Исследуйте основы искусственного интеллекта с помощью этого теста, который охватывает ключевые концепции, методы и применения ИИ. Узнайте, как машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы помогают создавать интеллектуальные системы, которые меняют нашу жизнь. Проверьте свои знания и поймите, насколько хорошо вы разбираетесь в мире искусственного интеллекта.
1. Что такое машинное обучение?
— Процесс программирования компьютеров для выполнения задач без явного программирования. +
— Метод улучшения производительности компьютеров.
— Способ создания виртуальной реальности.
2. Какой из следующих алгоритмов является примером обучения с учителем?
— Линейная регрессия. +
— Кластеризация.
— Ассоциативные правила.
3. Что такое нейронная сеть?
— Сетка для фильтрации данных.
— Модель, вдохновленная биологическими нейронными сетями, для обработки информации. +
— Метод оптимизации баз данных.
4. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
— Кросс-валидация. +
— Кластеризация.
— Линейная регрессия.
5. Что такое глубокое обучение?
— Метод обучения с использованием больших нейронных сетей с множеством слоев. +
— Процесс создания простых моделей.
— Способ анализа текстовых данных.
6. Какой из следующих алгоритмов является примером обучения без учителя?
— Кластеризация. +
— Линейная регрессия.
— Решающие деревья.
7. Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
— Нейронные сети, которые обрабатывают последовательные данные, такие как текст или временные ряды. +
— Сети для обработки изображений.
— Метод оптимизации алгоритмов.
8. Какой из следующих методов используется для уменьшения переобучения модели?
— Регуляризация. +
— Кластеризация.
— Линейная регрессия.
9. Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
— Сети, которые генерируют новые данные, обучаясь на основе существующих. +
— Метод классификации данных.
— Алгоритм для обработки текста.
10. Какой из следующих алгоритмов используется для обработки естественного языка?
— Word2Vec. +
— Линейная регрессия.
— Кластеризация.
11. Что такое подкрепляющее обучение?
— Метод обучения, где агент учится, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждения. +
— Процесс создания простых моделей.
— Способ анализа текстовых данных.
12. Какой из следующих методов используется для улучшения производительности модели?
— Гиперпараметрическая настройка. +
— Кластеризация.
— Линейная регрессия.
13. Что такое сверточные нейронные сети (CNN)?
— Нейронные сети, специально разработанные для обработки изображений и видео. +
— Сети для обработки текста.
— Метод оптимизации алгоритмов.
14. Какой из следующих методов используется для обработки больших данных?
— Apache Spark. +
— Линейная регрессия.
— Кластеризация.
15. Что такое прикладной искусственный интеллект?
— Применение ИИ для решения конкретных задач в реальном мире, таких как медицина, финансы и транспорт. +
— Теоретическое исследование ИИ.
— Метод создания виртуальной реальности.
