wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

ЖИ және білімді ұсыну бойынша тест сұрақтары

Total questions: 56

Worksheet time: 28mins

Name
Class
Date
1.

Инженерлік курс үшін жасанды интеллекттің ең дәл жұмыс анықтамасы қайсы?

a)

Ортаның мақсаттық функциясын максимизациялайтын әрекеттерді таңдайтын жүйе

b)

Графикалық интерфейсі бар кез келген бағдарлама

c)

Адам эмоцияларын имитациялайтын жүйе

d)

Деректерді сұрыптау алгоритмі

e)

Кез келген нейрондық желі

2.

Интеллектуалды агент дегеніміз не?

a)

Ортаны сенсорлар арқылы қабылдап, оған актуаторлармен әсер ететін жүйе

b)

Кез келген дерекқор

c)

Тек чат-бот

d)

Енгізулері жоқ бағдарлама

e)

Тек доңғалақты робот

3.

Модельдің жалпылауы дегеніміз не?

a)

Жаңа, бұрын көрмеген деректерге дұрыс жауап беру қабілеті

b)

Параметрлер санын көбейту

c)

Оқыту үлгілерін дәл есте сақтау қабілеті

d)

Деректер жиынынан белгілерді алып тастау

e)

Оқытуды жеделдету

4.

Артық үйрену (overfitting) деген не?

a)

Модель оқыту жиынтығындағы шуды жаттап алып, жаңа деректерде нашар жұмыс істеуі

b)

Модельдің жеткіліксіз икемділігі

c)

Салмақтардың кездейсоқ инициализациясы

d)

Оқыту уақытының артық болуы

e)

Кодтағы кез келген қате

5.

Белгісіздікті есепке алудың ең табиғи тәсілі қайсы?

a)

Ықтималдық және байес модельдері

b)

Ешқандай ерекшеліксіз қатаң логикалық ережелер

c)

Деректер жиынын қолмен сүзу

d)

Желідегі қабаттар санын көбейту

e)

Барлық сирек оқиғаларды жоққа шығару

6.

Инференс (шығару) нені білдіреді?

a)

Модель мен фактілер негізінде жауаптар мен қорытындыларды есептеу

b)

Деректер жиынын жинау процесі

c)

Гиперпараметрлерді таңдау

d)

Кітапханаларды орнату

e)

Деректерді тазалау

7.

Пікірлік логика мен предикаттар логикасының басты айырмашылығы қандай?

a)

Пікірлік логика кванторлар мен айнымалыларды қолданбайды

b)

Пікірлік логика тезірек оқытылады

c)

Предикаттар логикасы теріске шығаруды тыйым салады

d)

Екеуі де бірдей өрнектілікке ие

e)

Пікірлік логика әрқашан ықтималдықтық

8.

Өндірістік ережелер дегеніміз не?

a)

IF–THEN ережелері және шығару механизмі

b)

Регрессиялық теңдеулер жиыны

c)

Матрицалық факторизация

d)

Градиентті түсу

e)

Кескіндер жиыны

9.

Білімді ұсынудағы фрейм дегеніміз не?

a)

«Слоттар» (өрістер) және олардың мәндері бар құрылым, жиі әдепкілер мен мұрагерлікпен

b)

Оқыту гиперпараметрлерінің жиыны

c)

Ақиқат кестесі

d)

Кездейсоқ байланыс диаграммасы

e)

Оқытудың визуализациясы

10.

Онтология (OWL/DL) нені қолдануға арналған?

a)

Түсініктер мен қатынастардың ресми спецификациясын беру және автоматты шығару жасау

b)

Тек суреттерді қысуға

c)

Деректерде шуды генерациялауға

d)

Нейрондық желілерді дерексіз оқытуға

e)

ОЖ жадын басқаруға

11.

Білім графы дегеніміз не?

a)

Нысандар мен олардың семантикалық байланыстарының графы

b)

ОЖ пакеттерінің тәуелділік графы

c)

Кез келген нейрондар графы

d)

Шешімдер ағашы

e)

Сайт картасы

12.

Байес желісі деген не?

a)

Шартты тәуелділіктері бар бағытталған ацикликалық кездейсоқ айнымалылар графы

b)

Бағытталмаған корреляциялар графы

c)

Логикалық ережелер жиыны

d)

Толық байланысқан қабаттар желісі

e)

Тек уақыттық қатарларға арналған модель

13.

Ранжирлеу немесе іздеуді бағалауға қай метрика лайықтырақ?

a)

nDCG

b)

Accuracy

c)

F1

d)

IoU

e)

RMSE

14.

Сирек кездесетін оң класы бар бинарлы классификация үшін ең ақпаратты метрика қандай?

a)

PR-AUC (Precision–Recall AUC)

b)

Accuracy

c)

ROC-AUC

d)

MSE

e)

R²

15.

«Деректердің ағуы» (data leakage) дегеніміз не?

a)

Тест деректерінің оқытуға немесе валидацияға түсуі, нәтижесінде сапа бұрмалануы

b)

Аугментациялардың болмауы

16.

k-fold кросс-валидация не үшін қолданылады?

a)

Әртүрлі бөлу кезінде жалпылау қабілетін сенімді бағалау үшін

b)

GPU-да оқытуды жеделдету үшін

c)

Тест көлемін үлкейту үшін

d)

Валидацияны ұстамау үшін

e)

Бірнеше модельді қатар оқыту үшін

17.

Зерттеудегі бейзлайн (baseline) дегеніміз:

a)

Әдістерді салыстыруға арналған қарапайым/қабылданған бастапқы нүкте

b)

Ең күрделі қолжетімді модель

c)

Кездейсоқ метрика

d)

Есептің міндетті емес бөлігі

e)

Ықтималдық шегінің мәні

18.

ЖИ ғылым ретінде «дүниеге келу» деп қандай оқиғаны санайды?

a)

Дартмут конференциясы (1956)

b)

Тьюринг тестін жариялау (1950)

c)

Персептронға сын (1969)

d)

Интернеттің пайда болуы (1991)

e)

ImageNet жетістігі (2012)

19.

2012 жылғы терең оқытудың серпілісінің басты факторы не болды?

a)

Үлкен деректер жиындары, GPU-дағы есептеулер және архитектуралардың (CNN) үйлесімі

b)

Тек жаңа логикалық ережелер

c)

Деректерден бас тарту

d)

Тек қолмен жасалған белгілер

e)

Кішкентай модельдерге көшу

20.

Күшейтпелі оқытуда агент максимизациялайтыны:

a)

Ортамен әрекеттесуден жиналған сыйақы

b)

Оқытудағы дәлдік

c)

Орташа квадраттық қате

d)

Ережелер саны

e)

Деректер жиынының көлемі

21.

Қайсысы білімді ұсыну моделі ЕМЕС?

a)

Градиентті түсу

b)

Семантикалық желілер

c)

Онтологиялар

d)

Өндірістік ережелер

e)

Фреймдер

22.

Фактiлерден бастап, жаңа фактілерге ережелерді қолданып, мақсатқа жеткенше жүретін шығару механизмi қалай аталады?

a)

Тікелей шығару (forward chaining)

b)

Кері шығару (backward chaining)

c)

Байес шығару

d)

Стохастикалық шығару

e)

Мета-шығару

23.

Регрессия үшін тән метрика қайсы?

a)

RMSE

b)

Precision

c)

Recall

d)

F1

e)

IoU

24.

ЖИ тәжірибелерінде қайта өндірудің үздік практикаларына не кіреді?

a)

Кездейсоқ сидтерді бекіту, код/конфигтерді жариялау, аппараттық/нұсқа сипаттамасын беру

b)

Деректер мен параметрлерді жасыру

c)

Сипаттаусыз кез келген жеке деректер жиынын қолдану

d)

Тек Python нұсқасын көрсету

e)

Тек финалдық графикті жариялау

25.

Кескіндерді сегменттациялауды бағалауда жиі қолданылатын метрика:

a)

IoU (Intersection over Union)

b)

nDCG

c)

BLEU

d)

PR-AUC

e)

R2

26.

No-code жасанды интеллектте Low-code-тан несімен ерекшеленеді?

a)

No-code — дайын интерфейстер, кодсыз; Low-code — минималды блоктар/бағдарламамен

b)

No-code Python талап етеді, Low-code — жоқ

c)

No-code тек оффлайн жұмыс істейді, Low-code — тек онлайн

d)

No-code — IT мамандарына, Low-code — «техникалық емес» адамдарға

e)

Айырмашылығы жоқ

27.

RAG (retrieval-augmented generation) дегеніміз не?

a)

Сіздің құжаттарыңыздан іздеу жүргізіп, табылған үзінділерге сүйене отырып жауап генерациялау

b)

Нейрокөлеңі мұғаліммен оқыту әдісі

c)

Автоматты сурет жасау

d)

Модельдерді сығу

e)

Инференсті жеделдету техникасы

28.

RAG-тың техникалық емес тапсырмалардағы басты практикалық пайдасы:

a)

Цитаталар арқылы жауаптардың тексерілгіштігі мен өзектілігін арттыру

b)

GPU жиілігін көбейту

c)

Мәтіндегі сілтемелер санын азайту

d)

Принтерде құжаттарды тезірек басу

e)

Электронды құжат айналымын толық алмастыру

29.

LLM-ді ең жақсы сипаттайтын анықтама:

a)

Келесі токенді болжауға және мәтіндік үлгілерді жалпылауға қабілетті модель

b)

PDF сақтайтын деректер қоры

30.

Төмендегілердің қайсысы промпттың дұрыс құрылымы?

a)

Роль/мақсат → контекст → дереккөздер (бар болса) → шығару форматы → критерийлер/шектеулер

b)

«Әдемі қылып жаса»

c)

«Тез бірдене ойлап тап»

d)

«Иә немесе жоқ деп жауап бер»

e)

«Тыныс белгілерінсіз жаз»

31.

Төмендегілердің қайсысы пайдаланушыға арналған no-code құралдарына жатпайды?

a)

LLM-Ops платформасы (подсказка нұсқалары мен A/B-тесттері бар)

b)

Офис пакетінде чат-ассистент

c)

Мәлімет өрістерін шығаратын құжаттық ЖИ

d)

Кездесулердің авто-субтитрлері мен конспектілері

e)

BI-подсказкалар «деректерге сұрақтар»

32.

ЖИ контекстіндегі «Агент» дегеніміз не?

a)

Берілген сценарий бойынша қадамдап құралдар/сервистерді шақыра алатын ЖИ

b)

Файлдарды архивтейтін модель

c)

Браузер

d)

Электронды пошта

e)

KPI кестесі

33.

«Галлюцинацияның» азайтудың ең жақсы тәсілі:

a)

RAG қолдану, дереккөздерге сілтемелерді талап ету және «көз жеткізбесе — айтпа» ережесін ұстану

b)

Құжаттың қаріп өлшемін үлкейту

c)

Цитаталарды тыйым салу

d)

Бас әріптермен жазу

e)

Барлық деректерді жою

34.

Қорғау саясаты жоқ ашық чат-сервистерге не жіберуге болмайды?

a)

Жеке деректер (PII) және құпия мәліметтер

b)

Кітаптар тізімі

c)

Жалпыға қолжетімді пресс-релиздер

d)

Ауа райы

e)

Жалпыға белгілі жаңалықтар

35.

ЖИ-дің офис сценарийлеріндегі экономикалық әсерін көрсететін метрика:

a)

Құжатқа кеткен уақыт (минутпен) енгізу/қолдану алдында және кейін

b)

Панельдегі иконкалар саны

c)

Монитор кадр жиілігі

d)

Қаріп өлшемі

e)

Wi-Fi жылдамдығы

36.

Құралды таңдаудың дұрыс тәсілі:

a)

Бырыңғай критерийлер бойынша 2–3 шешімді «алтын жиынтық» тапсырмаларда салыстыру

b)

Дереу ең қымбат тарифті сатып алу

c)

Дос кеңесіне сүйену

d)

Тек интерфейс дизайнына қарау

e)

Барлық модельдер бірдей жауап береді деп ойлау

37.

ЖИ «техникалық емес» тапсырмаларда не істей алады?

a)

Қарапайым нұсқалар (черновик), құжаттардың түйіндемесін құру және реквизиттерді шығару

b)

Адамсыз заңды құжаттарға қол қою

c)

Бухгалтерияны толық алмастыру

d)

Өнімдерді сертификаттау

e)

Маршруттаушыларды қолжетімсіз күйде баптау

38.

Платформа таңдаудағы қауіпсіздік чек-листінде маңыздысы:

a)

Шифрлау, журнал жүргізу, қолжетімділікті басқару және деректердің орналасуын бақылау

b)

Логотип түсі

c)

Смайликтер болуы

d)

Басқа елдегі бұлт міндетті

e)

Тек мобильді қосымша

39.

Қазақ/орыс/ағылшын тілдік орта үшін сапа талабы:

a)

Қажетті тілдерді қолдауы және морфология/аударманың дұрыстығын тексеру

b)

Локализацияны елемеу

c)

Тек ағылшын жауап сұрау

d)

Автотүзетуді сөндіру

e)

Аударманы әрқашан қолмен жасау

40.

Екі құралды объективті салыстыру үшін пайдалысы:

a)

20–50 типтік кейстен тұратын дайын жиынтық пен бірыңғай критерийлерді қолдану

b)

Кездейсоқ бір мысалды сұрау

c)

Тек бағасы бойынша салыстыру

d)

Бағылармаулар санына қарап бағалау

e)

Нәтижені тіркемей салыстыру

41.

Қарапайым құжат айналымын автоматтандырудың дұрыс тізбегі:

a)

Пошта → үрдістерді шығару → классификациялау/тексеру → кестеге жазу → хабарлау

b)

Хабарлау → жазу → шығару → классификациялау

c)

Жазу → хабарлау → классификациялау → шығару

d)

Хабарлау → пошта → жазу → шығару

e)

Классификациялау → жою → хабарлау → жазу

42.

Бір вендорға тәуелді болу тәуекелін азайтудың жолы:

a)

«Қос көз» қолдану (бірнеше провайдер) және экспорт/on-prem мүмкіндігі

b)

Бэкап жасамау

c)

Құжаттаманы тыйым салу

d)

Тек түнде жұмыс істеу

e)

Барлығын бір файлда сақтау

43.

RAG-та промпт-инъекциядан қорғау тәсілі:

a)

Құжаттарды сүзгінен өткізу/нормализациялау, «сенімді» дереккөздермен шектеу, маңызды деректерді растау

b)

Кез келген дереккөзге рұқсат беру

c)

Қосымшаларды тексермеу

d)

Смайлик қосу

e)

Қаріп өлшемін үлкейту

44.

Human-in-the-loop міндетті болатын жағдай:

a)

Заңдық маңызы бар хаттар мен шешімдерді жариялау

b)

Өзіне арналған қарапайым жазба жасау

c)

Постердің қарапайым нұсқасын жасау

d)

Ішкі хат-хабарды аудару

e)

Істер тізімін құру

45.

RAG-та «векторлық индекс» дегеніміз не?

a)

Мәтіндердің мағыналық көріністері (эмбеддингтер) бойынша жылдам іздеуге арналған құрылым

b)

Пайдаланушылар кестесі

c)

Суреттер каталогы

d)

Шифрлау алгоритмі

e)

Диаграмма түрі

46.

Офис сценарийлерінде ЖИ жауабының сапасына жатпайтын сипаттама:

a)

GPU жиілігі

b)

Толықтық/дұрыстық

c)

Цитаталар/сілтемелердің болуы

d)

Стиль/тон

e)

Сұрақты қайта құрастырғанда тұрақтылық

47.

Low-code конструкторында кафедраға арналған FAQ-бот жасау үшін қажет:

a)

Құжаттарды/білім базасын қосу, индексация/іздеуді баптау, цитаталары бар жауаптарды қосу

b)

Тек логотип

c)

Іздеуді өшіру

d)

Сілтемелерге тыйым салу

e)

Тек бір Word файлын қолдану

48.

Ұйымдағы ЖИ-ассистенттің басқарылуы қамтиды:

a)

Құқықтар мен рөлдер, лимиттер, подсказка/саясат нұсқалары, аудит

b)

Анонимдерге еркін қолжетімділік

c)

Журнал жүргізбеу

d)

Тек мобильді қолжетімділік

e)

RAG-ты сөндіру

49.

Қай жағдайда on-prem/жеке модельдерді орналастыру ақталады?

a)

Құпиялылық, деректерді бақылау және болжамды шығын маңызды болғанда

b)

Эмодзи жиынтығы керек болғанда

c)

Электр жарығы болмағанда

d)

Тезірек басу қажет болғанда

e)

Құжаттар болмағанда

50.

ЖИ-ді жауапты пайдалану принципіне жататыны:

a)

Әділеттілік, құпиялылық, ашықтық және қажет жағдайда адам бақылауы

b)

Дереккөздерді жасыру

c)

Сұраулар санын кез келген бағамен көбейту

d)

Тәуекелдерді елемеу

e)

Сапаны бағалауға тыйым салу

51.

Үлкен тілдік модель (LLM) дегеніміз не?

a)

Контекстке сүйене отырып, келесі токенді болжауға арналған нейрожелі

b)

PDF сақтау үшін деректер қоры

c)

Сандық массивтерді сұрыптау алгоритмі

d)

Суреттерді сығу бағдарламасы

e)

Кестелерді өңдейтін офис редакторы

52.

Трансформерлердегі attention (назар аудару) механизмі қандай рөл атқарады?

a)

Токендердің маңызын өлшеп, мәтіндегі алыс байланыстарды ескеру

b)

Серверлер арасындағы хабарламаларды шифрлау

c)

Токендер сөздігін үлкейту

d)

Мәтінді тілдер арасында аудару

e)

Модельді дискіге сақтау

53.

Токенизация дегеніміз не?

a)

Мәтінді токендерге (сөздер/сөз бөліктері) бөлу

b)

Мәтіндегі тыныс белгілерін өшіру

c)

Мәтінді қолмен екілік кодқа аудару

d)

Бірнеше құжатты біріктіру

e)

Мәтінді gzip әдісімен сығу

54.

Модельдің «контекст терезесі» нені білдіреді?

a)

Бір уақытта модель есептейтін ең көп токен саны

b)

GPU видеожады көлемі

c)

Оқыту дәуірлерінің саны

d)

Классификациядағы сыныптар саны

e)

Модельге кіру паролі ұзындығы

55.

Генерацияда temperature параметрі нені реттейді?

a)

Келесі токен таңдауыңдағы кездейсоқтық/шығармашылық деңгейі

b)

Оқыту дәуірлерінің санын

c)

Токендер сөздігінің көлемін

d)

Дискіден оқу жылдамдығын

e)

Суретті тану сапасын

56.

Top-p (nucleus sampling) дегеніміз не?

a)

Жалпы ықтималдығы p болатын минималды токендер жиынынан таңдау

b)

Дәл p ең сирек токеннен таңдау

c)

Генерация алдында тыныс белгілерін алып тастау

d)

Параллельділікті қолданып оқытуды жылдамдату

e)

Суммаризация сапасының метрикасы

Similar Resources on Wayground

ОХРАНА 33333

51 questions

ОХРАНА 33333

quiz

Worksheet

•

University

Іспит

60 questions

Іспит

quiz

Worksheet

•

University

А і Г ПЗ 06

57 questions

А і Г ПЗ 06

quiz

Worksheet

•

University

электив

60 questions

электив

quiz

Worksheet

•

University

ҚҰҚЫҚ ТЕСТ КУИЗИЗ

58 questions

ҚҰҚЫҚ ТЕСТ КУИЗИЗ

quiz

Worksheet

•

University