Экспертные системы и искусственный интеллект (ИИ) играют ключевую роль в современных технологиях, предоставляя решения для сложных задач и улучшая эффективность в различных отраслях. Эти технологии позволяют автоматизировать процессы, анализировать большие объемы данных и принимать обоснованные решения. В этом тесте вы сможете проверить свои знания о принципах работы экспертных систем, методах машинного обучения и применении ИИ в различных сферах. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в этих передовых технологиях!
1. Что такое экспертная система?
a) Система для хранения данных
b) Система для принятия решений на основе знаний +
c) Система для обработки изображений
2. Какая из следующих технологий является основой для работы экспертных систем?
a) Оптическое распознавание текста
b) Базы знаний и правила +
c) Квантовые вычисления
3. Какой метод машинного обучения используется для классификации данных?
a) Регрессионный анализ
b) Кластерный анализ
c) Метод опорных векторов +
4. Что такое нейронная сеть?
a) Сеть для передачи данных
b) Модель машинного обучения, вдохновленная биологическими нейронами +
c) Система для управления базами данных
5. Какой из следующих языков программирования часто используется для разработки ИИ?
a) Java
b) Python +
c) C#
6. Что такое глубокое обучение?
a) Метод обучения нейронных сетей с множеством слоев +
b) Метод обучения на основе генетических алгоритмов
c) Метод обучения на основе линейной регрессии
7. Какой алгоритм используется для поиска оптимального решения в пространстве возможных решений?
a) Алгоритм A* +
b) Алгоритм быстрого преобразования Фурье
c) Алгоритм сортировки пузырьком
8. Что такое естественный язык обработки (NLP)?
a) Технология для распознавания речи
b) Технология для взаимодействия с пользователем на естественном языке +
c) Технология для создания графики
9. Какой из следующих методов используется для обучения без учителя?
a) Кластерный анализ +
b) Линейная регрессия
c) Метод ближайших соседей
10. Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
a) Специальный тип нейронной сети для обработки последовательных данных +
b) Метод для оценки качества данных
c) Алгоритм для сжатия данных
11. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
a) Кросс-валидация +
b) Кластерный анализ
c) Метод опорных векторов
12. Что такое сингулярность в контексте ИИ?
a) Точка, в которой ИИ превосходит человеческий интеллект +
b) Точка, в которой ИИ перестает работать
c) Точка, в которой ИИ начинает самостоятельно обучаться
13. Какой из следующих методов используется для обучения с подкреплением?
a) Кластерный анализ
b) Метод временных различий (TD) +
c) Линейная регрессия
14. Что такое переобучение (overfitting) в машинном обучении?
a) Недостаток данных для обучения
b) Модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные и плохо обобщает новые данные +
c) Модель слишком медленно обучается
15. Какой из следующих методов используется для снижения переобучения?
a) Регуляризация +
b) Кластерный анализ
c) Метод опорных векторов
