Искусственный интеллект (ИИ) — это передовая технология, которая меняет мир вокруг нас. От автоматизации рутинных задач до создания инновационных решений в медицине, транспорте и других областях, ИИ открывает новые возможности для человечества. В этом тесте вы сможете проверить свои знания об основах искусственного интеллекта, его типах, методах и применении. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в машинном обучении, нейронных сетях и алгоритмах, которые лежат в основе современных ИИ-систем. Пройдите тест и оцените свои знания в этой захватывающей области!
1. Какой из следующих типов ИИ является наиболее продвинутым?
a) Слабый ИИ
b) Сильный ИИ
c) Ограниченный ИИ
+ b) Сильный ИИ
2. Какой алгоритм часто используется для классификации данных?
a) Линейная регрессия
b) k-средних
c) Дерево решений
+ c) Дерево решений
3. Что такое машинное обучение?
a) Процесс программирования компьютеров для выполнения задач
b) Процесс обучения компьютеров на основе данных
c) Процесс создания нейронных сетей
+ b) Процесс обучения компьютеров на основе данных
4. Какой из следующих методов используется для обучения нейронных сетей?
a) Обратное распространение ошибки
b) Линейное программирование
c) Кластерный анализ
+ a) Обратное распространение ошибки
5. Что такое нейронная сеть?
a) Система для хранения данных
b) Модель, вдохновленная биологическими нейронами
c) Алгоритм для сортировки данных
+ b) Модель, вдохновленная биологическими нейронами
6. Какой из следующих языков программирования часто используется в ИИ?
a) Java
b) Python
c) C++
+ b) Python
7. Что такое глубокое обучение?
a) Метод обучения с использованием большого количества данных
b) Метод обучения с использованием нейронных сетей с множеством слоев
c) Метод обучения с использованием линейной регрессии
+ b) Метод обучения с использованием нейронных сетей с множеством слоев
8. Какой из следующих алгоритмов используется для кластеризации данных?
a) k-ближайших соседей
b) k-средних
c) Линейная регрессия
+ b) k-средних
9. Что такое регрессионный анализ?
a) Метод для классификации данных
b) Метод для предсказания непрерывных значений
c) Метод для сортировки данных
+ b) Метод для предсказания непрерывных значений
10. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
a) Кросс-валидация
b) Линейное программирование
c) Кластерный анализ
+ a) Кросс-валидация
11. Что такое обучение с учителем?
a) Обучение модели на основе размеченных данных
b) Обучение модели на основе неразмеченных данных
c) Обучение модели на основе случайных данных
+ a) Обучение модели на основе размеченных данных
12. Какой из следующих алгоритмов используется для обнаружения аномалий?
a) Линейная регрессия
b) Одноклассовый SVM
c) k-средних
+ b) Одноклассовый SVM
13. Что такое естественная обработка языка (NLP)?
a) Метод для анализа изображений
b) Метод для анализа текстовых данных
c) Метод для анализа аудио данных
+ b) Метод для анализа текстовых данных
14. Какой из следующих методов используется для оптимизации гиперпараметров модели?
a) Градиентный спуск
b) Сетка поиска
c) Кластерный анализ
+ b) Сетка поиска
15. Что такое компьютерное зрение?
a) Метод для анализа текстовых данных
b) Метод для анализа изображений и видео
c) Метод для анализа аудио данных
+ b) Метод для анализа изображений и видео
