Искусственный интеллект (ИИ) — это одна из самых динамично развивающихся областей современной науки и технологий. В этом тесте вы сможете проверить свои знания о различных аспектах ИИ, включая его историю, основные алгоритмы, применение в различных отраслях и этические вопросы. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в машинном обучении, нейронных сетях, обработке естественного языка и других ключевых темах, связанных с ИИ. Проверьте свои знания и поймите, насколько глубоко вы понимаете эту сложную и многогранную область.
1. Какой год считается годом рождения искусственного интеллекта?
— 1945
— 1956 +
— 1984
2. Кто из следующих ученых является одним из основателей искусственного интеллекта?
— Алан Тьюринг +
— Исаак Ньютон
— Альберт Эйнштейн
3. Какой алгоритм чаще всего используется для классификации данных?
— Линейная регрессия
— Решающее дерево +
— Кластеризация
4. Что такое нейронная сеть?
— Алгоритм для обработки текста
— Структура, вдохновленная биологическими нейронами, для обработки данных +
— Метод для оптимизации задач
5. Какой язык программирования чаще всего используется в машинном обучении?
— Java
— Python +
— C++
6. Что такое обработка естественного языка (NLP)?
— Метод для анализа изображений
— Ветвь ИИ, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими языками +
— Алгоритм для оптимизации маршрутов
7. Какой из следующих методов используется для снижения переобучения модели?
— Кросс-валидация +
— Обучение на всех данных
— Увеличение сложности модели
8. Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
— Специализированные нейронные сети для работы с последовательными данными +
— Алгоритм для оптимизации гиперпараметров
— Метод для кластеризации данных
9. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели?
— Точность (Accuracy) +
— Скорость обучения
— Объем данных
10. Какой из следующих алгоритмов используется для кластеризации данных?
— Линейная регрессия
— K-means +
— Решающее дерево
11. Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
— Алгоритм для классификации изображений
— Структура из двух нейронных сетей, обучающихся взаимодействовать друг с другом +
— Метод для анализа временных рядов
12. Какой из следующих методов используется для уменьшения размерности данных?
— Метод главных компонент (PCA) +
— Линейная регрессия
— K-means
13. Что такое подкрепляющее обучение (Reinforcement Learning)?
— Метод обучения, где агент учится на основе вознаграждений и наказаний +
— Алгоритм для кластеризации данных
— Метод для оптимизации гиперпараметров
14. Какой из следующих алгоритмов используется для регрессионных задач?
— Решающее дерево
— Линейная регрессия +
— K-means
15. Что такое сверточные нейронные сети (CNN)?
— Специализированные нейронные сети для обработки изображений +
— Алгоритм для кластеризации данных
— Метод для анализа временных рядов
