Основы искусственного интеллекта // ИМЭС // НА ОТЛИЧНО // Все ответы верны // Результат 100%
Файл содержит ответы к тесту по дисциплине Основы искусственного интеллекта -> Контрольное тестирование
Результат выполнения: 50,00 из 50,00 - 100%
Год сдачи: 2025
После покупки вы сможете скачать файл с ответами на следующие вопросы:
Что такое трансформер (Transformer) в контексте нейронных сcетей?
а. слой, используемый в свёрточных нейронных сетях
b. метод для уменьшения размерности данных
c. техника ансамблирования
d. алгоритм для трансформации изображений
е. алгоритм, изобретённый для перевода текста с одного языка на другой
Какая задача решается методом случайного леса (Random Forest) в машинном обучении?
а. обучение с подкреплением
b. классификация
с. извлечение признаков
d. кластеризация
е. регрессия
Что означает аббревиатура GPU?
Graphical Performance Unit
General Processing Unit
General Purpose Unit
General Processing Unity
Graphics Processing Unit
Какие слои обычно включаются в архитектуру нейронных сетей?
а. входной, выходной, скрытый
b. входной, выходной, сверточный
с. входной, рекуррентный, выходной
d. сверточный, рекуррентный, выходной
е. скрытый, выходной, линейный
Что такое Word2Vec?
а. одна из функций активации
b. нейронная сеть для классификации изображений
с. нейронная сеть, предназначенная для получения векторных представлений слов естественного языка
d. рабочее название первой версии ChatGPT
e. нейронная сеть для распознавания голоса
Для каких целей используются модели Text-to-Image?
а. для перевода с одного языка на другой
b. для создания рекламных слоганов по логотипу компании
с. для создания изображений по их текстовым описаниям
d. для генерации текстов
е. для классификации образов
Что такое долгосрочная память (LSTM) в рекуррентных нейронных сетях?
а. техника для уменьшения размерности данных
b. выходной слой
c. специальный вид нейрона, умеющий влиять на состояние сети
d. слой, выполняющий функцию активации
e. метод для генерации синтетических данных
Тест Тьюринга направлен на:
а. определение стойкости криптографического алгоритма к взлому
b. выявление с кем ведётся диалог — с человеком или с компьютером
c. определение координат компьютера
d. измерение скорости работы компьютера
e. проверку хэш-функции
Какая компания является создателем модели GPT?
а. Google
b. Meta
с. Microsoft
d. DeepMind
е. ОрепАI
Какие из перечисленных являются примерами архитектур нейронных сетей?
а. бустинг, бэггинг, сверточные
Ь. сложные, линейные, трансформеры
с. градиентные, эволюционные, рекуррентные
d. сверточные, рекуррентные, трансформеры
е. рекуррентные, сверточные, деревья решений
Что такое перцептрон?
а. простейшая модель искусственного нейрона
b. алгоритм для обучения нейронных сетей
с. метод классификации, основанный на поиске опорных объектов
d. модель нейронной сети с несколькими скрытыми слоями
е. метод для уменьшения размерности данных
Что такое функция активации Softmax?
а. Функция активации, преобразующая выходы нейронов в вероятностное распределение
b. Функция активации, используемая в рекуррентных сетях
с. Функция активации, применяемая в сверточных сетях
d. функция активации для бинарной классификации
е. Функция активации, используемая в задачах регрессии
На какой архитектуре базируются большие языковые модели?
а. трансформеров
b. обычных нейронных сетей
c. свёрточных нейронных сетей
d. сложных нейронных сетей
е. рекуррентных нейронных сетей
Что означает аббревиатура LSTM?
a. Long Short-Term Memory
b. Less Shortage Training Method
c. Light Speed Training Memory
d. Load Short Term Memory
e. Linking Store Team Model
Что такое сигмоид (Sigmoid)?
а. первая производная функции тангенс
b. слэнговое название искусственного нейрона
c. одна из функций активации, используемая в нейронных сетях
d. целевая функция
е. алгоритм, применяемый при обучении нейронных сетей
Процесс обучения нейронной сети подразумевает поиск баланса между недостаточным и чрезмерным , а также оптимизацию модели для достижения высокой производительности.
Целевая функция или в нейронной сети представляет собой математическую метрику, которая измеряет разницу между предсказанными значениями модели и фактическими значениями в обучающем наборе данных. Основная цель нейронной сети - эту функцию в процессе обучения.
Какие способы обучения нейронной сети использовались при создании ChatGPT?
Выберите один или несколько ответов:
а. с прямой оптимизацией
b. улучшения функции активации, обратной оптимизации
c. без подкрепления
d. с учителем, без учителя
е. улучшения нейронных сетей, прореживания нейронных сетей
f. с подкреплением
Что такое обучение с учителем (Supervised Learning):
Выберите один или несколько ответов:
а. способ вычисления целевой функции
b. алгоритм для улучшения функции активации
с. обучение модели на размеченном наборе данных
d. оптимизация градиентного спуска
е. архитектура нейронных сетей.
f. метод обучения нейронных сетей
Что такое обучение без учителя (Unsupervised Learning):
Выберите один или несколько ответов:
а. архитектура нейронных сетей.
b. оптимизация градиентного спуска
с. способ вычисления целевой функции
d. метод обучения нейронных сетей
е. обучение модели на размеченном наборе данных
f. алгоритм для улучшения функции активации
Для каких целей может быть использован анализ тональности текста:
Выберите один или несколько ответов:
а. машинный перевод
b. генерация деревьев решений
c. написание отчётов
d. анализ социальных сетей
e. генерация ответов на запросы клиентов
f. выявление негативных отзывов клиентов
Процесс обучения дерева решений заключается в выборе разделения данных на каждом этапе, определении решений, принимаемых на их основе, возможных результатов принятия решений и классов или значений для «листьев» дерева.
Расположите в хронологической последовательности по году создания модели искусственного интеллекта:
GPT
Word2Vec
LeNet
Перцептрон
AlexNet
Расположите в хронологической последовательности важные изобретения в области искусственного интеллекта:
Создание алгоритмов классического машинного обучения
Появление нейронных сетей
Изобретение перцептрона
Изобретение «трансформеров»
Появление глубоких нейронных сетей
Установите соответствие между названием функции активации и её графиком:
Сигмоид (sigmoid)
Гиперболический тангенс (tanh)
ReLU
Установите соответствие между типом архитектуры рекуррентной нейронной сети и присущей ей особенностью:
Простая
Двунаправленная
LSTM
Установите соответствие между областями применения ChatGPT и качеством ответов модели в данных областях:
Генерация текста на английском языке
Генерация текста на русском языке
Математические вычисления
Установите соответствие между задачей и способом её решения с помощью искусственного интеллекта:
Запись в текстовые файлы обращений клиентов на горячую линию в нерабочее время
Создание алгоритма обработки звонков клиентов операторами «горячей линии»
Изучение и обобщение большого объёма документов
Установите соответствие между этапами машинного перевода с помощью архитектуры «энкодер-декодер» и векторными представлениями слов:
1 этап
2 этап
3 этап
Векторы контекста
Вектор результата
Векторы слов
Вы можете заказать решение любых тестов у меня по ссылке:
Что такое трансформер (Transformer) в контексте нейронных сcетей?
а. слой, используемый в свёрточных нейронных сетях
b. метод для уменьшения размерности данных
c. техника ансамблирования
d. алгоритм для трансформации изображений
е. алгоритм, изобретённый для перевода текста с одного языка на другой
Какая задача решается методом случайного леса (Random Forest) в машинном обучении?
а. обучение с подкреплением
b. классификация
с. извлечение признаков
d. кластеризация
е. регрессия
Что означает аббревиатура GPU?
Graphical Performance Unit
General Processing Unit
General Purpose Unit
General Processing Unity
Graphics Processing Unit
Какие слои обычно включаются в архитектуру нейронных сетей?
а. входной, выходной, скрытый
b. входной, выходной, сверточный
с. входной, рекуррентный, выходной
d. сверточный, рекуррентный, выходной
е. скрытый, выходной, линейный
Что такое Word2Vec?
а. одна из функций активации
b. нейронная сеть для классификации изображений
с. нейронная сеть, предназначенная для получения векторных представлений слов естественного языка
d. рабочее название первой версии ChatGPT
e. нейронная сеть для распознавания голоса
Для каких целей используются модели Text-to-Image?
а. для перевода с одного языка на другой
b. для создания рекламных слоганов по логотипу компании
с. для создания изображений по их текстовым описаниям
d. для генерации текстов
е. для классификации образов
Что такое долгосрочная память (LSTM) в рекуррентных нейронных сетях?
а. техника для уменьшения размерности данных
b. выходной слой
c. специальный вид нейрона, умеющий влиять на состояние сети
d. слой, выполняющий функцию активации
e. метод для генерации синтетических данных
Тест Тьюринга направлен на:
а. определение стойкости криптографического алгоритма к взлому
b. выявление с кем ведётся диалог — с человеком или с компьютером
c. определение координат компьютера
d. измерение скорости работы компьютера
e. проверку хэш-функции
Какая компания является создателем модели GPT?
а. Google
b. Meta
с. Microsoft
d. DeepMind
е. ОрепАI
Какие из перечисленных являются примерами архитектур нейронных сетей?
а. бустинг, бэггинг, сверточные
Ь. сложные, линейные, трансформеры
с. градиентные, эволюционные, рекуррентные
d. сверточные, рекуррентные, трансформеры
е. рекуррентные, сверточные, деревья решений
Что такое перцептрон?
а. простейшая модель искусственного нейрона
b. алгоритм для обучения нейронных сетей
с. метод классификации, основанный на поиске опорных объектов
d. модель нейронной сети с несколькими скрытыми слоями
е. метод для уменьшения размерности данных
Что такое функция активации Softmax?
а. Функция активации, преобразующая выходы нейронов в вероятностное распределение
b. Функция активации, используемая в рекуррентных сетях
с. Функция активации, применяемая в сверточных сетях
d. функция активации для бинарной классификации
е. Функция активации, используемая в задачах регрессии
На какой архитектуре базируются большие языковые модели?
а. трансформеров
b. обычных нейронных сетей
c. свёрточных нейронных сетей
d. сложных нейронных сетей
е. рекуррентных нейронных сетей
Что означает аббревиатура LSTM?
a. Long Short-Term Memory
b. Less Shortage Training Method
c. Light Speed Training Memory
d. Load Short Term Memory
e. Linking Store Team Model
Что такое сигмоид (Sigmoid)?
а. первая производная функции тангенс
b. слэнговое название искусственного нейрона
c. одна из функций активации, используемая в нейронных сетях
d. целевая функция
е. алгоритм, применяемый при обучении нейронных сетей
Процесс обучения нейронной сети подразумевает поиск баланса между недостаточным и чрезмерным , а также оптимизацию модели для достижения высокой производительности.
Целевая функция или в нейронной сети представляет собой математическую метрику, которая измеряет разницу между предсказанными значениями модели и фактическими значениями в обучающем наборе данных. Основная цель нейронной сети - эту функцию в процессе обучения.
Какие способы обучения нейронной сети использовались при создании ChatGPT?
Выберите один или несколько ответов:
а. с прямой оптимизацией
b. улучшения функции активации, обратной оптимизации
c. без подкрепления
d. с учителем, без учителя
е. улучшения нейронных сетей, прореживания нейронных сетей
f. с подкреплением
Что такое обучение с учителем (Supervised Learning):
Выберите один или несколько ответов:
а. способ вычисления целевой функции
b. алгоритм для улучшения функции активации
с. обучение модели на размеченном наборе данных
d. оптимизация градиентного спуска
е. архитектура нейронных сетей.
f. метод обучения нейронных сетей
Что такое обучение без учителя (Unsupervised Learning):
Выберите один или несколько ответов:
а. архитектура нейронных сетей.
b. оптимизация градиентного спуска
с. способ вычисления целевой функции
d. метод обучения нейронных сетей
е. обучение модели на размеченном наборе данных
f. алгоритм для улучшения функции активации
Для каких целей может быть использован анализ тональности текста:
Выберите один или несколько ответов:
а. машинный перевод
b. генерация деревьев решений
c. написание отчётов
d. анализ социальных сетей
e. генерация ответов на запросы клиентов
f. выявление негативных отзывов клиентов
Процесс обучения дерева решений заключается в выборе разделения данных на каждом этапе, определении решений, принимаемых на их основе, возможных результатов принятия решений и классов или значений для «листьев» дерева.
Расположите в хронологической последовательности по году создания модели искусственного интеллекта:
GPT
Word2Vec
LeNet
Перцептрон
AlexNet
Расположите в хронологической последовательности важные изобретения в области искусственного интеллекта:
Создание алгоритмов классического машинного обучения
Появление нейронных сетей
Изобретение перцептрона
Изобретение «трансформеров»
Появление глубоких нейронных сетей
Установите соответствие между названием функции активации и её графиком:
Сигмоид (sigmoid)
Гиперболический тангенс (tanh)
ReLU
Установите соответствие между типом архитектуры рекуррентной нейронной сети и присущей ей особенностью:
Простая
Двунаправленная
LSTM
Установите соответствие между областями применения ChatGPT и качеством ответов модели в данных областях:
Генерация текста на английском языке
Генерация текста на русском языке
Математические вычисления
Установите соответствие между задачей и способом её решения с помощью искусственного интеллекта:
Запись в текстовые файлы обращений клиентов на горячую линию в нерабочее время
Создание алгоритма обработки звонков клиентов операторами «горячей линии»
Изучение и обобщение большого объёма документов
Установите соответствие между этапами машинного перевода с помощью архитектуры «энкодер-декодер» и векторными представлениями слов:
1 этап
2 этап
3 этап
Векторы контекста
Вектор результата
Векторы слов
Вы можете заказать решение любых тестов у меня по ссылке:
