Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, открывая новые горизонты в технологиях и бизнесе. Этот тест поможет вам проверить свои знания о ключевых направлениях развития ИИ, таких как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и автономные системы. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в современных тенденциях и будущих перспективах ИИ, и почему это важно для вашей карьеры и общества в целом.
1. Какой из следующих методов используется для обучения нейронных сетей?
— Линейная регрессия
— Градиентный бустинг
+ Обратное распространение ошибки
2. Что такое машинное обучение?
+ Алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных
— Программирование на языке Python
— Анализ данных в Excel
3. Какой из следующих языков программирования наиболее часто используется в машинном обучении?
— Java
+ Python
— C++
4. Что такое обработка естественного языка (NLP)?
— Процесс создания графики
+ Методы, позволяющие компьютерам понимать и генерировать человеческий язык
— Оптимизация баз данных
5. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
— К-средних
+ Дерево решений
— Анализ главных компонент
6. Что такое глубокое обучение?
+ Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев
— Процесс создания веб-сайтов
— Метод оптимизации поисковых систем
7. Какой из следующих терминов относится к автономным системам?
— Виртуальная реальность
+ Робототехника
— Облачные вычисления
8. Что такое генеративно-состязательные сети (GANs)?
— Сети для анализа больших данных
+ Сети, состоящие из генератора и дискриминатора, которые обучаются друг на друге
— Сети для управления базами данных
9. Какой из следующих методов используется для обработки изображений?
— Линейное программирование
+ Сверточные нейронные сети (CNN)
— Рекуррентные нейронные сети (RNN)
10. Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
— Сети для анализа временных рядов
+ Сети, которые могут обрабатывать последовательные данные, такие как текст или аудио
— Сети для оптимизации поисковых систем
11. Какой из следующих терминов относится к этике в ИИ?
— Оптимизация кода
+ Прозрачность и ответственность
— Анализ данных
12. Что такое автоматическое обучение (AutoML)?
— Процесс создания графики
+ Методы, которые автоматизируют процесс разработки моделей машинного обучения
— Оптимизация баз данных
13. Какой из следующих методов используется для анализа больших данных?
— Линейная регрессия
+ Кластеризация
— Градиентный бустинг
14. Что такое перекрестная проверка (cross-validation)?
— Метод оптимизации поисковых систем
+ Метод оценки качества модели машинного обучения
— Процесс создания веб-сайтов
15. Какой из следующих терминов относится к объяснимому ИИ (XAI)?
— Оптимизация кода
+ Интерпретируемость и понятность моделей
— Анализ данных
