Искусственный интеллект (ИИ) продолжает переворачивать мир технологий, открывая новые горизонты для автоматизации и анализа данных. Этот тест поможет вам проверить свои знания в области ИИ, от его основных принципов до современных применений. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в машинном обучении, нейронных сетях, обработке естественного языка и других ключевых аспектах ИИ. Проверьте свои знания и улучшите понимание одной из самых перспективных областей современной науки и технологий.
1. Что такое искусственный интеллект?
— Система, способная выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. +
— Программа для рисования графики.
— Технология для создания роботов.
2. Какой алгоритм чаще всего используется в машинном обучении?
— Алгоритм сортировки пузырьком.
— Алгоритм градиентного спуска. +
— Алгоритм быстрой сортировки.
3. Что такое нейронная сеть?
— Сетка для ловли рыбы.
— Компьютерная система, вдохновленная биологическими нейронами. +
— Программа для создания трехмерной графики.
4. Какое из следующих утверждений верно относительно обработки естественного языка (NLP)?
— NLP используется для анализа и понимания человеческого языка. +
— NLP используется для создания музыки.
— NLP используется для управления роботами.
5. Что такое машинное обучение?
— Процесс обучения компьютеров без явного программирования. +
— Процесс создания анимации.
— Процесс разработки игр.
6. Какой тип обучения использует метки данных для тренировки модели?
— Обучение с подкреплением.
— Обучение без учителя.
— Обучение с учителем. +
7. Что такое глубокое обучение?
— Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев. +
— Процесс создания глубоких копий данных.
— Технология для создания глубоких скважин.
8. Какой из следующих алгоритмов используется для кластеризации данных?
— Алгоритм k-средних. +
— Алгоритм линейной регрессии.
— Алгоритм решающего дерева.
9. Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
— Нейронная сеть, специально разработанная для обработки последовательных данных. +
— Нейронная сеть для создания изображений.
— Нейронная сеть для управления автомобилями.
10. Какой из следующих методов используется для улучшения производительности модели машинного обучения?
— Кросс-валидация. +
— Кросс-компиляция.
— Кросс-редактирование.
11. Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN)?
— Тип нейронной сети, состоящей из двух сетей: генератора и дискриминатора. +
— Сеть для создания генеративных искусств.
— Сеть для управления генераторами электроэнергии.
12. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
— Метрика точности. +
— Метрика скорости.
— Метрика цвета.
13. Что такое переобучение (overfitting)?
— Ситуация, когда модель слишком хорошо обучается на тренировочных данных и плохо обобщает новые данные. +
— Ситуация, когда модель недостаточно обучается на тренировочных данных.
— Ситуация, когда модель обучается слишком медленно.
14. Какой из следующих методов используется для уменьшения переобучения?
— Регуляризация. +
— Акселерация.
— Декомпрессия.
15. Что такое сверточная нейронная сеть (CNN)?
— Нейронная сеть, специально разработанная для обработки изображений и видео. +
— Нейронная сеть для создания музыки.
— Нейронная сеть для управления беспилотными автомобилями.
