Искусственный интеллект (ИИ) — это одна из самых динамично развивающихся областей современной технологии. Системы ИИ способны выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого вмешательства, такие как распознавание речи, анализ данных и принятие решений. Эти системы находят применение в различных сферах, включая медицину, финансы, транспорт и образование. Понимание принципов работы ИИ и его возможностей становится все более важным в условиях цифровизации и автоматизации. В этом тесте вы сможете проверить свои знания о систем искусственного интеллекта и понять, насколько хорошо вы осведомлены о последних достижениях в этой области.
1. Какой из следующих методов используется для обучения нейронных сетей?
a) Линейное программирование
b) Обратное распространение ошибки +
c) Регрессионный анализ
2. Что такое машинное обучение?
a) Процесс создания программного обеспечения
b) Процесс, при котором компьютеры обучаются на основе данных +
c) Процесс создания баз данных
3. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
a) Алгоритм Дейкстры
b) Алгоритм k-средних +
c) Алгоритм быстрой сортировки
4. Что такое глубокое обучение?
a) Процесс обучения на основе простых нейронных сетей
b) Процесс обучения на основе сложных нейронных сетей с множеством слоев +
c) Процесс обучения на основе линейных моделей
5. Какой из следующих типов ИИ является наиболее продвинутым?
a) Узкий ИИ
b) Общий ИИ +
c) Слабый ИИ
6. Что такое естественный языковой процессинг (NLP)?
a) Процесс обработки изображений
b) Процесс обработки и анализа естественного языка +
c) Процесс обработки звуковых сигналов
7. Какой из следующих методов используется для оптимизации гиперпараметров модели?
a) Градиентный спуск
b) Поиск по сетке +
c) Метод Монте-Карло
8. Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
a) Нейронная сеть для обработки статичных данных
b) Нейронная сеть для обработки последовательных данных +
c) Нейронная сеть для обработки изображений
9. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели?
a) Метод кросс-валидации +
b) Метод линейной регрессии
c) Метод кластеризации
10. Что такое сверточная нейронная сеть (CNN)?
a) Нейронная сеть для обработки текстовых данных
b) Нейронная сеть для обработки изображений +
c) Нейронная сеть для обработки аудио данных
11. Какой из следующих типов данных используется для обучения моделей ИИ?
a) Только структурированные данные
b) Только неструктурированные данные
c) Оба типа данных +
12. Что такое переобучение (overfitting)?
a) Ситуация, когда модель слишком хорошо обучается на тренировочных данных и плохо работает на новых данных +
b) Ситуация, когда модель слишком плохо обучается на тренировочных данных
c) Ситуация, когда модель слишком медленно обучается
13. Какой из следующих методов используется для уменьшения переобучения?
a) Увеличение сложности модели
b) Уменьшение количества данных
c) Использование регуляризации +
14. Что такое обучение с подкреплением (reinforcement learning)?
a) Процесс обучения на основе заранее известных правил
b) Процесс обучения на основе награды и наказания +
c) Процесс обучения на основе заранее известных данных
15. Какой из следующих методов используется для кластеризации данных?
a) Линейная регрессия
b) Метод k-средних +
c) Метод градиентного спуска
