Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных и быстро развивающихся областей современной технологии. От поисковых систем и виртуальных помощников до автономных транспортных средств и медицинской диагностики, ИИ проникает во все сферы нашей жизни. Этот тест поможет вам проверить свои знания о ключевых концепциях, применениях и будущих перспективах искусственного интеллекта. Подготовьтесь к исследованию увлекательного мира ИИ и узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в этой технологии.
1. Что такое машинное обучение?
a) Процесс создания алгоритмов, которые могут обучаться на основе данных. +
b) Процесс создания роботов.
c) Процесс создания баз данных.
2. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
a) Линейная регрессия.
b) Дерево решений. +
c) К-средние.
3. Что такое нейронная сеть?
a) Сеть компьютеров, связанных через интернет.
b) Модель, основанная на структуре мозга, используемая для обработки данных. +
c) Система для хранения данных.
4. Какой из следующих методов используется для оптимизации нейронных сетей?
a) Градиентный спуск. +
b) Линейное программирование.
c) Факторный анализ.
5. 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 байесовских сетей.
6. Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка?
a) Рекуррентные нейронные сети. +
b) Линейная регрессия.
c) Кластеризация.
7. Что такое реинфорсинг?
a) Метод обучения на основе награды и наказания. +
b) Метод обучения на основе кластеризации.
c) Метод обучения на основе линейной регрессии.
8. Какой из следующих языков программирования часто используется для разработки ИИ?
a) Java.
b) Python. +
c) C#.
9. Что такое Turing Test?
a) Тест на проверку скорости работы процессора.
b) Тест на проверку способности машины имитировать человеческое поведение. +
c) Тест на проверку надежности сети.
10. Какой из следующих методов используется для распознавания образов?
a) Линейная регрессия.
b) Сверточные нейронные сети. +
c) Кластеризация.
