Искусственный интеллект.фип_БАК_Менеджмент_н/с

Скачать тест — (Искусственный интеллект.фип_БАК_Менеджмент_н_с_a7081269.pdf)

Подкатегорией машинного обучения, использующей нейронные сети с несколькими слоями, является…
Типом обучения, предполагающим взаимодействие модели с окружающей средой через вознаграждения или наказания, является…
Примером применения ИИ в финансовых технологиях, где алгоритмы анализируют данные для принятия решений о покупке активов, является…
Научной дисциплиной, изучающей управление и связь в сложных системах для создания адаптивных моделей ИИ, является…
Периодом истории ИИ, характеризующимся сокращением финансирования из-за завышенных ожиданий, является…
Первой моделью нейронной сети, вдохновленной биологическими нейронами, была предложена в…
Типом знаний, описывающим алгоритмы и правила выполнения задач, являются…
В контексте ИИ нейробиология изучает…
Разделом математики, используемым для работы с многомерными данными в ИИ, является…
Алгоритмом машинного обучения, применяемым для кластеризации неразмеченных данных, является…
Примером применения компьютерного зрения является…
Для обработки естественного языка критически важно знание…
Системой, анализирующей данные с датчиков для предсказания поломок оборудования, является…
Алгоритмом, используемым в обучении с учителем для категоризации данных, является…
Неверно, что к задачам NLP относится…
… — это система, которая использует базы данных и правила вывода для решения специфических задач
… — это математические модели, вдохновленные биологическими нейронами в мозге человека
… — это знания которые описывают данные о мире
Установите соответствие между типами знаний и их примерами:
Расположите периоды истории ИИ в хронологическом порядке:
Больница внедряет ИИ-систему для анализа медицинских изображений (рентген, МРТ) с целью повышения точности диагностики. Однако врачи сомневаются, какой тип ИИ-модели лучше использовать: систему, основанную на правилах, или модель, обучающуюся на данных. Они также хотят, чтобы система могла объяснять свои решения для повышения доверия со стороны медицинского персонала. Какой подход к разработке ИИ-системы наиболее эффективен для данной задачи?
Основным компонентом онтологии, описывающим характеристики сущностей, является…
Видом онтологий, содержащим строгую логическую формализацию, является…
Этапом создания онтологии, включающим перевод концепций в OWL, является…
Видом модели, описывающим основные идеи и концепции с помощью диаграмм UML, является…
Отношение «родитель-потомок» относится к типу…
Подходом к созданию онтологии, который начинается с анализа существующих данных, является…
Этапом создания онтологии, следующим сразу после моделирования концепций, является…
Метод автоматизированного создания онтологий включает использование…
Языком, который используется для выполнения запросов к онтологиям, является…
Моделью, описывающей систему с помощью математических уравнений, является…
Принципом моделирования, требующим логической взаимосвязи элементов, является…
Этапом построения онтологии, включающим проверку на пробелы и противоречия, является…
Примером отношения «имеет» в онтологии может быть связь…
Инструментом, который используется для визуализации онтологий, является…
Концепция «развития онтологии с учетом новых данных» относится к этапу…
… — это принцип моделирования, требующий гибкости для внесения изменений в онтологию
… — это этап построения онтологии, на котором проверяются корректность и отсутствие противоречий
… — это этап, следующий после этапа сбора требований при создании онтологии
Установите соответствие между видами онтологий и их характеристиками:
Расположите этапы создания онтологии в правильной последовательности:
Компания разрабатывает платформу для электронной коммерции, где необходимо автоматически классифицировать товары из разных категорий (одежда, электроника, продукты). Существующие данные включают как структурированные таблицы с атрибутами товаров, так и неструктурированные описания от продавцов. Команда хочет создать онтологию, которая объединит эти данные и обеспечит совместимость с другими системами. Однако возник спор: часть команды предлагает начинать с высокоуровневых категорий, другая — с анализа конкретных товаров. Какой подход к созданию онтологии будет наиболее эффективным в данной ситуации?
Примером системы, использующей продукционные модели, является…
Процессом получения выводов на основе обобщения наблюдаемых фактов является…
Примером применения семантических сетей в NLP является…
Фрейм «Автомобиль» может включать атрибут…
Механизмом вывода, предполагающим наилучшее объяснение наблюдаемых фактов, является…
Система, использующая правила вида «Если температура > 100°C, то начать охлаждение», относится к…
Для работы с неопределенными знаниями часто применяют…
Для работы с неопределенными знаниями в ИИ часто применяют…
В семантических сетях отношение «Собака является Животным» относится к типу…
Методом вывода, использующим вероятности для учета неопределенности, является…
Для хранения неполных данных с учетом степени уверенности применяют…
Компонентом фрейма, описывающим его уникальное имя, является…
Алгоритмом, анализирующим исторические данные для прогнозирования спроса, пользуются в…
Логикой, расширяющей представление знаний за счет вероятностей, является…
В экспертных системах для организации правил часто применяют…
… — это структура знаний в виде графа, где узлы — объекты, а ребра — отношения
… — это процесс использования представленных знаний для получения новой информации
… — это метод вывода, основанный на поиске противоречий в предположениях
Установите соответствие между типами моделей представления знаний и их характеристиками:
Расположите этапы работы продукционной системы в хронологической последовательности:
Компания разрабатывает систему рекомендаций для онлайн-магазина. Система должна анализировать предпочтения пользователей и предлагать товары, которые могут их заинтересовать. Однако данные о пользователях неполные: отсутствует информация о некоторых покупках, а также о предпочтениях новых пользователей. Кроме того, система должна учитывать, что предпочтения пользователей могут меняться со временем, а некоторые товары могут быть временно недоступны. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для работы с неполными данными и позволит системе эффективно рекомендовать товары?
Для моделирования структуры мозга в искусственном интеллекте используются…
Основной единицей нейронной сети, которая принимает входные данные и обрабатывает их, является…
Слоями нейронной сети, которые обрабатывают данные между входным и выходным слоями, являются…
Синаптические веса в нейронных сетях настраиваются с помощью…
Для обработки изображений наиболее эффективны…
Рекуррентные нейронные сети подходят для работы с…
Механизмом, отвечающим за изменения в синаптических весах в зависимости от частоты и силы сигналов, является…
При обучении GPT предсказывается следующее слово в последовательности, что делает подход…
Для многоклассовой классификации в выходном слое нейронной сети обычно применяют функцию активации…
Процессом, который минимизирует функцию потерь путем обновления весов, является…
Для предотвращения переобучения в нейронных сетях используется…
Моделью, которая объединяет поиск информации и генерацию текста, является…
Архитектурой нейронной сети, которая использует механизм внимания для обработки последовательных данных, является…
Для нахождения оптимального пути в графе используется…
В генетических алгоритмах этапом, на котором происходит случайное изменение генов, является…
… — это алгоритм, который минимизирует функцию потерь через обновление весов
… — это процесс, при котором модель дообучается на специфичных задачах после предобучения
… — это метод регуляризации, при котором случайно отключаются нейроны во время обучения
Установите соответствие между типами нейронных сетей и их основными применениями:
Упорядочите этапы обучения нейронной сети в правильной последовательности:
Компания разрабатывает систему для автоматической классификации изображений товаров на складе. Необходимо выбрать подходящую архитектуру нейронной сети, которая сможет эффективно обрабатывать изображения и классифицировать их по категориям. Какая архитектура нейронной сети наиболее подходит для задачи классификации изображений?
Синаптические веса в нейронных сетях настраиваются с помощью…
Для обработки изображений наиболее эффективны…
Нейрон в нейронной сети представляет собой…
Для моделирования структуры мозга в искусственном интеллекте используются…
Основной единицей нейронной сети, которая принимает входные данные и обрабатывает их, является…
Слоями нейронной сети, которые обрабатывают данные между входным и выходным слоями, являются…
Веса в нейронной сети…
Упорядочите этапы обучения нейронной сети в правильной последовательности:
Активационная функция в нейронной сети — это…
Установите соответствие между типами нейронных сетей и их основными применениями:
Слоем нейронной сети, который отвечает за окончательные прогнозы или классификации, является…
… — это метод регуляризации, при котором случайно отключаются нейроны во время обучения
Нейронными сетями, которые широко используются для обработки изображений, являются…
… — это процесс, при котором модель дообучается на специфичных задачах после предобучения
Нейронными сетями, подходящими для работы с последовательными данными, являются…
… — это алгоритм, который минимизирует функцию потерь через обновление весов
Мультиагентные системы — это…
Фрейм «Автомобиль» может включать атрибут…
Механизмом вывода, предполагающим наилучшее объяснение наблюдаемых фактов, является…
RAG модели в области обработки естественного языка объединяет…
Примером системы, использующей продукционные модели, является…
Процессом получения выводов на основе обобщения наблюдаемых фактов является…
Примером применения семантических сетей в NLP является…
Моделями, которые могут генерировать новые примеры, похожие на обучающие данные, являются…
Расположите этапы работы продукционной системы в хронологической последовательности:
Мультимодальные нейронные сети — это…
Установите соответствие между типами моделей представления знаний и их характеристиками:
Логические модели искусственного интеллекта представляют собой…
… — это метод вывода, основанный на поиске противоречий в предположениях
Отношение в семантических сетях «Собака является Животным» описывает такую связь, как…
… — это процесс использования представленных знаний для получения новой информации
Методом вывода, который используется для нахождения новых отношений в семантических сетях является…
… — это структура знаний в виде графа, где узлы — объекты, а ребра — отношения
Правилом в фреймовых моделях, которое описывает непрерывность свойств, является…
Видом модели, описывающим основные идеи и концепции с помощью диаграмм UML, является…
Отношение «родитель-потомок» относится к типу…
Компонентом фрейма, который описывает его уникальное имя, является…
Типом логики, которая используется в моделях первого порядка для решения сложных задач, является…
Основным компонентом онтологии, описывающим характеристики сущностей, является…
Видом онтологий, содержащим строгую логическую формализацию, является…
Этапом создания онтологии, включающим перевод концепций в OWL, является…
Механизмом вывода, который используется в продукционных системах, является…
Расположите этапы создания онтологии в правильной последовательности:
Преимуществом продукционных систем, которое заключается в возможности добавления новых правил, является…
Установите соответствие между видами онтологий и их характеристиками:
Системами, использующими искусственный интеллект для анализа предпочтений пользователей и предложения контента, являются…
… — это этап, следующий после этапа сбора требований при создании онтологии
Системами, использующими правила вида «Если…, то…» для принятия решений, являются…
… — это этап построения онтологии, на котором проверяются корректность и отсутствие противоречий
Онтологией в контексте искусственного интеллекта является…
… — это принцип моделирования, требующий гибкости для внесения изменений в онтологию
Основными компонентами, которые включает в себя онтология, являются…
… — это система, которая использует базы данных и правила вывода для решения специфических задач
Суперклассом в структуре онтологии является…
Подклассом в структуре онтологии является…
Связи между сущностями в онтологии описывают…
У атрибутов могут быть такие типы данных, как…
Целевой функцией в онтологической инженерии является…
Физическими моделями в онтологии являются…
Моделями, который используются для работы с неопределенностью, являются…
Первым шагом в создании онтологии является…
Обучение с учителем в машинном обучении — это процесс, при котором…
Логистическая регрессия применяется для…
Метод K-средних используется для…
Периодом истории ИИ, характеризующимся сокращением финансирования из-за завышенных ожиданий, является…
Тест Тьюринга предназначен для…
Типом обучения, предполагающим взаимодействие модели с окружающей средой через вознаграждения или наказания, является…
Примером применения ИИ в финансовых технологиях, где алгоритмы анализируют данные для принятия решений о покупке активов, является…
Научной дисциплиной, изучающей управление и связь в сложных системах для создания адаптивных моделей ИИ, является…
Метод главных компонент используется для…
Подкатегорией машинного обучения, использующей нейронные сети с несколькими слоями, является…
Генеративно-состязательные сети применяются для…
Расположите периоды истории ИИ в хронологическом порядке:
Линейная алгебра в ИИ применяется для…
Установите соответствие между типами знаний и их примерами:
Кибернетика — это наука, которая…
… — это знания которые описывают данные о мире
Машина Тьюринга была предложена для…
… — это математические модели, вдохновленные биологическими нейронами в мозге человека
Процедурные знания в ИИ — это знания о том…
Компания-ритейлер хочет оптимизировать управление запасами, чтобы минимизировать издержки и избежать дефицита товаров. У них есть данные о продажах за последние 5 лет, но отсутствуют метки (например, сезонность, спрос). Руководство ищет решение, которое поможет выявить скрытые закономерности и улучшить прогнозирование. Какой метод машинного обучения наиболее подходит для выявления скрытых закономерностей в данных?
Стартап разрабатывает голосового помощника для обработки запросов на русском языке, но пользователи жалуются, что помощник не понимает контекст и не задает уточняющие вопросы. Команда разработчиков хочет улучшить систему, чтобы она могла вести более естественные и осмысленные диалоги. Какие технологии ИИ необходимо улучшить, чтобы решить проблему?
Научный институт создает онтологию для описания климатических изменений. Данные включают метеорологические показатели, географические координаты и прогнозные модели. На этапе формализации выяснилось, что часть данных представлена в RDF, а другая — в реляционных базах. Команда не может согласовать, как унифицировать форматы без потери смысла. Какое действие критически необходимо для решения проблемы совместимости форматов?
Стартап разрабатывает чат-бот для поддержки клиентов банка. Бот должен понимать запросы вроде «Как открыть вклад?» или «Перевести деньги на карту». Для этого требуется онтология, связывающая финансовые термины, процессы и нормативные документы. Однако тестирование показало, что бот путает «кредит» и «депозит», а также не учитывает региональные особенности законодательства. Какой этап создания онтологии был выполнен недостаточно тщательно?
В медицинской системе диагностики необходимо разработать модель, которая сможет на основе симптомов пациента предположить возможные заболевания. Однако симптомы могут быть неоднозначными, а данные о пациентах — неполными. Например, у пациента может отсутствовать информация о предыдущих заболеваниях, а некоторые симптомы могут быть интерпретированы по-разному. Какой механизм вывода лучше всего подойдет для работы с неоднозначными и неполными данными в медицинской диагностике?
Компания разрабатывает чат-бота для обработки запросов клиентов. Чат-бот должен понимать контекст запросов и адаптировать ответы в зависимости от предпочтений пользователя. Однако данные о пользователях могут быть неполными, а запросы — неоднозначными. Например, пользователь может использовать разговорный язык или сленг, что затрудняет понимание его намерений. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для обработки неоднозначных запросов и адаптации ответов?
При обучении нейронной сети на большом наборе данных возникла проблема: модель слишком долго обучается, и процесс занимает много времени. Необходимо выбрать метод оптимизации, который ускорит обучение и улучшит сходимость модели. Какой метод оптимизации лучше всего подойдет для ускорения обучения нейронной сети?
При обучении нейронной сети на данных для задачи классификации модель показывает отличные результаты на обучающей выборке, но плохо справляется с новыми данными. Это указывает на проблему переобучения. Какой метод лучше всего использовать для предотвращения переобучения в нейронной сети?