Искусственный интеллект (ИИ) — это революционная технология, которая меняет мир вокруг нас. От автономных автомобилей до персонализированных рекомендаций, ИИ внедряется в самые разные сферы жизни. Этот тест поможет вам проверить свои знания об основах и современных достижениях искусственного интеллекта. Пройдите тест и узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в этой увлекательной и перспективной области.
1. Какой алгоритм чаще всего используется для классификации данных?
a) Линейная регрессия
b) Кластеризация
+c) Деревья решений
2. Что такое нейронная сеть?
a) Структура данных для хранения информации
+b) Модель машинного обучения, вдохновленная биологическими нейронами
c) Метод оптимизации гиперпараметров
3. Какой язык программирования чаще всего используется для разработки ИИ?
a) Java
b) C++
+c) Python
4. Что такое обучение с подкреплением?
a) Метод обучения на основе меток
b) Метод обучения на основе кластеров
+c) Метод обучения на основе вознаграждений и наказаний
5. Какой из следующих примеров является примером слабого ИИ?
a) Siri
b) AlphaGo
+c) Оба вышеперечисленных
6. Что такое машинное обучение?
a) Процесс создания алгоритмов для выполнения задач
+b) Процесс обучения алгоритмов на данных для выполнения задач
c) Процесс оптимизации алгоритмов для выполнения задач
7. Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка?
a) K-ближайших соседей
b) Метод наименьших квадратов
+c) Рекуррентные нейронные сети
8. Что такое переобучение?
a) Процесс обучения модели на недостаточном количестве данных
+b) Процесс обучения модели на избыточном количестве данных
c) Процесс обучения модели на некорректных данных
9. Какой из следующих методов используется для снижения размерности данных?
a) Линейная регрессия
+b) Метод главных компонент
c) Декодирование
10. Какой из следующих методов используется для кластеризации данных?
a) Линейная регрессия
+b) K-средних
c) Деревья решений
11. Что такое глубокое обучение?
a) Метод обучения на основе меток
b) Метод обучения на основе кластеров
+c) Метод обучения на основе многослойных нейронных сетей
12. Какой из следующих методов используется для распознавания образов?
a) K-ближайших соседей
b) Метод наименьших квадратов
+c) Сверточные нейронные сети
13. Что такое гиперпараметры?
a) Параметры, которые модель обучает на данных
+b) Параметры, которые задаются вручную и влияют на процесс обучения
c) Параметры, которые используются для оценки модели
14. Какой из следующих методов используется для генерации текста?
a) Линейная регрессия
b) Метод главных компонент
+c) Рекуррентные нейронные сети
15. Что такое обратное распространение ошибки?
a) Метод оптимизации гиперпараметров
+b) Метод обучения нейронных сетей
c) Метод кластеризации данных
