Искусственный интеллект (ИИ) — это передовая технология, которая переворачивает множество отраслей, от здравоохранения до финансов и образования. В этом тесте вы проверите свои знания о ключевых концепциях, методах и приложениях ИИ. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в машинном обучении, нейронных сетях, обработке естественного языка и этических аспектах использования ИИ. Проверьте свои знания и подготовьтесь к зачету по искусственному интеллекту!
1. Какая из следующих технологий является основой для работы искусственного интеллекта?
a) Квантовая механика
b) Машинное обучение +
c) Теория струн
2. Что такое нейронная сеть?
a) Программное обеспечение для обработки изображений
b) Модель, вдохновленная структурой человеческого мозга +
c) Метод шифрования данных
3. Какой из следующих методов используется для обучения моделей ИИ на основе данных?
a) Обратное проектирование
b) Обучение с подкреплением +
c) Линейное программирование
4. Что такое обработка естественного языка (NLP)?
a) Метод анализа данных
b) Технология для понимания и генерации человеческого языка +
c) Система управления базами данных
5. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
a) Алгоритм Дейкстры
b) Алгоритм k-средних +
c) Алгоритм быстрого преобразования Фурье
6. Что такое сверточная нейронная сеть (CNN)?
a) Сеть для обработки звуковых данных
b) Сеть для обработки изображений и видео +
c) Сеть для обработки текстовых данных
7. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели ИИ?
a) Метод Монте-Карло
b) Кросс-валидация +
c) Метод проб и ошибок
8. Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN)?
a) Сеть для анализа временных рядов
b) Сеть, состоящая из генератора и дискриминатора +
c) Сеть для обработки сигналов
9. Какой из следующих аспектов является важным при разработке этичного ИИ?
a) Скорость обработки данных
b) Прозрачность и объяснимаясть +
c) Энергоэффективность
10. Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?
a) Ситуация, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные +
b) Ситуация, когда модель слишком медленно обучается
c) Ситуация, когда модель не может обработать большие объемы данных
11. Какой из следующих языков программирования часто используется для разработки ИИ?
a) Java
b) Python +
c) C#
12. Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
a) Сеть для обработки изображений
b) Сеть для обработки последовательных данных +
c) Сеть для обработки табличных данных
13. Какой из следующих методов используется для регуляризации моделей ИИ?
a) Метод градиентного спуска
b) L1 и L2 регуляризация +
c) Метод наименьших квадратов
14. Что такое трансформерная модель?
a) Модель для анализа временных рядов
b) Модель для обработки естественного языка +
c) Модель для обработки изображений
15. Какой из следующих аспектов является важным при оценке безопасности моделей ИИ?
a) Скорость обучения
b) Устойчивость к атакам и аномалиям +
c) Энергопотребление
