Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнНаписать Артёму
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Все тесты предмета

Ответы на тесты Теории и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-145-Б

Вопросы и варианты доступны бесплатно. 49 ответов доступны бесплатно — откройте их кнопкой ниже. Полный набор — в личном кабинете на 7 дней.

165 вопросов 8 тестов в одном предмете Доступ 7 дней
Содержание предмета

Бесплатные ответы на тесты по предмету «Теории и системы искусственного интеллекта» — Синергия и МТИ

Вопрос 1Ответ открыт бесплатно

Вы – исследователь в области искусственного интеллекта (ИИ), интересующийся историческими аспектами этой научной области. Ваша задача состоит в анализе и интерпретации различных этапов развития искусственного интеллекта. В какой период, по мнению большинства экспертов, произошло значительное падение интереса к исследованиям в области ИИ, известное как «вторая зима ИИ»?

  1. В 1950-е – начало 1960-х гг.
  2. В 1960–70-е гг.
  3. В 1980-е – начало 1990-х гг.✓ Правильный ответ
  4. В период с 2010-х гг. по настоящее время.
✓ Правильный ответ

В 1980-е – начало 1990-х гг.

Вопрос 2

В 1956 г. на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект». Какие подходы к созданию ИИ использовались в программах в это время?

  1. Программы, основанные на логических правилах.
  2. Программы, использующие генетические алгоритмы и нейронные сети.
  3. Программы, работающие на нейронных сетях и глубоких обучающих моделях.
  4. Программы, фокусирующиеся исключительно на обработке естественного языка.
Вопрос 3

Специалист по машинному обучению работает над проектом по созданию модели для предсказания цен на жилье. Для этой задачи ему необходимо выбрать метод регрессии. Какой метод подходит для выполнения данной задачи (с учетом того, что у специалиста есть обучающая выборка с размеченными данными)? Ответ обоснуйте.

  1. Линейная регрессия, так как она проста в реализации и хорошо подходит для задач с линейными зависимостями.
  2. Метод k-средних, так как это метод кластеризации, который поможет разбить данные на группы.
  3. Алгоритм k-ближайших соседей (KNN), так как он эффективен при наличии небольшого объема данных и прост в использовании.
  4. Алгоритм опорных векторов (SVM), так как он хорошо работает с небольшими наборами данных, даже если они имеют высокую размерность.
Вопрос 4

Основная задача системы обработка естественного языка (NLP) заключается в том, чтобы преобразовать неструктурированные текстовые данные в понятные и структурированные форматы. Какой подход может использоваться для выполнения этой задачи?

  1. Системы машинного обучения, основанные на методах глубинного обучения, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN).
  2. Полуавтоматические подходы, которые объединяют экспертов и статистические методы.
  3. Эвристические алгоритмы, которые основываются на одноразовых правилах и частных данных.
  4. Формальные логические системы, которые используют строгие аксиомы и законы.
Вопрос 5

Организация планирует создать систему управления клиентскими данными. У этой организации есть возможность собирать данные из различных источников, таких как веб-формы, анкетные исследования и сторонние API. К каким типам будут относиться данные, собранные через веб-формы? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Структурированные данные, поскольку они собраны в определенных полях и можно применять SQL-запросы для их обработки.
  2. Неструктурированные данные, так как они могут содержать свободные текстовые поля и не имеют заранее определенной структуры.
  3. Полуструктурированные данные, так как они могут содержать метаданные и не всегда следуют жесткой схеме, но все же могут быть частично организованы.
  4. Синтетические данные, так как они сгенерированы системой для аналитических целей.
Вопрос 6Ответ открыт бесплатно

Исследователь работает с набором данных, содержащим текстовые сообщения, изображения и видео. К каким типам будут относиться данные из этого набора, содержащие текстовую информацию? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Полуструктурированные данные, так как текстовые данные могут иметь теги или метаданные.✓ Правильный ответ
  2. Неструктурированные данные, так как текстовые данные не имеют заранее определенной структуры и могут содержать разнообразные форматы.✓ Правильный ответ
  3. Структурированные данные, так как текстовые данные можно организовать в таблицы.
  4. Синтетические данные, так как они могут быть сгенерированы для анализа текстовых сообщений.
✓ Правильный ответ

Полуструктурированные данные, так как текстовые данные могут иметь теги или метаданные. ; Неструктурированные данные, так как текстовые данные не имеют заранее определенной структуры и могут содержать разнообразные форматы.

Вопрос 7

Специалист по обработке естественного языка разрабатывает модель для автоматического анализа текстовых данных, чтобы определить тональность отзывов пользователей на продукт. Он решает использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) в сочетании с механизмами внимания (attention mechanism). Какие преимущества обеспечивает применение механизмов внимания в этой модели? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Механизмы внимания увеличивают общее количество параметров модели, что всегда приводит к улучшению качества.
  2. Механизмы внимания позволяют модели сосредоточиться на наиболее значимых элементах входного текста, улучшая качество понимания контекста.
  3. Механизмы внимания уменьшают время вычислений в процессе обучения, что позволяет быстрее обучить большую модель.
Вопрос 8

Разработчик создает систему для предсказания спроса на товары в онлайн-магазине, используя методы глубокого обучения. Он применяет свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки временных рядов, связанных с продажами. Какие преимущества могут предоставить свёрточные нейронные сети в данной задаче? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Свёрточные нейронные сети позволяют напрямую работать с текстовыми данными, игнорируя необходимость в числовых представлениях.
  2. Свёрточные нейронные сети способны выявлять пространственные зависимости и локальные паттерны в данных, что полезно для анализа временных рядов.
  3. Свёрточные нейронные сети имеют меньшую вычислительную сложность по сравнению с полносвязанными нейронными сетями, что облегчает их применение.
  4. Свёрточные нейронные сети качественно обрабатывают только изображения, поэтому подходят для анализа временных рядов.
Вопрос 9

Инженер по аппаратному обеспечению разрабатывает специализированное устройство для выполнения задач глубокого обучения, используя архитектуру нейропроцессоров. Он выбирает между различными типами процессоров для своей системы. Какой тип процессора будет наилучшим выбором для задач глубокого обучения, требующих высокой производительности и энергоэффективности? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. нтральные процессорные устройства (CPU), так как они универсальны и могут выполнять широкий спектр задач.
  2. Графические процессорные устройства (GPU), поскольку они предназначены для параллельных вычислений и обеспечивают высокую производительность в обучении нейронных сетей.
  3. Тензорные процессорные устройства (TPU), так как они оптимизированы для глубокого обучения и способны выполнять сложные операции с матрицами с высокой плотностью операций.
  4. Нейроморфные процессоры, так как они эффективно обрабатывают задачи распознавания образов и имеют высокую энергоэффективность.
Вопрос 10Ответ открыт бесплатно

Разработчик системы искусственного интеллекта планирует внедрить облачную платформу для обучения своих моделей. Разработчик выбирает облачную платформу из трех вариантов: AWS SageMaker, Google Vertex AI и Microsoft Azure ML. Какие факторы должны быть учтены при выборе подходящей облачной платформы для задач глубокого обучения? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Стоимость использования платформы.✓ Правильный ответ
  2. Поддержка необходимых фреймворков для разработки (например, TensorFlow, PyTorch).✓ Правильный ответ
  3. Возможности интеграции с существующими корпоративными средами.
  4. Доступность на глобальном уровне и скорость подключения к Интернету.
✓ Правильный ответ

Стоимость использования платформы. ; Поддержка необходимых фреймворков для разработки (например, TensorFlow, PyTorch).

Вопрос 11

Специалист по разработке систем искусственного интеллекта (ИИ) анализирует тенденции развития технологий в области медицины с использованием ИИ. В соответствии с мировыми трендами, он рассматривает разные направления применения ИИ в этой области. Какие направления наиболее перспективны для внедрения ИИ в медицинскую практику? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Автоматизированная диагностика на основе изображений (например, рентген, МРТ).
  2. Создание кросс-платформенных приложений для ведения медицинских карт.
  3. Персонализированная медицина на основе генетических данных.
  4. Моделирование экономических процессов в здравоохранении.
Вопрос 12

Команда разработчиков работает над проектом объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и планирует создать модель в области медицины, результаты которой будут интерпретироваться простыми пользователями и профессиональными медицинскими работниками. Это необходимо для повышения доверия к ИИ-системе и обеспечения ее этического применения. Что следует учитывать при создании XAI для медицинских приложений, с учетом изложенных условий? (Укажите 2 варианта ответа).

  1. Уровень объяснимости модели, чтобы пользователи могли понять, как принимаются решения.
  2. Объем данных для обучения, чтобы достигнуть высокой точности модели.
  3. Этические принципы, касающиеся прозрачности и недискриминации.
  4. Сложность модели, чтобы обеспечить возможность работы на ограниченных ресурсах.
Вопрос 13Ответ открыт бесплатно

Искусственный интеллект – это …

  1. междисциплинарная область науки и технологий для создания систем, имитирующих когнитивные функции человека✓ Правильный ответ
  2. наука об общих закономерностях получения, хранения, преобразования и передачи информации
  3. метод статистической обработки данных
✓ Правильный ответ

междисциплинарная область науки и технологий для создания систем, имитирующих когнитивные функции человека

Вопрос 14

Расположите этапы развития искусственного интеллекта (ИИ) в хронологической последовательности:

  1. появление первых ИИ-программ, таких как Logic Theorist и General Problem Solver
  2. введение термина «искусственный интеллект» на Дартмутской конференции
  3. сомнения в возможностях развития технологии и «зима ИИ» из-за ограничений экспертных систем
  4. возрождение ИИ благодаря алгоритмам машинного обучения
  5. начало эпохи глубокого обучения
Вопрос 15

Сопоставьте этапы развития искусственного интеллекта (ИИ) с их основными подходами:

  1. Символьный ИИ
  2. Машинное обучение
  3. Глубокое обучение
  4. Этичный и безопасный ИИ
  5. Объяснимый ИИ
  6. логические правила и знания
  7. статистические методы
  8. многослойные нейронные сети
  9. методы обеспечения безопасности и справедливости
  10. методы интерпретации моделей
Вопрос 16Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте ключевые свойства интеллектуальных информационных систем с их определениями:

  1. Адаптивность✓ Правильный ответ
  2. Обучаемость✓ Правильный ответ
  3. Автономность✓ Правильный ответ
  4. Объяснимость✓ Правильный ответ
  5. Надежность✓ Правильный ответ
  6. способность изменять поведение в зависимости от условий✓ Правильный ответ
  7. улучшение на основе накопленного опыта✓ Правильный ответ
  8. способность работать без постоянного участия человека✓ Правильный ответ
  9. способность объяснять принимаемые решения✓ Правильный ответ
  10. устойчивое и безошибочное функционирование✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Адаптивность = способность изменять поведение в зависимости от условий ; Обучаемость = улучшение на основе накопленного опыта ; Автономность = способность работать без постоянного участия человека ; Объяснимость = способность объяснять принимаемые решения ; Надежность = устойчивое и безошибочное функционирование

Вопрос 17

Говоря о ключевых особенностях и этапах развития искусственного интеллекта (ИИ), можно утверждать, что … (укажите 3 варианта ответа)

  1. термин «искусственный интеллект» был впервые введён в 1956 году на Дартмутской конференции
  2. символьный ИИ в основном базировался на статистических методах и больших данных
  3. машинное обучение стало доминирующим подходом в период с 1980-х по 2010-е гг.
  4. глубокое обучение использует многослойные нейронные сети для решения сложных задач
  5. экспертные системы легко масштабировались и не имели ограничений в применении
  6. современные системы не уделяют большого внимания объяснимости решений искусственного интеллекта
Вопрос 18

Говоря о данных и знаниях в контексте искусственного интеллекта (ИИ), можно утверждать, что … (укажите 3 варианта ответа)

  1. данные – это всегда структурированная информация, готовая к использованию без дополнительной обработки
  2. знания – это организованная и интерпретированная информация, помогающая принимать решения
  3. преобразование данных в знания включает этапы сбора, очистки, анализа и интерпретации данных
  4. полностью неструктурированные данные не могут применяться в системах искусственного интеллекта
  5. онтологии и семантические сети – это методы представления знаний в ИИ-системах
  6. знания и данные можно использовать взаимозаменяемо в построении интеллектуальных систем
Вопрос 19

Подход в развитии искусственного интеллекта (ИИ), который является характерным для этапа с 2010 г. по настоящее время, – …

  1. символьный ИИ
  2. машинное обучение
  3. глубокое обучение
Вопрос 20Ответ открыт бесплатно

Расположите основные свойства интеллектуальных информационных систем (ИИС) в порядке от базового к наиболее сложному:

  1. надежность✓ Правильный ответ
  2. обучаемость✓ Правильный ответ
  3. адаптивность✓ Правильный ответ
  4. автономность✓ Правильный ответ
  5. объяснимость✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

надежность ; обучаемость ; адаптивность ; автономность ; объяснимость

Вопрос 21

Этап развития искусственного интеллекта (ИИ) в период 1980-е – 2010-е гг. можно обозначить как …

  1. глубокое обучение
  2. машинное обучение
  3. символьный ИИ
  4. объяснимый ИИ
Вопрос 22

Период «символьного искусственного интеллекта» характеризуется …

  1. использованием многослойных нейронных сетей
  2. созданием систем на основе логических правил и знаний
  3. применением статистических методов
Вопрос 23Ответ открыт бесплатно

Одним из основных этапов развития искусственного интеллекта является … обучение, развитие которого началось с 2010-х гг. и которое характеризуется использованием нейронных сетей с большим числом скрытых слоев

  1. глубокое✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

глубокое

Вопрос 24

Экспертные системы, разработанные в 1980–90-х гг., основывались на логических …, что позволяло им принимать решения в узких предметных областях

  1. правилах
Вопрос 25

Исследователь изучает этапы развития искусственного интеллекта (ИИ) и отмечает, что в конце 1980-х – начале 1990-х годов произошло снижение интереса и финансирования в области ИИ из-за переоцененных ожиданий и технических ограничений. Что послужило причиной кризиса в период, известный как «зима ИИ»?

  1. Активное развитие глубокого обучения и нейронных сетей.
  2. Ограниченность возможностей экспертных систем и недостаток вычислительных ресурсов.
  3. Высокая стоимость реализации новых технологий ИИ.
  4. Отсутствие перспектив использования ИИ в промышленности.
Вопрос 26Ответ открыт бесплатно

Первичные источники данных – это …

  1. данные, сгенерированные моделями и симуляциями
  2. результаты обработки первых данных
  3. непосредственное измерение характеристик объектов (сенсоры, ручной ввод)✓ Правильный ответ
  4. обработанные отчеты и агрегированные базы
✓ Правильный ответ

непосредственное измерение характеристик объектов (сенсоры, ручной ввод)

Вопрос 27

Установите соответствие типов данных и их примеров:

  1. Структурированные данные
  2. Полуструктурированные данные
  3. Неструктурированные данные
  4. SQL-базы
  5. XML, JSON
  6. изображения и видео
Вопрос 28

Преимуществами полуструктурированных данных являются …

  1. высокая скорость обработки и стандартизация
  2. гибкость структуры и масштабируемость
  3. трудность парсинга и анализа
Вопрос 29

Расположите в правильном порядке этапы работы с данными:

  1. очистка и устранение пропусков
  2. нормализация и кодирование признаков
  3. дополнение данных
  4. анализ данных
Вопрос 30Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте методы маркировки данных с их характеристиками:

  1. Ручная маркировка✓ Правильный ответ
  2. Полуавтоматическая маркировка✓ Правильный ответ
  3. Автоматическая маркировка✓ Правильный ответ
  4. высокая точность, но маркировка дорогая и медленная✓ Правильный ответ
  5. баланс между скоростью и качеством✓ Правильный ответ
  6. быстрая маркировка, но может содержать ошибки✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Ручная маркировка = высокая точность, но маркировка дорогая и медленная ; Полуавтоматическая маркировка = баланс между скоростью и качеством ; Автоматическая маркировка = быстрая маркировка, но может содержать ошибки

Вопрос 31

К проблемам при работе с данными следует отнести…

  1. стандартизацию данных
  2. пропуски и шум
  3. использование современных алгоритмов
  4. кодирование категориальных признаков
Вопрос 32

Методы машинного обучения и глубокого обучения … данных

  1. чаще всего применяются для структурированных
  2. чаще всего применяются для полуструктурированных
  3. чаще всего применяются для неструктурированных
  4. одинаково часто применяются для всех типов
Вопрос 33Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте технологии хранения данных с их типами:

  1. Реляционные системы управления базами данных (MySQL, PostgreSQL)✓ Правильный ответ
  2. Базы данных NoSQL (MongoDB, CouchDB)✓ Правильный ответ
  3. Облачные хранилища, файловые системы✓ Правильный ответ
  4. структурированные данные✓ Правильный ответ
  5. полуструктурированные данные✓ Правильный ответ
  6. неструктурированные данные✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Реляционные системы управления базами данных (MySQL, PostgreSQL) = структурированные данные ; Базы данных NoSQL (MongoDB, CouchDB) = полуструктурированные данные ; Облачные хранилища, файловые системы = неструктурированные данные

Вопрос 34

Такой метод дополнения данных, как …, применяется для устранения несбалансированности классов

  1. очистка данных
  2. метод SMOTE (synthetic minority oversampling technique)
  3. кодирование категориальных признаков
  4. регуляризация
Вопрос 35

Процесс предварительной обработки данных включает в себя …

  1. удаление шумов, нормализацию и кодирование признаков
  2. построение сложных моделей
  3. сбор больших объемов неструктурированных данных
  4. анализ результатов научных экспериментов
Вопрос 36

Для обозначения метода, использующегося для дополнения миноритарного класса в несбалансированных данных, используется английская аббревиатура …

  1. SMOTE
Вопрос 37Ответ открыт бесплатно

Основная цель создания искусственного интеллекта – это …

  1. разработка аппаратных средств вычислений
  2. автоматизация интеллектуальной деятельности и создание автономных агентов✓ Правильный ответ
  3. ускорение операций ввода-вывода
✓ Правильный ответ

автоматизация интеллектуальной деятельности и создание автономных агентов

Вопрос 38

Сопоставьте уровни искусственного интеллекта (ИИ) с их краткой характеристикой:

  1. Узкий (слабый) ИИ
  2. Общий (сильный) ИИ
  3. Искусственный сверхинтеллект
  4. решает ограниченный набор задач
  5. решает любые интеллектуальные задачи на уровне человека
  6. способен освоить и превзойти когнитивные способности человека в подавляющем большинстве областей
Вопрос 39

Расположите в правильной последовательности этапы решения задачи с помощью искусственного интеллекта:

  1. формулировка задачи
  2. анализ характеристик данных
  3. выбор метода решения задачи
  4. реализация и применение метода решения задачи
Вопрос 40Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте подходы к обучению искусственного интеллекта с их характеристиками:

  1. Управляемое обучение✓ Правильный ответ
  2. Неуправляемое обучение✓ Правильный ответ
  3. Полуавтоматическое обучение✓ Правильный ответ
  4. использует только размеченные данные✓ Правильный ответ
  5. ориентировано только на неразмеченные данные✓ Правильный ответ
  6. использует размеченные и неразмеченные данные✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Управляемое обучение = использует только размеченные данные ; Неуправляемое обучение = ориентировано только на неразмеченные данные ; Полуавтоматическое обучение = использует размеченные и неразмеченные данные

Вопрос 41

Применение символьного подхода типично …

  1. при прогнозировании времени на выполнение задачи на основе статистики
  2. при решении логических головоломок с четкими правилами
  3. для задач на классификацию изображений
Вопрос 42

Сопоставьте алгоритмы поиска с их характеристиками:

  1. Поиск в ширину (BFS)
  2. Поиск в глубину (DFS)
  3. Эвристический поиск (A*)
  4. полностью исследует каждый уровень
  5. максимально глубоко изучает одну ветвь дерева
  6. использует функцию оценки перспективности
Вопрос 43Ответ открыт бесплатно

… увеличивает объяснимость и прозрачность решений в сфере искусственного интеллекта

  1. Метод глубоких сверхточных нейронных сетей
  2. Метод Explainable AI (XAI)✓ Правильный ответ
  3. Кластеризация методом k-means
✓ Правильный ответ

Метод Explainable AI (XAI)

Вопрос 44

Технологии Data Mining и Natural Language Processing (NLP) активно используются в таких областях, как … (укажите 3 варианта ответа)

  1. маркетинг
  2. производство
  3. метеорология
  4. диагностика в медицине
  5. геологическая разведка
Вопрос 45

Установите соответствие между методами представления знаний и их применением:

  1. Логические модели
  2. Семантические сети
  3. Фреймы
  4. экспертные системы
  5. системы поиска информации
  6. системы моделирования, базы данных
Вопрос 46

Расположите в правильном порядке основные этапы интеллектуального анализа данных:

  1. определение задачи
  2. сбор данных
  3. предварительная обработка данных
  4. анализ данных
  5. оценка результатов
Вопрос 47Ответ открыт бесплатно

В управляемом обучении модель обучается на … данных, где каждому входу соответствует известный правильный выход

  1. размеченных✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

размеченных

Вопрос 48

Алгоритм A* в эвристическом поиске использует функцию оценки f(n), которая складывает стоимость пути g(n) и … функцию h(n), оценивающую расстояние до цели

  1. эвристическую
Вопрос 49

В машинном обучении и искусственном интеллекте используется такой логический процесс, как индуктивный вывод. Что характеризует индуктивный вывод в искусственном интеллекте?

  1. Гарантированная истинность заключений.
  2. Формирование общих закономерностей на основе обобщения данных.
  3. Движение от общего к частному.
Вопрос 50Ответ открыт бесплатно

Экономический прирост отрасли ΔV при внедрении искусственного интеллекта рассчитывается по формуле (где: α – коэффициент влияния искусственного интеллекта, PAI – уровень проникновения искусственного интеллекта, Gsector – рост отрасли или ключевой фактор роста в отрасли)

  1. ΔV= α × (PAI × Gsector)✓ Правильный ответ
  2. ΔV= (PAI × Gsector) : α
  3. ΔV= α × (PAI : Gsector)
  4. ΔV= α × (PAI – Gsector)
✓ Правильный ответ

ΔV= α × (PAI × Gsector)

Вопрос 51

Сопоставьте ключевые отрасли применения искусственного интеллекта (ИИ) с примерами российских компаний, применяющих ИИ в своей работе:

  1. Медицина
  2. Финансы
  3. Транспорт
  4. «СберМедИИ», «2К-Скан»
  5. «Сбербанк», «ЮМани»
  6. «Яндекс.Авто», «КамАЗ ADAS»
Вопрос 52

Расположите в правильном порядке этапы построения простейшей модели предиктивной аналитики:

  1. создание набора данных
  2. инициализация модели линейной регрессии
  3. обучение модели
  4. предсказание вероятности поломки
Вопрос 53Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте технологические проблемы искусственного интеллекта с возможными путями их решения:

  1. Переобучение моделей✓ Правильный ответ
  2. Непрозрачность алгоритмов✓ Правильный ответ
  3. Зависимость от больших данных✓ Правильный ответ
  4. аугментация данных и регуляризация✓ Правильный ответ
  5. методы explainable AI (XAI)✓ Правильный ответ
  6. обучение по нескольким примерам (Few-shot learning)✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Переобучение моделей = аугментация данных и регуляризация ; Непрозрачность алгоритмов = методы explainable AI (XAI) ; Зависимость от больших данных = обучение по нескольким примерам (Few-shot learning)

Вопрос 54

Неверно, что к основным принципам этичного искусственного интеллекта относится такой принцип, как …

  1. прозрачность
  2. автоматизация
  3. конфиденциальность
  4. недискриминация
Вопрос 55

Система искусственного интеллекта, которая допускала дискриминацию в процессе принятия решений, – …

  1. система подбора персонала Amazon
  2. автоматический переводчик Google
  3. навигатор для маршрутизации транспорта
  4. голосовой ассистент
Вопрос 56

Сопоставьте типы экспертов в области искусственного интеллекта (ИИ) с их деятельностью:

  1. Исследователь ИИ
  2. Инженер по MLOps
  3. Этический консультант
  4. разработка новых нейросетевых архитектур
  5. автоматизация развертывания и мониторинга моделей
  6. разработка стандартов этики для ИИ
Вопрос 57Ответ открыт бесплатно

… – это перспективный технологический тренд в области искусственного интеллекта, направленный на достижение прозрачности и интерпретируемости решений

  1. Объяснимый искусственный интеллект (XAI)✓ Правильный ответ
  2. Квантовые вычисления
  3. Генетические алгоритмы
  4. Машинное зрение
✓ Правильный ответ

Объяснимый искусственный интеллект (XAI)

Вопрос 58

Установите соответствие между примером практического применения искусственного интеллекта и соответствующей отраслью:

  1. Автоматизированная диагностика по компьютерной томографии (КТ)
  2. Мониторинг лесов с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА)
  3. Оптимизация расписания работы судов
  4. медицина
  5. экология
  6. правосудие
Вопрос 59

Одной из основных этических проблем в области искусственного интеллекта является …, которая проявляется, например, в системах распознавания лиц с меньшей точностью для лиц с темным оттенком кожи или в системах, связанных с отбором по половому признаку

  1. дискриминация
Вопрос 60Ответ открыт бесплатно

Перспективное направление в области искусственного интеллекта, направленное на создание прозрачных и понятных человеку моделей, – это … искусственный интеллект (Explainable AI, XAI)

  1. объяснимый✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

объяснимый

Вопрос 61

Исследователь анализирует перспективные направления развития искусственного интеллекта (ИИ) и отмечает усиление внимания к вопросам этики и прозрачности алгоритмов. Какой принцип является ключевым для создания этичного ИИ?

  1. Максимальная производительность и скорость обработки данных.
  2. Ограничение доступа к данным для минимизации обучающих выборок.
  3. Объяснимость и справедливость принимаемых решений.
  4. Полная автономия системы без вмешательства человека.
Вопрос 62

Полнофункциональные вычисления для искусственного интеллекта (ИИ) – это …

  1. использование для всех вычислений только центрального процессора (CPU)
  2. полный набор ресурсов (комбинация аппаратного, программного и сетевого обеспечения) для эффективной работы ИИ
  3. обработка только структурированных данных
  4. обучение моделей без использования аппаратного ускорения
Вопрос 63Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте этапы эволюции аппаратной поддержки искусственного интеллекта с соответствующими периодами времени:

  1. Универсальные процессоры (центральный процессор CPU)
  2. Графические процессоры (GPU)
  3. Специализированные ускорители (TPU, NPU, FPGA)
  4. 1950-е –1980-е гг.
  5. 2000-е – 2010-е гг.
  6. 2010-е гг. – настоящее время
✓ Правильный ответ

Универсальные процессоры (центральный процессор CPU) = 1950-е –1980-е гг. ; Графические процессоры (GPU) = 2000-е – 2010-е гг. ; Специализированные ускорители (TPU, NPU, FPGA) = 2010-е гг. – настоящее время

Вопрос 64

Расположите в правильном порядке этапы работы полнофункциональной ИИ-системы:

  1. сбор и цифровизация данных датчиками
  2. предварительная обработка данных методом edge computing
  3. тренировка и инференс (или анализ и распознавание паттернов)
  4. принятие решений и действия
Вопрос 65

Сопоставьте уровни вычислений в распределенной архитектуре искусственного интеллекта (ИИ) с их характеристиками:

  1. Центры обработки данных (ЦОД)
  2. Шлюзы (Gateways)
  3. Конечные устройства (Edge devices)
  4. высокая вычислительная мощность, высокая задержка, низкая автономность
  5. средняя мощность, низкая задержка, средняя автономность
  6. ограниченная мощность, очень низкая задержка, высокая автономность
Вопрос 66

За матричные умножения отвечает такой основной компонент архитектуры специализированных ускорителей TPU, как …

  1. Host CPU
  2. Tensor Core Matrix Units
  3. Activation Units
  4. Memory Controller
Вопрос 67Ответ открыт бесплатно

В числе основных преимуществ вычислений на уровне конечных устройств (Edge AI) – … (укажите 2 варианта ответа)

  1. минимальная задержка✓ Правильный ответ
  2. защита конфиденциальности✓ Правильный ответ
  3. снижение затрат на передачу данных
  4. повышение автономности устройств
✓ Правильный ответ

минимальная задержка ; защита конфиденциальности

Вопрос 68

Сопоставьте типы процессоров для искусственного интеллекта (ИИ) с их характерными особенностями:

  1. CPU
  2. GPU
  3. TPU
  4. выполняют универсальные задачи, имеют низкую скорость обучения
  5. имеют высокую скорость обучения, выполняют большие параллельные операции
  6. оптимизированы под TensorFlow для выполнения матричных операций
Вопрос 69

Расчет производительности системы полнофункциональных вычислений ведется по формуле … (где P – итоговая производительность; C – количество вычислительных ядер; F – частота тактового сигнала ядра; E – эффективность использования ресурсов)

  1. P = C × F × E
  2. P = C × F : E
  3. P = (F × E) : C
Вопрос 70Ответ открыт бесплатно

Основная роль центров обработки данных (ЦОД) в вычислениях для искусственного интеллекта (ИИ) – это …

  1. локальная обработка сенсорных данных
  2. энергосбережение и работа оффлайн
  3. масштабируемое обучение моделей и хранение больших данных✓ Правильный ответ
  4. вывод результатов инференса с минимальной задержкой
✓ Правильный ответ

масштабируемое обучение моделей и хранение больших данных

Вопрос 71

В числе характерных особенностей нейроморфных процессоров применительно к искусственному интеллекту – …

  1. высокое энергопотребление
  2. имитация работы биологических нейронных сетей и асинхронная обработка данных
  3. универсальная архитектура для любых вычислений
  4. использование только центрального процессора CPU
Вопрос 72

Установите соответствие между российскими аппаратными решениями и их назначением:

  1. Процессор «Эльбрус»
  2. Ускоритель LinQ HPS
  3. ИИ-сервера с ускорителями НТЦ «Модуль»
  4. универсальные процессоры для государственных систем
  5. специализированные ускорители для нейросетей
  6. вычислительные платформы для центров обработки данных (ЦОД) и масштабируемого обучения
Вопрос 73

Для ускорения обучения нейросетей и выполнения операций матричного умножения компания Google разработала специализированный тензорный процессор, английское сокращенное название которого –…

  1. TPU
Вопрос 74Ответ открыт бесплатно

… точность – это технология использования вычислений с разной разрядностью для ускорения обучения нейронных сетей с помощью тензорных ядер современных процессоров GPU

  1. Смешанная✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Смешанная

Вопрос 75

Исследователь анализирует эволюцию аппаратных средств для искусственного интеллекта (ИИ) и отмечает переход от универсальных процессоров к специализированным ускорителям в XXI веке. Что стало ключевой причиной появления специализированных ускорителей, таких как TPU и NPU?

  1. Необходимость снижения стоимости вычислительных систем.
  2. Повышенные требования к энергоэффективности и масштабируемости при обучении сложных моделей.
  3. Уменьшение объемов обрабатываемых данных.
  4. Появление новых универсальных языков программирования для ИИ.
Вопрос 76

Машинное обучение (ML) в контексте искусственного интеллекта – это …

  1. алгоритмы для автоматизации механических операций
  2. методы, позволяющие системе обучаться на данных и улучшать производительность
  3. обработка графических изображений
  4. аппаратное ускорение вычислений
Вопрос 77Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте парадигмы машинного обучения с их характеристиками:

  1. Обучение с учителем✓ Правильный ответ
  2. Обучение без учителя✓ Правильный ответ
  3. Обучение с подкреплением✓ Правильный ответ
  4. работа с размеченными данными✓ Правильный ответ
  5. работа с неразмеченными данными✓ Правильный ответ
  6. обучение с помощью наград и штрафов✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Обучение с учителем = работа с размеченными данными ; Обучение без учителя = работа с неразмеченными данными ; Обучение с подкреплением = обучение с помощью наград и штрафов

Вопрос 78

Расположите этапы стандартного цикла обучения модели машинного обучения:

  1. сбор и предобработка данных
  2. разделение на обучающую и тестовую выборку
  3. обучение модели
  4. оценка качества на тестовых данных
Вопрос 79

Основные функции, используемые для нелинейной активации в нейронных сетях, – …

  1. градиент и функция ошибки
  2. ReLU, Sigmoid, Tanh
  3. максимизация правдоподобия и функции нормализации
Вопрос 80Ответ открыт бесплатно

Соответствие между типами нейронных сетей и примерами их применения:

  1. Свёрточные нейронные сети (CNN)✓ Правильный ответ
  2. Рекуррентные нейронные сети (RNN)✓ Правильный ответ
  3. Трансформеры✓ Правильный ответ
  4. анализ изображений и видео✓ Правильный ответ
  5. обработка последовательностей и текста✓ Правильный ответ
  6. обработка естественного языка и генерация текста✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Свёрточные нейронные сети (CNN) = анализ изображений и видео ; Рекуррентные нейронные сети (RNN) = обработка последовательностей и текста ; Трансформеры = обработка естественного языка и генерация текста

Вопрос 81

В числе основных компонентов экспертной системы – … (укажите 2 варианта ответа)

  1. глубокая нейронная сеть
  2. база знаний
  3. механизм вывода
  4. алгоритмы кластеризации
  5. обучающая выборка
Вопрос 82

Многоагентная система (МАС) – это …

  1. набор автономных агентов, взаимодействующих для решения задач
  2. одно целое устройство с единой целью
  3. класс квантовых моделей искусственного интеллекта
  4. технология мультизадачного обучения
Вопрос 83

В основе роевого интеллекта лежит принцип …

  1. централизованного управления и координации агентов
  2. локального взаимодействия агентов без центрального контроля
  3. полного отсутствия взаимодействия между агентами
  4. обучения с учителем на больших данных
Вопрос 84Ответ открыт бесплатно

Расположите в правильном порядке стадии работы мобильного робота:

  1. сбор данных с сенсоров✓ Правильный ответ
  2. построение модели окружающей среды✓ Правильный ответ
  3. принятие решений✓ Правильный ответ
  4. управление приводами✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

сбор данных с сенсоров ; построение модели окружающей среды ; принятие решений ; управление приводами

Вопрос 85

Установите соответствие между видами роботов, классифицированными по степени автономности, и их примерами:

  1. Телемеханические роботы
  2. Полуавтономные роботы
  3. Полностью автономные роботы
  4. роботы, управляемые в реальном времени оператором
  5. промышленные роботы-конвейеры
  6. роботы-пылесосы
Вопрос 86

Квантовые вычисления предполагают …

  1. обработку аналитических данных на классических компьютерах
  2. использование свойств квантовой суперпозиции и запутанности для вычислений
  3. использование метода сжатия данных
  4. использование классических методов обучения без учителя
Вопрос 87Ответ открыт бесплатно

Алгоритм, имитирующий поведение координированного коллектива простых агентов с локальными взаимодействиями, называется … интеллектом

  1. роевым✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

роевым

Вопрос 88

… – это сокращенное английское название функции активации, которая широко используется в скрытых слоях глубоких нейронных сетей для борьбы с исчезающими градиентами

  1. ReLU
Вопрос 89

В группе изучающих нейронные сети обсуждаются функции активации, которые помогают моделям справляться с проблемой исчезающего градиента и обеспечивают плавное сжатие значений в промежутке от -1 до 1, то есть центрирование по нулю. Какая функция активации широко применяется в скрытых слоях нейронных сетей и характеризуется такими свойствами?

  1. Sigmoid
  2. ReLU
  3. Tanh
  4. Softmax
Вопрос 90Ответ открыт бесплатно

… считается годом начала активного изучения искусственного интеллекта как научной области

  1. 1943 г.
  2. 1956 г.✓ Правильный ответ
  3. 1972 г.
  4. 1980 г.
✓ Правильный ответ

1956 г.

Вопрос 91

Одним из основателей области искусственного интеллекта был …

  1. Алан Тьюринг
  2. Джон Маккарти
  3. Дуглас Хартри
  4. Норберт Винер
Вопрос 92

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 93

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 94Ответ открыт бесплатно

Основой для развития искусственного интеллекта считается технология развития … 

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

нейронных сетей и алгоритмов

Вопрос 95

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 96

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 97Ответ открыт бесплатно

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

  1. ELIZA
  2. Watson
  3. AlphaGo✓ Правильный ответ
  4. GPT
✓ Правильный ответ

AlphaGo

Вопрос 98

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 99

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 100

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 101Ответ открыт бесплатно

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

  1. науки✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

науки

Вопрос 102

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

  1. Дартмутской
Вопрос 103

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 104Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте уровни искусственного интеллекта (ИИ) с их описаниями:

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

Узкий (слабый) ИИ = ИИ, решающий ограниченный набор задач (например, распознавание лиц) ; Общий (сильный) ИИ = гипотетическая система, способная решать любые задачи на уровне человека ; Искусственный сверхинтеллект = теоретический уровень интеллекта, превышающий человеческий. 

Вопрос 105

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 106

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 107Ответ открыт бесплатно

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

  1. обучение без учителя
  2. обучение с подкреплением
  3. обучение с учителем✓ Правильный ответ
  4. полуавтоматическое обучение
✓ Правильный ответ

обучение с учителем

Вопрос 108

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 109

Неверно, что … является частью процесса обучения модели

  1. сбор данных
  2. формулирование задачи
  3. разработка аппаратного обеспечения
  4. оценка качества модели
Вопрос 110

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

  1. Дерево решений
  2. Генетический алгоритм
  3. Кластеризация
  4. Нейронная сеть
Вопрос 111Ответ открыт бесплатно

… относится к эволюционным алгоритмам

  1. Алгоритм SVM
  2. Алгоритм A*
  3. Генетический алгоритм✓ Правильный ответ
  4. Метод k-средних
✓ Правильный ответ

Генетический алгоритм

Вопрос 112

Машинный перевод является примером использования такого метода, как …

  1. классификация
  2. обработка естественного языка (NLP)
  3. регрессия
  4. снижение размерности
Вопрос 113

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 114Ответ открыт бесплатно

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

  1. дедуктивный✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

дедуктивный

Вопрос 115

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 116

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 117Ответ открыт бесплатно

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

  1. структурированные 
  2. полуструктурированные  
  3. неструктурированные 
✓ Правильный ответ

структурированные  ; полуструктурированные   ; неструктурированные 

Вопрос 118

… – 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 119

… данные требуют для их анализа дополнительного парсинга

  1. Структурированные
  2. Полуструктурированные
  3. Неструктурированные
  4. Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные
Вопрос 120

Основное преимущество неструктурированных данных – это …

  1. высокая скорость обработки
  2. гибкость структуры
  3. богатство информации
  4. стандартизация данных
Вопрос 121Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте типы данных с их примерами:

  1. Структурированные данные✓ Правильный ответ
  2. Полуструктурированные данные✓ Правильный ответ
  3. Неструктурированные данные✓ Правильный ответ
  4. SQL-базы ✓ Правильный ответ
  5. XML и JSON ✓ Правильный ответ
  6. тексты и изображения ✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Структурированные данные = SQL-базы  ; Полуструктурированные данные = XML и JSON  ; Неструктурированные данные = тексты и изображения 

Вопрос 122

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 123

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

  1. автоматическая
  2. полуавтоматическая
  3. ручная
  4. алгоритмическая
Вопрос 124Ответ открыт бесплатно

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

  1. классические статистические методы
  2. машинное обучение
  3. SQL-запросы
  4. парсинг и преобразование данных✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

парсинг и преобразование данных

Вопрос 125

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 126

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

  1. Полуструктурированные
Вопрос 127Ответ открыт бесплатно

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

  1. языка✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

языка

Вопрос 128

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 129

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 130

Расположите в правильном порядке этапы работы искусственного интеллекта:

  1. сбор данных 
  2. обработка данных 
  3. обучение модели 
  4. применение модели 
Вопрос 131Ответ открыт бесплатно

Основные компоненты экспертной системы – это …

  1. алгоритмы глубокого обучения и объемные базы данных
  2. база знаний и механизм вывода✓ Правильный ответ
  3. системы автоматического управления и база знаний
  4. объемные базы данных и системы автоматического управления
✓ Правильный ответ

база знаний и механизм вывода

Вопрос 132

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 133

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 134Ответ открыт бесплатно

Преимуществом использования глубокого машинного обучения является …

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

автоматическое извлечение признаков из данных

Вопрос 135

К применению искусственного интеллекта в здравоохранении относятся задачи по …

  1. обработке текстовых данных
  2. автоматической диагностике заболеваний
  3. модернизации оборудования
  4. оптимизации производства
Вопрос 136

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 137

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 138Ответ открыт бесплатно

Пример применения обучения с подкреплением – …

  1. рекомендательный сервис
  2. автономный робот✓ Правильный ответ
  3. классификация изображений
  4. прогнозирование временных рядов
✓ Правильный ответ

автономный робот

Вопрос 139

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

  1. градиентного
Вопрос 140

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

  1. выходного
Вопрос 141Ответ открыт бесплатно

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

  1. высокая скорость операций✓ Правильный ответ
  2. низкие энергозатраты
  3. способность обрабатывать большие объемы данных✓ Правильный ответ
  4. простота в использовании
✓ Правильный ответ

высокая скорость операций ; способность обрабатывать большие объемы данных

Вопрос 142

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 143

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 144Ответ открыт бесплатно

Основная задача специализированных ускорителей TPU в контексте искусственного интеллекта – …

  1. обработка текстовых данных
  2. выполнение операций над тензорами✓ Правильный ответ
  3. рендеринг графики
  4. управление процессами обработки данных
✓ Правильный ответ

выполнение операций над тензорами

Вопрос 145

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 146

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 147

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 148Ответ открыт бесплатно

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

  1. агрегацию данных✓ Правильный ответ
  2. обработку изображений
  3. снижение задержек✓ Правильный ответ
  4. сбор данных
✓ Правильный ответ

агрегацию данных ; снижение задержек

Вопрос 149

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 150

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 151Ответ открыт бесплатно

Назначение конечных устройств в контексте искусственного интеллекта заключается в …

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

исполнении легких задач и быстром принятии решений

Вопрос 152

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

  1. H100
  2. H 100
Вопрос 153

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 154Ответ открыт бесплатно

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

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

оптимизацию процессов и снижение затрат

Вопрос 155

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 156

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 157

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 158Ответ открыт бесплатно

Сопоставьте примеры применения искусственного интеллекта с соответствующими отраслями:

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

Автоматизированная диагностика = медицина  ; Прогнозирование загрязнения = экология  ; Оценка риска рецидива = правосудие  ; Персонализированная медицина = образование 

Вопрос 159

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 160

Количественно оценить потенциальные угрозы внедрения искусственного интеллекта позволяет индекс …

  1. развития
  2. риска
  3. устойчивости
  4. выполнения
Вопрос 161Ответ открыт бесплатно

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

  1. аугментация данных✓ Правильный ответ
  2. регуляризация
  3. обучение на обогащенных выборках✓ Правильный ответ
  4. использование виртуальных машин
✓ Правильный ответ

аугментация данных ; обучение на обогащенных выборках

Вопрос 162

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 163

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

  1. автоматизация диагностики 
  2. предиктивные модели 
  3. персонализированная медицина 
Вопрос 164

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 165Ответ открыт бесплатно

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✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

бизнес навыков

О материалах и доступе

Что входит в набор «Теории и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-145-Б»?

165 вопросов с вариантами из опубликованных тестов (8). Сверьте формулировки и варианты с вашим заданием перед покупкой: разные программы могут содержать разные вопросы.

Какие ответы можно посмотреть бесплатно?

Нажмите «Показать ответы бесплатно»: после завершения индикатора откроется бесплатная часть ответов. Бесплатные ответы отмечены зелёным. При нескольких правильных вариантах отмечены все варианты из ключа ответа. Остальные ответы доступны после покупки.

Как получить полный доступ?

Стоимость — 2 499 ₽. Войдите в личный кабинет и оплатите выбранный предмет. Доступ действует 7 дней; подписки и автоматических списаний нет.

Что делать, если обнаружена ошибка?

Напишите нам и пришлите номер заказа, формулировку вопроса и подтверждение ошибки. Гарантия: 1 ошибка — вернём деньги.

Связаться с АртемХелп · Условия покупки · Политика конфиденциальности