Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современного мира, преобразуя различные сферы от медицины до финансов. Этот тест поможет вам проверить свои знания об ИИ, его истории, применении и перспективах. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в машинном обучении, нейронных сетях и других ключевых аспектах искусственного интеллекта. Проверьте свои знания и узнайте, что еще можно изучить в этой увлекательной и быстро развивающейся области.
1. Кто считается одним из основателей искусственного интеллекта?
— Алан Тьюринг
+ Джон Маккарти
— Стив Джобс
2. Какой алгоритм часто используется для классификации данных?
— Линейная регрессия
+ Метод опорных векторов
— К-средние
3. Что такое нейронная сеть?
— Алгоритм для сортировки данных
+ Модель машинного обучения, вдохновленная биологическими нейронами
— Метод оптимизации
4. Какой язык программирования часто используется для разработки ИИ?
— Java
+ Python
— C#
5. Что такое машинное обучение?
— Процесс создания баз данных
+ Процесс обучения алгоритмов на данных
— Метод шифрования данных
6. Какой из этих методов используется для обработки естественного языка?
— Кластеризация
+ Рекуррентные нейронные сети
— Линейная регрессия
7. Что такое глубокое обучение?
— Процесс анализа данных в реальном времени
+ Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев
— Метод оптимизации запросов к базе данных
8. Какой из этих методов используется для распознавания изображений?
— К-средние
+ Сверточные нейронные сети
— Рекуррентные нейронные сети
9. Что такое Turing test?
— Тест на проверку производительности компьютера
+ Тест на проверку способности машины вести разговор на человеческом уровне
— Тест на проверку безопасности данных
10. Какой из этих методов используется для предсказания временных рядов?
— Линейная регрессия
+ Авторегрессионные модели
— Кластеризация
11. Что такое реинфорсмент-обучение?
— Метод обучения на основе заранее заданных данных
+ Метод обучения на основе взаимодействия с окружающей средой и получения вознаграждений
— Метод обучения на основе анализа текста
12. Какой из этих методов используется для анализа больших данных?
— Линейная регрессия
+ Машинное обучение
— Кластеризация
13. Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
— Метод классификации данных
+ Модель машинного обучения, состоящая из двух нейронных сетей, которые соревнуются друг с другом
— Метод оптимизации запросов к базе данных
14. Какой из этих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
— Кластеризация
+ Кросс-валидация
— Линейная регрессия
15. Что такое обратное распространение ошибки?
— Метод классификации данных
+ Алгоритм для обучения нейронных сетей, который корректирует веса на основе ошибки
— Метод оптимизации запросов к базе данных
