Адаптивные системы и их приложения в робототехнике и искусственном интеллекте.ти

Скачать тест — (Адаптивные системы и их приложения в робототехнике_a60a7211.pdf)

1. Что является основным определением адаптивной системы?
2. Какой из перечисленных принципов не является принципом адаптации?
3. Что такое самоорганизация в контексте адаптивных систем?
4. В чем заключается обучение с учителем?
5. Какой тип обучения используется в играх для обучения искусственного интеллекта?
6. Какой из механизмов адаптации подразумевает изменение топологии системы?
7. Что подразумевает добавление/удаление элементов в адаптивной системе?
8. Какой тип адаптации характеризуется изменением структуры системы?
9. Какой тип адаптации характеризуется изменением параметров при неизменной структуре?
10. Какой пример относится к области применения адаптивных систем в искусственном интеллекте?
11. Что означает аббревиатура LMS в контексте адаптивных систем?
12. Какая цель алгоритма наименьших квадратов (LMS)?
13. Что позволяет математическое моделирование адаптивных систем?
14. Какой из подходов используется для моделирования динамики системы во времени?
15. Для чего обычно используются нейронные сети в математическом моделировании адаптивных систем?
16. Какой подход применяется для моделирования неопределенности и нечеткости?
17. Что такое SLAM в контексте робототехники?
18. Для чего предназначен фильтр Калмана в робототехнике?
19. Какой алгоритм лучше всего подходит для SLAM в сложных, нелинейных средах?
20. Какой тип обучения часто используется для обучения роботов навигации в динамических средах?
21. Что такое ПИД-регулятор?
22. Что такое обратная связь в системе управления роботом?
23. Для чего используется force control при управлении манипуляторами?
24. Что такое impedance control?
25. Что используют генетические алгоритмы для оптимизации в робототехнике?
26. Какие основные компоненты используются в генетическом алгоритме?
27. Какие алгоритмы используются для поиска оптимальных путей в известных средах?
28. Что такое эвристика в алгоритме A?*
29. В чем основное преимущество алгоритма D Lite по сравнению с A?**
30. Как обучение с подкреплением может помочь роботу адаптироваться к новым задачам?
31. Какой алгоритм использовался для обучения робота в игре AlphaGo?
32. Что позволяет адаптивное управление манипуляторами?
33. Для чего используется адаптивная эвристика в алгоритмах A и D Lite?**
34. Какие компоненты системы позволяют роботу-манипулятору взаимодействовать с неопределенными объектами?
35. Что такое адаптивное машинное обучение?
36. Какой из перечисленных методов не относится к онлайн-обучению?
37. В ансамблевых методах с адаптивным весом, как изменяется вес базовой модели, которая плохо предсказывает новые данные?
38. Какой метод автоматической настройки гиперпараметров перебирает все возможные комбинации в заданной сетке?
39. Какой метод автоматической настройки гиперпараметров использует байесовскую модель для прогнозирования производительности?
40. Какая задача решается при сегментации изображений?
41. Какой фильтр для предварительной обработки изображений заменяет значение пикселя медианой значений в его окрестности?
42. Какой метод сегментации изображений выбирает пороговое значение, минимизирующее внутриклассовую дисперсию?
43. В методе Ниблэка, как вычисляется пороговое значение?
44. Что такое нейроэволюция?
45. Какой эволюционный алгоритм начинает с простых нейронных сетей и постепенно усложняет их структуру?
46. Что делает генетический алгоритм для отбора признаков?
47. В генетическом алгоритме для отбора признаков, что представляет собой особь в популяции?
48. Какой оператор генетического алгоритма включает изменение бита в битовой строке, представляющей подмножество признаков?
49. Что такое концептуальный дрейф в машинном обучении?
50. Какой из перечисленных алгоритмов не предназначен для работы с концептуальным дрейфом?
51. Что такое «Conditional Computation» в нейронных сетях с адаптивной архитектурой?
52. Какое преимущество имеют адаптивные системы по сравнению с традиционными системами?
53. Что является гиперпараметром модели машинного обучения?
54. Какой оператор в генетическом алгоритме объединяет генетический материал двух особей для создания новых?
55. Что такое глубокое обучение с подкреплением (DRL)?
56. Какая задача решается при мета-обучении?
57. Что характерно для самообучающихся роботов?
58. 4 Какова основная цель Collaborative Robots (Кобото)?
59. Какая проблема может возникнуть при использовании адаптивных систем?
60. Что такое формальная верификация адаптивной системы?
61. Что такое формальная валидация адаптивной системы?
62. Что может затруднять интеграцию адаптивных систем с существующими системами управления?
63. Какая перспектива развития адаптивных систем предполагает их способность находить новые и оригинальные решения проблем?
64. В какой области адаптивные системы могут использоваться для автоматизации всех этапов производства?
65. Для чего могут использоваться роботы в исследовании космоса, благодаря адаптивным системам?
66. Какой фактор может препятствовать широкому внедрению адаптивных систем?
67. Какой метод может использоваться для проверки правильности работы адаптивных систем?
68. Какой подход может использоваться для соединения адаптивных систем с существующими системами управления?
69. Какую способность должна проявлять адаптивная система для креативного решения задач?
70. Что подразумевается под “самосознанием” робота в контексте перспектив развития адаптивных систем?
71. Что необходимо учитывать при разработке роботов с “самосознанием”?