Искусственный интеллект (ИИ) — это передовая технология, которая трансформирует различные сферы жизни, от медицины до транспорта. В этом тесте вы сможете проверить свои знания о ключевых концепциях, методах и приложениях ИИ. Понимание ИИ важно для всех, кто хочет быть в курсе современных технологий и инноваций. Проверьте свои знания и узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в этой увлекательной и быстро развивающейся области.
1. Что такое машинное обучение?
а) Процесс создания алгоритмов, которые могут учиться на данных
+б) Процесс создания алгоритмов, которые могут учиться на данных
в) Процесс создания алгоритмов, которые могут учиться на данных
2. Какой тип ИИ используется в виртуальных помощниках, таких как Siri и Alexa?
а) Слабый ИИ
+б) Слабый ИИ
в) Слабый ИИ
3. Что такое нейронная сеть?
а) Сетка, используемая для фильтрации данных
+б) Компьютерная модель, вдохновленная биологическими нейронами
в) Сетка, используемая для фильтрации данных
4. Какой алгоритм часто используется для классификации изображений?
а) Линейная регрессия
+б) Сверточная нейронная сеть (CNN)
в) Линейная регрессия
5. Что такое подкрепляющее обучение?
а) Метод обучения, при котором модель обучается на примерах
+б) Метод обучения, при котором агент учится, взаимодействуя с окружающей средой
в) Метод обучения, при котором модель обучается на примерах
6. Какой язык программирования часто используется для разработки ИИ?
а) Java
+б) Python
в) Java
7. Что такое Turing Test?
а) Тест для определения скорости вычислений
+б) Тест для определения, может ли машина обмануть человека, притворяясь человеком
в) Тест для определения скорости вычислений
8. Какой метод используется для обработки естественного языка (NLP)?
а) Кластеризация
+б) Токенизация
в) Кластеризация
9. Что такое глубокое обучение?
а) Процесс обучения на больших данных с использованием сложных алгоритмов
+б) Процесс обучения на больших данных с использованием сложных алгоритмов
в) Процесс обучения на больших данных с использованием сложных алгоритмов
10. Какой тип ИИ стремится к общему интеллекту?
а) Слабый ИИ
+б) Сильный ИИ
в) Слабый ИИ
11. Что такое GANs (Generative Adversarial Networks)?
а) Модели для предсказания погоды
+б) Модели для создания новых данных, похожих на обучающие данные
в) Модели для предсказания погоды
12. Какой алгоритм используется для рекомендательных систем?
а) Линейная регрессия
+б) Коллаборативная фильтрация
в) Линейная регрессия
13. Что такое переобучение (overfitting)?
а) Проблема, при которой модель плохо работает на новых данных
+б) Проблема, при которой модель плохо работает на новых данных
в) Проблема, при которой модель плохо работает на новых данных
14. Какой тип обучения использует метод градиентного спуска?
а) Неподкрепляющее обучение
+б) Обучение с учителем
в) Неподкрепляющее обучение
15. Что такое кросс-валидация?
а) Процесс проверки модели на одном наборе данных
+б) Процесс проверки модели на нескольких наборах данных для оценки её обобщающей способности
в) Процесс проверки модели на одном наборе данных
