Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Теории и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-145-Б

Теории и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-145-Б — вариант 4

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

14 вопросов Вариант 4 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

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 2

Сопоставьте парадигмы машинного обучения с их характеристиками:

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

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 4

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 5

Соответствие между типами нейронных сетей и примерами их применения:

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

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 7

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 8

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 9

Расположите в правильном порядке стадии работы мобильного робота:

  1. сбор данных с сенсоров
  2. построение модели окружающей среды
  3. принятие решений
  4. управление приводами
Вопрос 10

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 11

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 12

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

  1. роевым
Вопрос 13

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

  1. ReLU
Вопрос 14

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