Искусственный интеллект (ИИ) — это передовая технология, которая преобразует различные сферы жизни, от медицины до транспорта. Системы ИИ используют алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для анализа данных, принятия решений и выполнения задач, которые ранее требовали человеческого вмешательства. В этом тесте вы сможете проверить свои знания о различных аспектах искусственного интеллекта, включая его применение, методы и этические вопросы. Проходите тест и узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в этой увлекательной и быстро развивающейся области.
1. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
a) Линейная регрессия
b) Кластеризация K-средних
+ c) Метод опорных векторов
2. Что такое нейронная сеть?
a) Программа для анализа текста
+ b) Структура, состоящая из слоев нейронов для обработки данных
c) Метод оптимизации данных
3. Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка?
a) Генеративно-состязательные сети
b) Метод опорных векторов
+ c) Рекуррентные нейронные сети
4. Что такое глубокое обучение?
+ a) Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев
b) Метод анализа данных на основе байесовских сетей
c) Процесс обучения на основе регенеративных моделей
5. Какой из следующих алгоритмов используется для прогнозирования временных рядов?
a) Метод опорных векторов
b) Кластеризация K-средних
+ c) Лонг-шорт терм мемори (LSTM)
6. Что такое переобучение (overfitting)?
a) Процесс обучения модели на основе неполных данных
+ b) Ситуация, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и плохо обобщает новые данные
c) Метод улучшения производительности модели
7. Какой из следующих методов используется для улучшения производительности модели?
a) Кластеризация K-средних
b) Метод опорных векторов
+ c) Дропаут (Dropout)
8. Что такое ненадзорное обучение?
a) Обучение модели на основе размеченных данных
b) Процесс обучения на основе регенеративных моделей
+ c) Обучение модели на основе неразмеченных данных
9. Какой из следующих алгоритмов используется для задач компьютерного зрения?
a) Линейная регрессия
+ b) Сверточные нейронные сети (CNN)
c) Метод опорных векторов
10. Что такое реинфорсированное обучение (reinforcement learning)?
a) Обучение модели на основе размеченных данных
+ b) Обучение модели на основе взаимодействия с окружающей средой и получения вознаграждений
c) Метод анализа данных на основе байесовских сетей
11. Какой из следующих методов используется для повышения точности модели?
a) Кластеризация K-средних
b) Метод опорных векторов
+ c) Кросс-валидация (Cross-validation)
12. Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
a) Метод анализа данных на основе байесовских сетей
b) Процесс обучения на основе регенеративных моделей
+ c) Архитектура нейронных сетей, состоящая из генератора и дискриминатора
13. Какой из следующих алгоритмов используется для анализа текста?
a) Линейная регрессия
b) Метод опорных векторов
+ c) Латентное размещение Дирихле (LDA)
14. Что такое этические вопросы в ИИ?
a) Процесс обучения на основе регенеративных моделей
b) Метод анализа данных на основе байесовских сетей
+ c) Вопросы, связанные с моральными аспектами использования ИИ, такие как конфиденциальность и справедливость
15. Какой из следующих методов используется для обработки больших данных?
a) Метод опорных векторов
b) Кластеризация K-средних
+ c) MapReduce
