Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Технологии и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-137-Б

Технологии и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-137-Б — вариант 7

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

77 вопросов Вариант 7 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

… считается годом начала активного изучения искусственного интеллекта как научной области

  1. 1943 г.
  2. 1956 г.
  3. 1972 г.
  4. 1980 г.
Вопрос 2

Одним из основателей области искусственного интеллекта был …

  1. Алан Тьюринг
  2. Джон Маккарти
  3. Дуглас Хартри
  4. Норберт Винер
Вопрос 3

Сопоставьте важнейшие события в истории искусственного интеллекта и соответствующие годы:

  1. Создание шахматной программы Deep Blue
  2. Презентация термина «искусственный интеллект»
  3. Разработка первой нейронной сети
  4. Предложение идеи теста Тьюринга
  5. 1997 г.
  6. 1956 г.
  7. 1958 г.
  8. 1950 г.
Вопрос 4

Так называемые «зимы искусственного интеллекта (ИИ)» – это …

  1. периоды активного финансирования исследований в области ИИ
  2. периоды спада интереса и финансирования в области ИИ
  3. этапы, когда ИИ успешно использовался в промышленности
  4. периоды открытых научных конференций по ИИ
Вопрос 5

Расположите в правильном порядке важные вехи развития искусственного интеллекта (ИИ):

  1. знакомство общества с понятиями «модель» и «алгоритм»
  2. создание первой нейронной сети
  3. разработка экспертных систем
  4. Первый международный конгресс по искусственному интеллекту
Вопрос 6

Основным катализатором восстановления интереса к изучению искусственного интеллекта в 21 в. стали …

  1. междисциплинарные исследования
  2. открытия в области квантовой физики
  3. работы в области философии
Вопрос 7

Проект … в области искусственного интеллекта способствовал повышению интереса к глубокому обучению

  1. ELIZA
  2. Watson
  3. AlphaGo
  4. GPT
Вопрос 8

Говоря о тесте Тьюринга, можно утверждать, что он …

  1. оценивает способность к самообучению
  2. проверяет уровень интеллекта человека
  3. идентифицирует степень сходства между машиной и человеком
  4. не имеет отношения к искусственному интеллекту
Вопрос 9

Ключевым фактором улучшения моделей искусственного интеллекта (ИИ) в 2010-х гг. стало …

  1. увеличение объемов доступных данных
  2. уменьшение сложности алгоритмов
  3. падение интереса к ИИ
  4. увеличение числа специалистов в области ИИ
Вопрос 10

Сопоставьте основные концепции искусственного интеллекта с их характеристиками:

  1. Нейронные сети
  2. Экспертные системы
  3. Генетические алгоритмы
  4. моделируют работу человеческого мозга
  5. основаны на знаниях экспертов в узкой области
  6. используют принципы естественного отбора
Вопрос 11

Искусственный интеллект – это междисциплинарная область … и технологий, направленная на создание компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта

  1. науки
Вопрос 12

В 1956 г. на … конференции был впервые введен термин «искусственный интеллект»

  1. Дартмутской
Вопрос 13

Искусственный интеллект (ИИ) – это …

  1. компьютерная программа, выполняющая простые и сложные команды
  2. область науки, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта
  3. способ обработки больших данных
  4. технология обработки текстовой и графической информации
Вопрос 14

Сопоставьте уровни искусственного интеллекта (ИИ) с их описаниями:

  1. Узкий (слабый) ИИ
  2. Общий (сильный) ИИ
  3. Искусственный сверхинтеллект
  4. ИИ, решающий ограниченный набор задач (например, распознавание лиц)
  5. гипотетическая система, способная решать любые задачи на уровне человека
  6. теоретический уровень интеллекта, превышающий человеческий
Вопрос 15

Упорядочьте основные направления искусственного интеллекта по усложнению и хронологии развития:

  1. машинное обучение (ML)
  2. глубокое обучение (DL)
  3. обработка естественного языка (NLP)
  4. робототехника
Вопрос 16

Основная цель машинного обучения – это …

  1. автоматизация физической работы
  2. создание моделей для предсказания на основе данных
  3. улучшение графической обработки
  4. снижение потребления энергии
Вопрос 17

Метод обучения, в котором для создания модели используются размеченные данные, – это …

  1. обучение без учителя
  2. обучение с подкреплением
  3. обучение с учителем
  4. полуавтоматическое обучение
Вопрос 18

Сопоставьте типы алгоритмов поиска с их характеристиками:

  1. Поиск в ширину
  2. Поиск в глубину
  3. Эвристический поиск
  4. гарантирует нахождение кратчайшего пути
  5. исследует одну ветвь до конца
  6. использует эвристическую функцию для оценки
Вопрос 19

Неверно, что … является частью процесса обучения модели

  1. сбор данных
  2. формулирование задачи
  3. разработка аппаратного обеспечения
  4. оценка качества модели
Вопрос 20

… – это алгоритм, который применяется для классификации в задачах машинного обучения

  1. Дерево решений
  2. Генетический алгоритм
  3. Кластеризация
  4. Нейронная сеть
Вопрос 21

… относится к эволюционным алгоритмам

  1. Алгоритм SVM
  2. Алгоритм A*
  3. Генетический алгоритм
  4. Метод k-средних
Вопрос 22

Машинный перевод является примером использования такого метода, как …

  1. классификация
  2. обработка естественного языка (NLP)
  3. регрессия
  4. снижение размерности
Вопрос 23

Ключевыми направлениями искусственного интеллекта являются машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, а также … – прикладная наука, направленная на проектирование и создание роботов

  1. робототехника
Вопрос 24

Методом решения задач в классическом искусственном интеллекте является … метод, который использует способ рассуждения от общего к частному

  1. дедуктивный
Вопрос 25

Согласно наиболее корректному определению, данные – это …

  1. физические объекты, используемые в вычислениях
  2. цифровые представления событий, процессов или состояний объектов реального мира
  3. алгоритмы, использующиеся для анализа информации
  4. текстовая информация, используемая в обработке
Вопрос 26

Сопоставьте источники данных с их описаниями:

  1. Первичные источники
  2. Вторичные источники
  3. Синтетические источники
  4. непосредственное измерение характеристик объектов
  5. данные, полученные на основе обработки данных непосредственных измерений
  6. данные, сгенерированные моделями и симуляциями
Вопрос 27

Расположите типы данных в порядке от наиболее организованных к наименее структурированным:

  1. структурированные
  2. полуструктурированные
  3. неструктурированные
Вопрос 28

… – это базы данных, которые обычно используют для хранения структурированных данных

  1. NoSQL
  2. Реляционные системы управления базами данных (СУБД)
  3. Файловые системы
  4. Облачные хранилища
Вопрос 29

… данные требуют для их анализа дополнительного парсинга

  1. Структурированные
  2. Полуструктурированные
  3. Неструктурированные
  4. Структурированные и неструктурированные 
Вопрос 30

Основное преимущество неструктурированных данных – это …

  1. высокая скорость обработки
  2. гибкость структуры
  3. богатство информации
  4. стандартизация данных
Вопрос 31

Сопоставьте типы данных с их примерами:

  1. Структурированные данные
  2. Полуструктурированные данные
  3. Неструктурированные данные
  4. SQL-базы
  5. XML и JSON
  6. тексты и изображения
Вопрос 32

Основная проблема, связанная с работой с данными, – это …

  1. высокая скорость анализа
  2. защита данных от утечек
  3. пропуски в данных
  4. большие объемы структурированных данных
Вопрос 33

Такой метод маркировки данных, как … маркировка, обеспечивает высокую точность, но является медленным и дорогим

  1. автоматическая
  2. полуавтоматическая
  3. ручная
  4. алгоритмическая
Вопрос 34

Такой тип анализа данных, как …, подходит для полуструктурированных данных

  1. классические статистические методы
  2. машинное обучение
  3. SQL-запросы
  4. парсинг и преобразование данных
Вопрос 35

Сопоставьте примеры наборов данных с их назначением:

  1. MNIST
  2. RuSentiment
  3. OpenCorpora
  4. Credit Card Fraud Detection Dataset
  5. распознавание рукописей
  6. анализ тональности
  7. лингвистический анализ
  8. выявление мошенничества
Вопрос 36

… данные – это формат данных, который содержит метаданные или теги, позволяющие сохранять гибкую структуру

  1. Полуструктурированные
Вопрос 37

Для работы с неструктурированными данными часто применяются методы обработки естественного … (NLP)

  1. языка
Вопрос 38

Глубокое обучение в контексте искусственного интеллекта – это …

  1. простой алгоритм для обработки данных
  2. подкласс машинного обучения, основанный на нейронных сетях
  3. метод для оптимизации баз данных
  4. технология обработки больших объемов данных
Вопрос 39

Сопоставьте типы нейронных сетей с их применением:

  1. Свёрточные нейронные сети (CNN)
  2. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  3. Полносвязные нейронные сети
  4. распознавание изображений
  5. обработка последовательных данных
  6. общие задачи классификации
Вопрос 40

Расположите в правильном порядке этапы работы искусственного интеллекта:

  1. сбор данных
  2. обработка данных
  3. обучение модели
  4. применение модели
Вопрос 41

Основные компоненты экспертной системы – это …

  1. алгоритмы глубокого обучения и объемные базы данных
  2. база знаний и механизм вывода
  3. системы автоматического управления и база знаний
  4. объемные базы данных и системы автоматического управления
Вопрос 42

Для многоагентных систем (МАС) характерно …

  1. централизованное управление
  2. отсутствие взаимодействия между агентами
  3. принятие децентрализованных решений на основе взаимодействий
  4. использование только жестких алгоритмов
Вопрос 43

Сопоставьте технологии с их особенностями:

  1. Квантовые технологии
  2. Нанотехнологии
  3. Искусственные нейронные сети
  4. технология, использующая явления квантовой физики для реализации новых вычислительных и коммуникационных возможностей
  5. технология создания и манипулирования материалами и устройствами на атомарном и молекулярном уровне
  6. моделирование когнитивных процессов
Вопрос 44

Преимуществом использования глубокого машинного обучения является …

  1. обработка больших объемов структурированных данных
  2. автоматическое извлечение признаков из данных
  3. понимание простых моделей
  4. применение технологии в реальном времени
Вопрос 45

К применению искусственного интеллекта в здравоохранении относятся задачи по …

  1. обработке текстовых данных
  2. автоматической диагностике заболеваний
  3. модернизации оборудования
  4. оптимизации производства
Вопрос 46

Такой метод, как …, используется для минимизации значения функции потерь в нейронных сетях

  1. деревья решений
  2. градиентный спуск
  3. метод главных компонент
  4. алгоритм k-средних
Вопрос 47

Сопоставьте примеры применения искусственного интеллекта с соответствующими отраслями:

  1. Автономное вождение
  2. Системы адаптивного обучения
  3. Оценка кредитного риска
  4. транспорт
  5. образование
  6. финансы
Вопрос 48

Пример применения обучения с подкреплением – …

  1. рекомендательный сервис
  2. автономный робот
  3. классификация изображений
  4. прогнозирование временных рядов
Вопрос 49

В машинном обучении функция потерь используется для оценки качества модели и минимизации ошибки с помощью метода … спуска

  1. градиентного
Вопрос 50

Искусственная нейронная сеть состоит из входного слоя, скрытых слоев и … слоя

  1. выходного
Вопрос 51

В числе основных требований к вычислительным системам для искусственного интеллекта – … (укажите 2 варианта ответа)

  1. высокая скорость операций
  2. низкие энергозатраты
  3. способность обрабатывать большие объемы данных
  4. простота в использовании
Вопрос 52

Сопоставьте этапы эволюции аппаратной поддержки искусственного интеллекта с их характеристиками:

  1. Универсальные процессоры
  2. Графические процессоры (GPU)
  3. Специализированные ускорители (TPU, NPU) 
  4. универсальность в вычислительных задачах
  5. параллельная обработка
  6. высокая энергоэффективность
Вопрос 53

Расположите типы процессоров для задач искусственного интеллекта в порядке возрастания уровня их вычислительной мощности (от низкой к высокой вычислительной мощности):

  1. CPU
  2. нейроморфные процессоры
  3. GPU
  4. TPU
Вопрос 54

Основная задача специализированных ускорителей TPU в контексте искусственного интеллекта – …

  1. обработка текстовых данных
  2. выполнение операций над тензорами
  3. рендеринг графики
  4. управление процессами обработки данных
Вопрос 55

На оценку производительности систем для искусственного интеллекта согласно формуле P = C ×F × E влияют такие параметры, как … (укажите 3 варианта ответа)

  1. количество ядер
  2. тактовая частота
  3. эффективность использования ресурсов
  4. объем оперативной памяти
Вопрос 56

Сопоставьте платформы для глубокого обучения с их основными характеристиками:

  1. AWS SageMaker
  2. Google Vertex AI
  3. Microsoft Azure ML
  4. расширенные возможности MLOps
  5. нативная поддержка для работы с TPU
  6. интеграция в корпоративные среды
Вопрос 57

Расположите устройства в порядке уменьшения их размеров и ролей в экосистеме искусственного интеллекта, начиная с самых крупных:

  1. центры обработки данных (ЦОД)
  2. шлюзы
  3. конечные устройства
Вопрос 58

К основным функциям шлюзов в архитектуре AI следует отнести … (укажите 2 варианта ответа)

  1. агрегацию данных
  2. обработку изображений
  3. снижение задержек
  4. сбор данных
Вопрос 59

В числе характеристик нейроморфных процессоров – … (укажите 2 варианта ответа)

  1. энергоэффективность
  2. работа с большими объемами данных
  3. асинхронная обработка событий
  4. высокая вычислительная мощность
Вопрос 60

Сопоставьте типы аппаратных средств с их основными назначениями:

  1. CPU
  2. GPU
  3. FPGA
  4. ASIC
  5. универсальные задачи
  6. параллельные вычисления
  7. легкие вычислительные задачи
  8. специализированные однозадачные решения
Вопрос 61

Назначение конечных устройств в контексте искусственного интеллекта заключается в …

  1. обеспечении высокой производительности для обучения моделей
  2. исполнении легких задач и быстром принятии решений
  3. управлении высокоскоростными сетями между узлами
  4. анализе больших данных в облаке
Вопрос 62

Современная аппаратная платформа NVIDIA DGX оснащена GPU серии … и высокоскоростной сетью передачи данных

  1. H100
  2. H 100
Вопрос 63

Вычислительный узел в инфраструктуре глубокого обучения обычно оснащается графическим процессором типа … для ускорения обучения моделей

  1. GPU
  2. Graphics Processing Unit
  3. Graphics Processing Unit (GPU)
Вопрос 64

Говоря о влиянии, которое искусственный интеллект оказывает на отрасли экономики, следует отметить …

  1. увеличение затрат на рабочую силу
  2. оптимизацию процессов и снижение затрат
  3. сложности в управлении ресурсами
  4. увеличение числа рабочих мест
Вопрос 65

Сопоставьте ключевые направления развития искусственного интеллекта (ИИ) с их описаниями:

  1. Этичный ИИ
  2. Объяснимый ИИ
  3. Самообучающиеся системы
  4. Квантовый ИИ
  5. ИИ, который стал частью сложной социальной системы
  6. модели, обеспечивающие прозрачность решений
  7. системы, обучающиеся без необходимости размеченных данных
  8. алгоритмы, способные к экспоненциальному ускорению
Вопрос 66

Расположите в порядке возрастания приоритетности (от наиболее важной к менее важным) основные проблемы искусственного интеллекта:

  1. этические проблемы
  2. технологические проблемы
  3. социальные проблемы
  4. экономические проблемы
Вопрос 67

Можно выделить такие основные принципы этичного искусственного интеллекта, как … (укажите 3 варианта ответа)

  1. прозрачность
  2. автономия системы
  3. недискриминация
  4. защита личной информации
Вопрос 68

Сопоставьте примеры применения искусственного интеллекта с соответствующими отраслями:

  1. Автоматизированная диагностика
  2. Прогнозирование загрязнения
  3. Оценка риска рецидива
  4. Персонализированная медицина
  5. медицина
  6. экология
  7. правосудие
  8. образование
Вопрос 69

При использовании искусственного интеллекта могут возникнуть такие технологические проблемы, как … (укажите 2 варианта ответа)

  1. переобучение моделей
  2. непрозрачность алгоритмов
  3. перегрузка человеческими данными
  4. высокая степень интерпретируемости
Вопрос 70

Количественно оценить потенциальные угрозы внедрения искусственного интеллекта позволяет индекс …

  1. развития
  2. риска
  3. устойчивости
  4. выполнения
Вопрос 71

Для решения проблемы недостатка обучающих данных в сфере искусственного интеллекта существуют такие перспективные направления, как … (укажите 2 варианта ответа)

  1. аугментация данных
  2. регуляризация
  3. обучение на обогащенных выборках
  4. использование виртуальных машин
Вопрос 72

Говоря о том, существует ли унифицированная международная норма по регулированию технологий искусственного интеллекта, можно утверждать, что …

  1. такая норма уже полностью реализована
  2. разработка такой нормы еще в процессе
  3. разработка такой нормы пока что только в проекте, и на сегодняшний день лишь частично согласованы рекомендации по ней
  4. разработка такой нормы на сегодняшний день неактуальна
Вопрос 73

Расположите ранние результаты использования искусственного интеллекта в медицине в хронологическом порядке их реализации:

  1. автоматизация диагностики
  2. предиктивные модели
  3. персонализированная медицина
Вопрос 74

Для экспертов в области искусственного интеллекта необходимы … (укажите 3 варианта ответа)

  1. технологические навыки
  2. знания из области права
  3. знания из области гуманитарных наук
  4. только специализированные знания по математике
Вопрос 75

Индекс готовности специалиста к работе в проектах искусственного интеллекта рассчитывается по формуле, где учитываются уровни технологических …, теоретической подготовки, этических норм и бизнес-компетенций

  1. бизнес навыков
Вопрос 76

Квантовые вычисления в контексте искусственного интеллекта открывают перспективы экспоненциального … процессов оптимизации и поиска

  1. ускорения
Вопрос 77

Основой для развития искусственного интеллекта считается технология развития …

  1. обрабатывающего оборудования
  2. нейронных сетей и алгоритмов
  3. операционных систем 
  4. графических процессоров