет емес

e)

Модель әрқашан түсінікті

35.

Этикалық мәселелердің бірі:

a)

Жеке өмірге қол сұғу қаупі

b)

Мәліметтің аздығы

c)

Сурет сапасының төмендігі

d)

Бағдарламаның баулығы

e)

Төмен жад көлемі

36.

Болашақтағы даму бағыттарының бірі:

a)

Explainable AI (түсіндірілуі мүмкін модельдер)

b)

Edge detection

c)

Sobel фильтрі

d)

Pooling әдісі

e)

kNN әдісі

37.

Суреттерді тану саласының қазіргі таңдағы маңызы қандай?

a)

Қоғамдық өмірдің түрлі салаларында инновацияларды жүзеге асыруда

b)

Тек ойын-сауықта қолданылады

c)

Маңызы төмен

d)

Сирек қолданылатын технология

e)

Тек математика пәнінде қолданылады

38.

NLP (Natural Language Processing) негізгі мақсаты:

a)

Табиғи тілді өңдеу және түсіну

b)

Графиктерді салу

c)

Математикалық есептер шығару

d)

Физикалық процестерді модельдеу

39.

Компьютерге адам тілін түсіну және өңдеу қабілетін беру үшін қайсысы қажет?

a)

Компьютерде бейнелерді өңдеу

b)

Желілік хаттамаларды басқару

c)

Графикалық интерфейс құру

d)

Мәліметтер қорын құру

e)

Компьютерге адам тілін түсіну және өңдеу қабілетін беру

40.

Токенизация дегеніміз не?

a)

Мәтінді сөздерге немесе символдарға бөлу

b)

Мәтінді басқа тілге аудару

c)

Мәтіннен кілт сөздерді шығару

d)

Мәтінді кодтау

e)

Мәтінді шифрлау

41.

Лемматизацияның негізгі мақсаты қандай?

a)

Сөзді морфологиялық негізде бастапқы формаға келтіру

b)

Сөзді қысқартылып жазу

c)

Сөзді векторға айналдыру

d)

Сөйлемді токендерге бөлу

e)

Мәтінді кодтау

42.

POS-tagging нені анықтайды?

a)

Әр сөздің сөз табын

b)

Мәтіннің тақырыбын

c)

Сөйлемнің ұзындығын

d)

Сөйлемнің толықтығын

e)

Әріптердің санын

43.

NER (Named Entity Recognition) міндеті:

a)

Атау тұлғаларды, ұйымдарды, жер атауларын табу

b)

Сөздерді сөйлемге біріктіру

c)

Сөздердің морфологиясын анықтау

d)

Сөйлемнің грамматикалық құрылымын талдау

e)

Тональдікті анықтау

44.

Bag-of-Words әдісінің басты шектеуі қандай?

a)

Контекст жоғалады

b)

Мәтін қысқарып кетеді

c)

Деректерді жинай алмайды

d)

Нейрондық желі қолданбайды

e)

Тек қана эмодзимен жұмыс істейді

45.

Word2Vec әдісінің артықшылығы:

a)

Семантикалық ұқсастықты таба алады

b)

Контексті толық жоғалтады

c)

Тек қысқа мәтіндерде жұмыс істейді

d)

Сөздерді тек әліпби ретімен береді

e)

Сөздіктермен ғана жұмыс істейді

46.

FastText-тің ерекшелігі неде?

a)

Сөз ішіндегі n-gram арқылы жаңа сөздермен жұмыс істей алады

b)

Тек бір тілде ғана қолданылады

c)

Контексті мүлдем елемейді

47.

BERT моделі қандай ерекшелігімен танымал?

a)

Контекстті екі бағытта да ескереді

b)

Тек аудармада қолданылады

c)

Тек қысқа мәтінде жұмыс істейді

d)

Тек статистикалық әдіске негізделген

e)

POS-tagging үшін ғана қолданылады

48.

Transformer архитектурасының басты артықшылығы?

a)

Self-attention арқылы ұзақ контекстті ұстай алады

b)

Тек қысқа сөйлемдерде қолданылады

c)

Статистикалық жиілікке негізделген

d)

Грамматикалық ережелерге негізделген

e)

Тек аудио деректерде жұмыс істейді

49.

NLP үшін кеңінен қолданылатын Python кітапханасы емес:

a)

Matplotlib

b)

NLTK

c)

spaCy

d)

Hugging Face Transformers

e)

TensorFlow

50.

spaCy қандай мақсатта ыңғайлы?

a)

Өндірістік NLP-пайплайн құру

b)

Көрнекі график салу

c)

Бейне деректерді талдау

d)

Мәліметтер қорын жобалау

e)

Желі архитектурасын құру

51.

NLP pipeline-ның алғашқы қадамы қандай?

a)

Деректерді жинау

b)

Бағалау метрикаларын есептеу

c)

Модельді fine-tune жасау

d)

Валидация жүргізу

e)

Тестілеу

52.

Sentiment Analysis мақсаты:

a)

Мәтіннің эмоциялық тоналдығын анықтау

b)

Мәтінді аудару

c)

POS-tagging жасау

d)

Сөзді векторға айналдыру

e)

Мәтінді қысқарту

53.

VADER әдісі қай тәсілге жатады?

a)

Лексикондық тәсіл

b)

TF-IDF әдісі

c)

BERT fine-tune

d)

Кластерлеу

e)

Генеративті модель

54.

TF-IDF + SVM қандай жағдайда тиімді?

a)

Деректер жеткілікті, бірақ қарапайым модель қажет

b)

Контекстті түсіну қажет болғанда

c)

Деректер мүлдем жоқ кезде

d)

Жаңа сөздер жиі пайда болғанда

e)

Иронияны тану қажет болғанда

55.

BERT fine-tune негізгі артықшылығы:

a)

Контекстті жақсы ұстап, жоғары дәлдік береді

b)

Тек бір тілде жұмыс істейді

c)

Көп есептеу қажет емес

d)

Интерессіз жұмыс істемейді

e)

Деректерсіз үйренеді

56.

Sentiment Analysis-те қиындықтардың бірі:

a)

Сарказм мен иронияны тану

b)

Сөздердің ұзындығын есептеу

c)

Сөйлемдерді санаң шығу

d)

Сөйлемді токендерге бөлу

e)

Әріптерді кішірейту

57.

NLP-де Precision нені өлшейді?

a)

Дұрыс позитивтердің үлесін

b)

Барлық дұрыс классификация үлесін

c)

Жалпы қателер санын

d)

Жалған негативтерді

e)

Деректер көлемін

58.

BLEU метрикасы қай тапсырмаға тән?

a)

Машиналық аударма

b)

Sentiment analysis

c)

POS-tagging

d)

NER

e)

TF-IDF

59.

LIME/SHAP құралдарының мақсаты:

a)

Модель нәтижесін түсіндіру

b)

Мәтінді аудару

c)

Мәтінді жинау

d)

Сөздерді қысқарту

e)

Тональдікті өлшеу

Similar Resources on Wayground

Әлеуметтану бойынша тест

58 questions

Әлеуметтану бойынша тест

quiz

Worksheet

•

University

Эко тео

62 questions

Эко тео

quiz

Worksheet

•

University

51-100

57 questions

51-100

quiz

Worksheet

•

University

МСПЗ 163-216

54 questions

МСПЗ 163-216

quiz

Worksheet

•

University

Мендыбаев тест 1

61 questions

Мендыбаев тест 1

quiz

Worksheet

•

University

Мәдениеттану сессия

60 questions

Мәдениеттану сессия

quiz

Worksheet

•

University

Сұрақтар мен тапсырмалар

63 questions

Сұрақтар мен тапсырмалар

quiz

Worksheet

•

University

NLP және деректерді визуализациялау бойынша сұрақтар

61 questions

NLP және деректерді визуализациялау бойынша сұрақтар

quiz

Worksheet

•

University