Теории и системы искусственного интеллекта.фгиму_БАК_ГиМУ

Скачать тест — (Теории и системы искусственного интеллекта.фгиму_Б_8b10aea3.pdf)

1. Какая из следующих задач относится к области машинного обучения?
2. Какой алгоритм является методом оптимизации для поиска локального минимума функции потерь в нейронных сетях?
3. Что является основной характеристикой нейронных сетей в контексте искусственного интеллекта?
4. Какая из следующих задач является примером задачи поиска в искусственном интеллекте?
5. Какой тип обучения используется в задачах, где модель обучается на основе примеров с метками (ответами)?
6. Что из следующего является примером алгоритма машинного обучения без учителя?
7. Что представляет собой нейронная сеть с несколькими слоями?
8. Что является основной целью метода обучения с подкреплением?
9. Какой из методов используется для решения задачи классификации, при которой данные разделяются на два класса?
10. Какую задачу решает метод «обучения с учителем»?
11. Какой из алгоритмов используется для уменьшения размерности данных?
12. Что из следующего является ключевой особенностью алгоритмов глубокого обучения?
13. Какая из задач искусственного интеллекта фокусируется на обработке и понимании человеческого языка?
14. Что такое алгоритм «классификация»?
15. Какую задачу решает алгоритм «обучение без учителя»?
16. Какой алгоритм используется для решения задачи регрессии, где нужно предсказать значение на основе входных данных?
17. Как называется структура данных, которая используется для представления нейронных сетей?
18. Какая из следующих задач является примером задачи классификации в области машинного обучения?
19. Как называется метод, при котором нейронная сеть обучается с помощью сигнала награды за правильные действия?
20. Какая из следующих задач является примером решения проблемы оптимизации в искусственном интеллекте?
21. Какая из технологий используется в нейронных сетях для предотвращения переобучения модели?
22. Как называется метод, при котором алгоритм ищет оптимальные решения, имитируя процесс эволюции?
23. Как называется концепция, согласно которой искусственный интеллект должен стремиться к выполнению действий, максимально приближающихся к человеческим?
24. Какая модель искусственного интеллекта используется для классификации объектов с помощью обучающих примеров и создания гиперплоскости?
25. Как называется процесс, когда алгоритм обучается на данных без меток и пытается выделить закономерности?
26. Какая из следующих архитектур используется в глубоких нейронных сетях для извлечения признаков из изображений?
27. Какой алгоритм машинного обучения используется для классификации, когда данные распределены по нескольким категориям с различной плотностью?
28. Какой тип нейронной сети используется для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды?
29. Какой алгоритм применяется для поиска локального максимума функции в контексте обучения нейронных сетей?
30. Что такое «переносное обучение» в контексте искусственного интеллекта?
31. Какой подход в искусственном интеллекте используется для создания стратегий и принятия решений на основе прошлого опыта?
32. Как называется область искусственного интеллекта, занимающаяся созданием машин и программ, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта?
33. Какая задача относится к области обработки естественного языка в искусственном интеллекте?
34. Какой из следующих методов используется для уменьшения числа параметров модели в нейронных сетях?
35. Как называется тип модели, которая генерирует новое содержимое на основе обучающих данных?
36. Как называется метод, который использует деревья решений для классификации объектов на основе их признаков?
37. Какой тип нейронных сетей лучше всего подходит для обработки изображений?
38. Что из следующего является характеристикой алгоритма «наивный Байес»?
39. Как называется процесс улучшения модели машинного обучения путем ее повторной тренировки с новыми данными?
40. Какой из алгоритмов машинного обучения использует принцип «голосования» для предсказания результатов на основе нескольких моделей?
41. Как называется метод обучения, при котором модель обучается на данных без заранее заданных меток?
42. Что из следующего является примером задачи оптимизации в контексте искусственного интеллекта?
43. Как называется метод, при котором искусственный интеллект может учиться на основе ошибок и корректировать свои действия, чтобы улучшить результаты?
44. Какой из алгоритмов машинного обучения применяет жадный метод для построения дерева решений?
45. Какая из моделей используется для генерации текста, как, например, в чат-ботах?
46. Что из следующего описывает концепцию «обучение с подкреплением»?
47. Как называется задача, в которой алгоритм предсказывает вероятностное распределение для каждой категории?
48. Какой из подходов используется в обработке естественного языка для определения смысла и контекста слов в тексте?
49. Какую роль в нейронной сети играют «активационные функции»?
50. Какая из следующих архитектур нейронных сетей применяется для моделирования временных рядов и прогнозирования?
51. Как называется процесс, когда нейронная сеть «забывает» избыточные или неважные признаки?
52. Как называется подход, при котором искусственный интеллект принимает решения, имитируя действия человека в конкретной ситуации?
53. Как называется метод, при котором алгоритм создает прогнозы на основе статистических закономерностей, выявленных в данных?
54. Какая из следующих моделей применяется для генерации новых данных, похожих на обучающие примеры?
55. Как называется подход, при котором искусственный интеллект может совершенствовать свои алгоритмы и стратегии через взаимодействие с окружающей средой?
56. Какой из следующих методов используется для кластеризации данных?
57. Какой из следующих методов является примером обучения с учителем в машинном обучении?
58. Какой тип нейронных сетей используется для работы с последовательными данными, например, в задаче перевода текста?
59. Что означает термин «переобучение» (overfitting) в контексте машинного обучения?
60. Какой метод оптимизации используется в нейронных сетях для корректировки весов модели?